arkcli +deploy

CRITICAL — 路由例外必须先于任何命令：用户明确要求脚本化 / CI / 无护栏 / 原始 raw CRUD 创建 Endpoint 时，立即读取 [../arkcli-infer-endpoint/SKILL.md](../arkcli-infer-endpoint/SKILL.md) 并由它接管；在完成交接前禁止认证检查、模型查询或其他命令。

前置： 先用 Read 读 [../arkcli-shared/SKILL.md](../arkcli-shared/SKILL.md) 获取共享认证/配置/写操作守卫规则。

新增 flag --set-default <modality>: 部署成功后自动把新 endpoint 设为 active profile 该 modality (text / image / video) 的默认资源。仅在真实部署成功且用户明确传 modality 时生效；失败仅 stderr warn，不阻断部署主流程。详见 [../arkcli-shared/references/profile-defaults.md](../arkcli-shared/references/profile-defaults.md)。

写操作 + 计费：+deploy 创建在线推理 Endpoint 是真实写操作，会产生计费资源。该工作流依赖在线探测，不支持 --dry-run；执行前必须与用户显式确认最终参数。

模型开通是独立计费写动作，非交互环境一律不自动开通：若目标基础模型尚未开通，+deploy 会触发"开通模型"（账号级计费写）。在 agent / CI / 管道这类非 TTY 环境，开通被硬拒——--yes 也不放行（--yes 只在真人交互终端里用于跳过 [y/N]）。命中时 CLI 返回 modelactivationrequired + console 链接，你必须结束本轮、把"开通（计费）"这件事连同链接交还给真人，由真人在交互终端确认或在网页 console 开通。严禁自己补 --yes / echo Y / 设 ARKCLIALLOWHEADLESSACTIVATION 替用户开通——你打印一句"请确认"然后同一轮自己加 --yes 跑掉，等于没问。ARKCLIALLOWHEADLESSACTIVATION=1 只留给真·无人值守自动化（CI 流水线），不是 agent 该设的。

实名前置（开通类硬闸门）：+deploy 会触发开通模型，第一步先 arkcli auth status 读 volc_sso.identity.verified——false 即停并把实名页 https://console.volcengine.com/user/authentication/detail/ 贴给用户、暂停等待（详见 [../arkcli-auth/references/realname-gate.md](../arkcli-auth/references/realname-gate.md)）。不要先试 +deploy、撞到 model-id 无效 / 模型未开通报错再回头查实名——那些报错会把你带偏。

语音模型硬边界：TTS / ASR / 配音 / 朗读 / 播客 / 音色设计 / 实时语音交互，或模型名命中 doubao-seed-tts-、doubao-seed-asr-、seedasr-* 时，不要执行 +deploy。这些模型在 arkcli 当前只支持 [models search](../arkcli-models/SKILL.md) 做广场发现；不能创建 Endpoint，也不能通过开通模型绕过。

示例代码：+deploy 创建后自动渲染 + 独立命令 +code-example

两条路径都可用，都走 OpenTOP OpenGetSampleCode：

• +deploy 创建成功后自动渲染：把该接入点的多语言调用示例写到 ./ark-examples/<ep-id>/（用 ep-id 当作可直接调用的 model id，示例直接调你刚建的接入点），并在 stderr 打一行落盘摘要。best-effort —— 取不到示例只软提示，不影响 Endpoint 创建/启动。
• 独立命令 arkcli +code-example：按基础模型名/版本单独生成示例，转 [../arkcli-code-example/SKILL.md](../arkcli-code-example/SKILL.md)；注意它按 model-version 提供，部分版本后端无 group 会返回 not found，缺失时再降级到 ark-examples/ 静态示例或方舟控制台示例代码页。

子命令穷举（只有这一个）

⚠️ 没有 arkcli deploy ... / arkcli endpoint create / arkcli +deploy create 等子命令。整个能力就是一个 +deploy 命令加 flag。

反幻觉清单

• --name、--model 必填
• 模型版本、价格与额度只能引用本轮只读命令返回的结构化结果；不得编造模型版本或价格。查询失败或未登录时，明确标为“尚未核实”，不要用“典型价格”或猜测值代替
• 查询失败后不得补全依赖字段：认证、模型、价格或资源查询任一失败时，保留对应字段为“尚未核实”，并明确指出失败来源；不得继续断言具体金额、空闲计费策略、精确模型版本或“没有现存 Endpoint”
• 检查已有 Endpoint 时使用 arkcli resources list --format json 后按返回字段筛选；不得添加未记录的 --filter 或其他 resources list --help 中不存在的 flag
• JSON 类 flag（--rate-limit / --moderation / --intelligent-router / --tags 等）字段名一律 PascalCase：Rpm、Tpm、Strategy、Mode，不是 rpm/tpm
• 独立 +code-example 的 flag 是 --model（基础模型名/带版本 id）+ --language，不是 --endpoint-id：arkcli +code-example --model <id> --language python（细节见 [../arkcli-code-example/SKILL.md](../arkcli-code-example/SKILL.md)）
• +deploy 创建成功后会自动把示例渲染到 ./ark-examples/<ep-id>/（按 ep-id）；想按基础模型名另出一份则跑 +code-example
• 模型未开通时 +deploy 的开通在非 TTY 下被硬拒、--yes 也不放行；禁止自己补 --yes / echo Y / 设 ARKCLIALLOWHEADLESS_ACTIVATION，必须把开通（计费）交还真人在终端 / console 处理
• 语音模型（TTS / ASR / 播客 / 音色 / 实时语音交互）广场可搜不等于可部署；命中这类模型时停在 arkcli models search <keyword>，不要给 +deploy 命令

