> ## Documentation Index
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# PPIO 平台文档与集成参考 Skill

`ppio-docs` 是一个为 AI Agent 量身打造的 PPIO 平台文档知识技能。它覆盖 LLM API、Agent 沙箱、GPU 实例与无服务器 GPU、第三方集成、鉴权、定价、限流与故障排查——让 Claude Code、Gemini CLI 等 Agent 直接具备 PPIO 平台文档的完整上下文知识，无需反复查文档。

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## 安装

运行以下命令安装：

```bash theme={null}
npx skills add PPIO/ppio-skills --skill ppio-docs
```

## 功能介绍

`ppio-docs` 是一个 **Tool Wrapper 模式**的 Skill，核心职责是在用户提问时，自动定位并加载最相关的参考文档，根据文档回答用户提问，同时确保动态数据（定价、模型列表）始终取自最新来源。

### 覆盖范围

| 方向           | 内容                                               |
| ------------ | ------------------------------------------------ |
| **LLM API**  | 聊天补全、工具调用（Function Calling）、视觉输入、JSON 模式、批量任务    |
| **Agent 沙箱** | SDK/CLI 使用、沙箱生命周期、模板管理、文件操作                      |
| **GPU 容器**   | 实例型 vs 无服务器 GPU 选型、定价对比、硬件可用性                    |
| **第三方集成**    | OpenAI 兼容客户端、主流框架（LangChain、LlamaIndex 等）、可观测性工具 |
| **故障排查**     | 常见错误码、鉴权失败、限流、超时、模型不可用等                          |

### 工作方式

1. Agent 识别问题属于哪个产品方向
2. 从文档映射表中选取**最少**所需的参考文件，通过 WebFetch 即时拉取
3. 对模型目录、定价、限流等动态数据，自动访问实时来源并在响应中标注验证时间
4. 优先返回**可直接复制粘贴**的命令或代码片段

### 动态数据策略

模型数量、定价、延迟等信息随时可能变动。`ppio-docs` 要求 Agent 在回答此类问题前先获取最新值，并以 `Verified on: YYYY-MM-DD` 格式注明，避免给出过期信息。

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## 实用案例

### 案例一：快速接入 LLM API

> **用户：** PPIO 的 LLM API 怎么用？给我一个 Python 示例。

Agent 触发 `ppio-docs`，加载 `llm-guide.md`，返回：

```python theme={null}
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-ppio-api-key",
    base_url="https://api.ppio.com/openai"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V3",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好！"}]
)

print(response.choices[0].message.content)
```

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### 案例二：选择 GPU 方案

> **用户：** 我要跑一个长期推理任务，用 GPU 实例还是无服务器 GPU？

Agent 加载 `gpu-guide.md`，结合定价页最新数据，给出选型建议：

* **GPU 实例**：适合长时间运行、需要稳定资源预留的任务，按小时计费
* **无服务器 GPU**：适合短时、突发任务，按实际使用时长计费，无空闲费用
* 如果任务跑满 4 小时以上，实例型通常更经济

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### 案例三：集成 LangChain

> **用户：** 怎么在 LangChain 里用 PPIO？

Agent 加载 `integrations.md` → 进一步拉取 `integrations-frameworks.md`，返回：

```python theme={null}
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V3",
    openai_api_key="your-ppio-api-key",
    openai_api_base="https://api.ppio.com/openai"
)

result = llm.invoke("用三句话解释量子纠缠")
print(result.content)
```

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### 案例四：排查 401 鉴权失败

> **用户：** 我的请求一直返回 401，怎么回事？

Agent 加载 `faq-and-issues.md`，快速定位：

常见原因：

1. `Authorization` Header 格式错误，应为 `Bearer <API_KEY>`（注意空格）
2. API Key 已过期或被吊销，前往 [https://ppio.com/settings/key-management](https://ppio.com/settings/key-management) 重新生成
3. 账户余额不足导致 Key 被暂停

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### 案例五：查询当前可用模型

> **用户：** PPIO 现在有哪些模型可以用？**（动态数据）**

Agent 实时调用：

```bash theme={null}
curl https://api.ppio.com/openai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $PPIO_API_KEY"
```

返回最新模型列表，并注明 `Verified on: 2026-04-03`，确保信息不过期。

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## 相关链接

* [PPIO 控制台](https://ppio.com/console)
* [API Key 管理](https://ppio.com/settings/key-management)
* [模型目录](https://ppio.com/ai-computing/llm-api)
* [定价](https://ppio.com/pricing)
* [Github 仓库](https://github.com/PPIO/ppio-skills)