arkcli helper —— 给本机 AI Agent 配置 Plan / Platform Endpoint / 注入 MCP

前置: 先用 Read 读 [../arkcli-shared/SKILL.md](../arkcli-shared/SKILL.md) 获取共享安全规则与认证闸门。

CRITICAL — arkcli helper 整个命令域不支持 --dry-run。 Helper 面向 TTY/本地 harness 配置，不是 API request preview。任何 helper 命令带 --dry-run 都应 fail-fast 为 unknown flag；Agent 不得生成该 组合，也不得把它当作写操作保护。真实 configure/reset/mcp/supabase 仍必须先展示目标与路径并取得明确确认。

命令选择（先选最具体的子命令）

• 用户要查看或配置 Agent 的 model/provider、Plan、Platform Endpoint，或核对 --with-mcp / --with-supabase / --with-routing 等非交互选项时，必须选择 arkcli helper configure；只查看用法也要运行 arkcli helper configure --help，不能退化成父级 arkcli helper --help。
• 用户只要 Harness 工具、不改 model/provider 时，选择 arkcli helper mcp [target]。不传 --capability 配整组 Agent Plan MCP；只要专业数据集、豆包搜索或 Agent 记忆时分别传 --capability datapro|web-search|agent-memory；只要云电脑时传 --capability cua。选择豆包搜索后默认关闭目标客户端的原生 WebSearch/web_search，用户要求保留时加 --keep-native-websearch。发生关闭时立即输出作用域、配置文件和完整 reset 命令。只查看用法时运行 arkcli helper mcp --help。
• arkcli-auth 只处理实际认证阻塞。用户仅要求查看 helper 的 --help 时，不要转去登录、init-volc 或其他认证命令。

适用场景 / 唤起信号

• 用户要给本机 Claude Code / Codex / OpenCode / OpenClaw / Hermes / ZCode 配置 Plan 或 Platform Endpoint 的 model/provider。
• 用户要给支持的目标 Agent 配置豆包搜索、专业数据集或 OpenViking MCP，只安装云电脑 CUA Skill，或配置 byted-supabase。
• 用户询问 arkcli helper 的安装态、配置态、文件落点、重载方式或 Agent Plan Harness 抵扣/超额后付费矩阵。

反唤起信号 / 不该唤起

• 只查询/购买/续费套餐或管理团队席位时转 arkcli-plans。
• 只搜索基础模型、查询用量或价格时分别转 arkcli-models、arkcli-usage、arkcli-pricing。
• 把 arkcli 内嵌 Skills 安装到 Agent 时转 arkcli-connect；不要把“安装 arkcli skill”误判为配置 Harness。
• 仅排查登录、401 或 profile 覆盖问题时转 arkcli-auth / arkcli-config，不要反复重写 Agent 配置。

TTY Harness 能力矩阵（Agent Plan / Agent Plan Team）

真人直接运行 arkcli helper 时，向导顺序固定为：选择 Agent Plan profile → 选择模型 → 选择 AI Agent → 写入 model/provider → 进入 Harness 能力选择页。每行同时显示：

1. 本次是否重新配置（[✓] 已选、[ ] 未选、[-] 当前不可配置）；
2. 套餐抵扣是否开启；
3. 超额后付费是否开启；
4. 当前所选 AI Agent 的本地配置状态。

本次选择与当前状态互相独立：默认勾选全部可配置能力；已显示“已配置”的能力进入下一步后仍必须重新执行配置。仅远端能力、当前 Agent 不支持以及团队版不提供的 Agent 记忆显示 [-]，不能选择。用户可取消任意能力；全部取消后选择“进入配置”会被阻止，也可以显式选择“跳过能力配置”。

已知本地适配是精确映射，不按服务端名称做模糊猜测：

服务端目录是远端权益状态的事实源：上面五个已知能力始终显示；当前套餐未返回映射时标明无远端权益、不开启远端切换，但仍可查看或补充本地配置。服务端新增但 arkcli 尚未适配的 Harness 显示在已知五项之后，标为“仅远端能力”，只允许查看/切换服务端权益，不提供猜测性的本地配置动作。