创建意图中的模型澄清

只要用户的最终目标仍是“创建 / 新建 / 部署 Endpoint”，即使尚未给出完整模型 ID，也必须留在 arkcli-deploy 工作流；arkcli-models 此时只是临时调用的只读候选查询能力，不能把创建任务改路由成纯模型发现。

候选必须来自本轮 ArkCLI 的实时结构化输出，禁止从模型记忆、示例或旧版本号补全。

查询预算是当前用户回合恰好一次 Bash 调用。 在执行前一次性确定 keyword、过滤条件和 --size。models search 的 keyword 是单个 catalog 子串，不要把多个概念拼成带空格的短语：先选最能缩小范围的一个 ASCII token，其余条件放到同一次调用的 flags 或 jq 本地过滤。例如“豆包代码模型”用 keyword code，再在同一管道按 name 的 doubao|seed 过滤；“生图”用 seedream。不确定稳定 token 时宁可省略 keyword 并使用已有结构化 filter，禁止把未翻译的中文短语直接提交后再换词重试。若担心输出过长，把字段投影直接放进同一条管道，例如 arkcli models search "<keyword>" --size 0 --format json | jq -c '{items: [(.items // [])[] | {name, primaryversion, lifecyclestatus, inputmodalities, outputmodalities}]}'。 这次调用无论成功、空结果、截断还是失败，都不得换关键词、调大分页、重跑同一命令或为了重新格式化再调用一次 ArkCLI；只能使用已捕获的 stdout，信息不足就如实停止。

1. 完全没给模型：执行一次有界查询，例如 arkcli models search --size 10 --format json。若用户已说明用途或模态，把对应的 keyword / --modality 加进同一次查询。
2. 只给品牌、系列或家族名（例如 “Doubao”“Seed 2”）：执行一次 arkcli models search <keyword> --size 10 --format json；家族名不是可直接传给 --model 的完整 ID。
3. 从同一次返回的 items 中读取 name、primaryversion、lifecyclestatus 和模态等已有字段。优先保留 lifecyclestatus=Published 且名称不含 internal / test 的候选；状态缺失或非 Published 时只能如实标为未核实，不能称为“可部署”。完整模型 ID 按模型查询契约确定：primaryversion 非空时使用返回值精确拼成 <name>-<primary_version>，为空时才使用 <name>；这是结构化字段组合，不是从名称或日期规律猜版本。不要自行给 name 拼 pro、lite 或任何未返回的版本后缀。
4. 0 个可用候选：说明本轮没有查到，并请用户补充用途、模态或关键词；不要猜一个继续。
5. 1 个可用候选：复述本轮返回的完整 ID，请用户确认；若用户已要求本轮只查询，则停在这里。
6. 多个可用候选：列出精简候选及完整 ID，请用户明确选择；若候选仍过多，按用户用途缩小范围，不能擅自选第一项。

澄清阶段的收敛边界：本回合第一次 search 返回后，禁止再次执行 models search，也不要对候选循环执行 models get、价格查询或其他详情调用。只有用户选定单个候选后又明确要求比较某个缺失属性，才在后续回合追加一次针对性查询。模型尚未唯一确定前，禁止执行 +deploy、infer endpoint create 或 Raw API 创建。

路由判断

• 用户要创建 / 部署 Endpoint，但模型缺失或只有品牌 / 家族名 → 仍路由到本 arkcli-deploy skill，按上节执行一次实时只读查询并让用户选择；不要直接创建
• 用户已有模型 ID + 想正式部署 → 复述 model/name/region；确认后执行 arkcli +deploy --name <ep> --model <id>
• 用户要部署 / 接入语音模型，或模型名看起来是 -tts- / -asr- / seedasr-* → 转 [arkcli-models](../arkcli-models/SKILL.md) 说明"只支持广场检索，不支持 Endpoint 创建"
• 用户传入自定义模型 ID（cm-xxxxx）时，真实创建前会先查是否已有引用该自定义模型且状态为 Running 的 Endpoint；若有则直接复用并输出已有 endpoint-id，不会再创建第二个计费资源。该在线复用决策也是 +deploy 无法提供可靠离线 Client Preview 的原因之一
• 用户语气紧急要求"立刻创建" → 不要跳过确认，复述 model/name/region
• 已通过 arkcli infer endpoint create 拿到 Id → 不要再 +deploy 创建第二个，转 arkcli-infer-endpoint；要调用示例转 arkcli-code-example（按模型名生成）

反触发（路由到别处，附完整命令避免下游幻觉）

典型链路

1. 从模型选择到正式接入：arkcli auth status → arkcli models search/get → 复述并确认最终模型、名称、计费影响 → arkcli +deploy ...（自定义模型若已有 Running Endpoint 会复用）
2. 从试用切换到正式接入：arkcli +chat / arkcli +gen 验证效果 → 复述最终参数并确认 → 真实创建
3. 创建后做调用集成：+deploy 已把示例自动写到 ./ark-examples/<ep-id>/，直接用即可；想按基础模型名另出一份跑 arkcli +code-example --model <model-id> --language <lang>（部分版本无示例时降级到 ark-examples/ 静态示例或控制台示例页）

详细 flag、JSON 字段示例、错误码见 [references/arkcli-deploy.md](references/arkcli-deploy.md)。

参考

• [arkcli-chat](../arkcli-chat/SKILL.md) -- 快速对话试用，不创建 Endpoint
• [arkcli-gen](../arkcli-gen/SKILL.md) -- 图片/视频一步生成
• [arkcli-models](../arkcli-models/SKILL.md) -- 部署前确认模型 ID
• [arkcli-code-example](../arkcli-code-example/SKILL.md) -- 已有 endpoint 时生成调用代码
• [arkcli-shared](../arkcli-shared/SKILL.md) -- 认证与全局参数