AD cli-proxy-troubleshooting
Устранение проблем с конфигурацией, аутентификацией, регистрацией моделей и запросами в CLI Proxy API (codex-api-proxy). Сценарии использования включают: (1) Ошибка запроса ИИ unknown provider for model, (2) Отсутствие ожидаемой модели в списке моделей, (3) Неэффективность конфигурации codex-api-key/auth-dir, (4) Невозможность вызова ИИ после запуска CLI Proxy, (5) Успешная аутентификация, но сбой или тайм-аут запроса. Включает методы устранения проблем на уровне исходного кода: схема реестра моделей, цепочка загрузки аутентификации, правила SanitizeCodexKeys, реальные первопричины распространенных ошибок.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«排查 CLI Proxy API（codex-api-proxy）的配置、认证、模型注册和请求问题。适用场景包括：(1) AI 请求报错 u…»
排查 CLI Proxy API（codex-api-proxy）的配置、认证、模型注册和请求问题。适用场景包括：(1) AI 请求报错 unknown provider for model, (2) 模型列表中缺少预期模型, (3) codex-api-key/auth-dir 配置不生效, (4) CLI Proxy 启动后 AI 无法调用, (5) 认证成功但请求失败或超时。包含源码级排查方法：模型注册表架构、认证加载链路、 SanitizeCodexKeys 规则、常见错误的真实根因。
Устранение проблем с конфигурацией, аутентификацией, регистрацией моделей и запросами в CLI Proxy API (codex-api-proxy).
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 866 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 249 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.