• 个人版直接管理账号开关。
• 团队版普通成员管理当前席位；管理员同时有席位时默认当前席位，也可选择企业账号范围。账号总闸关闭时，席位开关显示未开启并在详情中解释上级限制。
• 开启超额后付费属于真实计费写操作：CLI 必须展示确认文案，默认选“取消”。服务端下发协议/购买链接时一并展示。不得用 --dry-run 代替确认。
• Agent 进化只检测官方安装布局；当前不会自动执行未固定版本的远程 latest/install.sh，详情页提供官方命令让真人手动执行后刷新。
• 豆包搜索 Skill 下载期间持续显示 Spinner；真人可按 Ctrl+C 立即取消当前下载并只跳过豆包搜索剩余配置。此时已注入的搜索 MCP 保留，不写 Skill 凭证、不修改原生 WebSearch，并继续配置本次已勾选的 Agent 记忆等后续能力。该按键只属于 TTY 矩阵，不改变非交互命令语义。
• 强制路由只在能力配置完成后确认。Helper 从磁盘重新检测真实 Provider，动态列出可授权能力；零 Provider 时只能返回继续配置或不启用退出，不能安装空授权路由。
• helper configure/mcp/supabase/list/reset 的非交互契约不因矩阵改变；Agent 自动化仍应选最具体的子命令，不得尝试操纵 TTY 菜单。

Agent Plan 强制检索路由（配置与运行时协议）

本 Skill 负责分类与调用协议；真正的强制性来自 Helper 安装到 Harness 的 UserPromptSubmit / PreToolUse gate。它为每轮注入新的 turn_id，并在受管 Provider 执行前阻断错误或未授权 Provider。原生 WebSearch、WebFetch、WebExtract 不属于受管 Provider，不进入该 gate。

仅 Volc agent-plan / agent-plan-team 与正式支持的 Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw 可配置：

arkcli helper configure <claude-code|codex|opencode|openclaw> \
  --profile <agent-plan-profile> \
  --with-routing

--with-routing 隐含业务 MCP；Supabase 必须显式加 --with-supabase，且只有真实配置成功后才进入 Provider 集合。Hermes/Trae 缺少可验证的 hook + MCP 闭环时必须失败且保持 Harness 配置不变；Platform、Coding Plan 与非 Volc 产品不支持。

上下文出现 ARKCLI ROUTING ENFORCEMENT (routing.v1) 时，每轮必须：

1. 原样读取本轮 turn_id 与 Available providers，不得伪造或复用上一轮 ID。
2. 把混合问题拆成可验收 task，并按固定映射选择唯一 Provider：latestpublicweb -> doubaosearch、structureddataset -> datapro、persistentknowledge -> openviking、applicationdata -> supabase、本地计算或需澄清 -> none。
3. 在任何受管业务 Provider 前恰好调用一次 arkcli-agentplan-search-router.submitrouteplan，提交完整 routing.v1 计划；只调用原生 Web 工具时不提交计划。
4. 计划接受后只调用已授权且真实可用的 Provider；正确 Provider 不可用时说明缺失并等待用户重新配置，不得 fallback。

总领 Skill / 当前 Agent 负责理解用户意图，arkcli-agentplan-search-router 只接收计划并由 gate 执行授权，不是搜索服务，也不自行读取 Prompt。选择豆包搜索、DataPro、OpenViking 或 Supabase 时才进入 routing.v1；用户明确要求原生 WebSearch/WebFetch/WebExtract 时可直接调用，它们不消耗也不继承受管 Provider 授权。

豆包搜索的同 Provider 入口顺序固定：已加载时优先调用 byted-web-search Skill；Skill 未安装、用户明确要求 MCP，或 Skill 在业务请求发出前因本地命令/配置错误失败时，保留原始错误并只改用一次 mcp-server-askecho-search-infinity。业务请求已经发出后出现鉴权、超时或服务错误必须停止，不得换入口重试。不得自行提取、打印或向工具手工传递 API Key。

受管 Provider 之间禁止互相替代、先调用后补计划，也不得把路由 MCP 当作搜索 Provider。原生 WebSearch/WebFetch/WebExtract 位于该约束之外；但用户明确指定某个受管 Provider 时，不得在其失败后静默换成原生工具。Route Plan schema、混合请求与授权生命周期见 [references/arkcli-helper.md](references/arkcli-helper.md#routingv1-强制检索路由协议)。

helper mcp 是不改模型的非交互 Harness 工具入口。不传 --capability 时保持存量整组 MCP 行为：个人版 agent-plan 注入四台，团队版 agent-plan-team 只注入豆包搜索 + DataPro。传 --capability 时只配所选单项，不带入其他已开启工具。

Platform Endpoint 配置

Platform profile 只负责配置 Agent 的 model/provider：model 写为用户选择的 Endpoint ID，base URL 使用 Platform 的 /api/v3，协议继续由各 harness 保持现有行为（Chat 或 Responses）。

