BC deepseek-v4-reasoning-bug
Устранение ошибки API 400, возникающей в режиме tool-call DeepSeek V4-Pro из-за отсутствия поля reasoning_content. Применимые сценарии: (1) DeepSeek V4-Pro сталкивается с ошибкой 400 при использовании режима thinking/reasoning, (2) сообщение об ошибке гласит «The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API», (3) ошибка возникает в сценариях multi-turn + tool call при интеграции с клиентами, совместимыми с OpenClaw/OpenAI. Включает условия срабатывания, методы воспроизведения, временные обходные пути, отслеживание исправлений от официальных разработчиков.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«排查 DeepSeek V4-Pro 在 tool-call 模式下因 reasoning_content 字段缺失导致的 API 400…»
排查 DeepSeek V4-Pro 在 tool-call 模式下因 reasoning_content 字段缺失导致的 API 400 错误。适用场景：(1) DeepSeek V4-Pro 使用 thinking/reasoning 模式时遇到 400 error, (2) 报错内容为 'The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API', (3) 与 OpenClaw/OpenAI-compatible 客户端集成时 multi-turn + tool call 场景下报错。包含触发条件、复现方法、临时 workaround、官方修复跟踪。
Устранение ошибки API 400, возникающей в режиме tool-call DeepSeek V4-Pro из-за отсутствия поля reasoningcontent.
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — 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: 2. 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 58/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 806 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 326 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.