• 只展示当前 SSO 子用户创建、Running、模型被明确验证为文本输出的 Endpoint；VLM（图文输入、文本输出）可用。
• 生图、生视频、生 3D、音频、Embedding、内容生成或未知模型一律不展示，也不能通过 --model 绕过。
• Agent 配置中的 model 仍写 Endpoint ID；context window、max completion tokens、输入/输出模态按 Endpoint 绑定的基础模型名，复用 Agent Plan / Coding Plan 现有的 ArkModels 元数据富化规则。元数据查询失败时同样 best-effort 省略扩展字段，不阻断已通过资格校验的 Endpoint。
• Hermes Agent 支持把 Platform Endpoint 写成 volcengine-platform model/provider；仍不支持 MCP 注入。
• 该接入只为 Platform 增加元数据调用方，不修改 Plan 模型清单、默认模型、元数据查询、MCP 或 Supabase 行为。
• 没有自己创建的 Endpoint 时，向导打开 https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/endpoint/create?agentMode=close；创建完成后选择“刷新列表”。已有但未运行的 Endpoint 需先启动再刷新。
• Platform 不支持 MCP、OpenViking、Supabase 或强制路由；--with-mcp、--with-supabase、--with-routing 会报错。

非交互调用：

arkcli helper configure codex \
  --profile <platform-profile> \
  --endpoint <ep-id>

配置成功后，Endpoint 可按 OpenAI 兼容入口调用：/responses 或 /chat/completions，请求的 model 均使用该 <ep-id>。

注入的是哪几台 MCP(写死,勿幻觉)

个人版 vs 团队版: 上表 OpenViking 两台是个人版 agent-plan 专属。团队版 agent-plan-team 与 OpenViking 无关 —— 只注入豆包搜索 + dataPro 两台,openviking-dataplane / openviking-controlplane 都不配,也不会去查 vikingdb。

豆包搜索成功后的原生 WebSearch 选择

仅当豆包搜索 MCP 被选择、byted-web-search Skill 安装成功，且所选 Agent Plan 的同一把 API Key 已写入 Skill 根目录 .env 的 WEBSEARCHAPIKEY 后，helper 才处理目标客户端的原生 WebSearch/websearch。TTY 会让用户选择“关闭（推荐）/保留”；非交互命令默认关闭，传 --keep-native-websearch 时保留。普通 model/provider 配置、Platform、Coding Plan、显式跳过豆包搜索、MCP 注入失败、Skill 安装失败或 Skill 凭证写入失败都不触发。Helper 不修改第三方 Skill 源码，也不得打印该 Key。

• 范围严格限定为 WebSearch/websearch；不会关闭 webfetch、webextract、x_search、浏览器或其它工具。
• 项目级配置从当前目录向上寻找 .git（worktree 的 .git 文件也支持）；找不到时使用当前目录。
• 配置成功后命令立即输出：客户端、作用域、配置路径，以及 arkcli helper reset <harness>。该 reset 是完整回滚，会同时移除 ArkCLI 写入的 model/provider/MCP，不是“只恢复搜索”。
• ArkCLI 只恢复自己拥有且未被用户再次修改的字段。用户原本已经关闭搜索时不接管；配置后同一字段被外部修改时，reset 保留用户当前值并警告。
• TRAE 写入 .trae/hooks.json 后，还必须在 TRAE Settings > Hooks 中启用当前项目；命令会明确提示“待激活”，不得宣称仅写文件就已生效。

host ≠ target(最关键的概念)

• host = 你(这个 AI Agent)此刻跑在哪 —— 命令读环境变量自动检测,无需你判断。
• target = 要把 MCP 写进谁的配置 —— 可以是 host 自己,也可以是另一个 agent。
• 二者解耦:人在 OpenCode 里,也能给 Claude Code 配 MCP。

→ 用户在 prompt 里点名了某个 agent(如"给 opencode / codex 配"):跑 arkcli helper mcp opencode / arkcli helper mcp codex → 用户说"当前 / 这个 Agent"或没点名:跑 arkcli helper mcp(自动检测当前 host)

子命令穷举

⚠️ 想"只加 MCP" → helper mcp;想"把 agent 接到 plan、连模型一起" → helper configure --with-mcp。别用 configure 去只加 MCP(它会一并(重)写 model)。

🎯 用户说"把(我 plan 的)全套 harness 工具都配上 / 都给我 set 好"(MCP + Supabase 一次到位)→ arkcli helper configure <harness> --with-mcp --with-supabase。这是 agent 唯一能一条命令配齐 MCP 三件套 + Supabase 的路径(交互向导 arkcli helper 要 TTY、agent 跑不了;它的自动 SSO 只服务真人终端);--with-mcp 只配 MCP、不含 Supabase,想带 Supabase 必须显式加 --with-supabase(资格不够 / 失败只 warn,不阻断 harness 配置)。

🧭 用户明确要“强制受管 Provider 路由 / routing.v1 / 防止豆包搜索、DataPro、OpenViking、Supabase 串路由”→ 使用本 Skill 的“Agent Plan 强制检索路由”协议，并执行 helper configure <harness> --with-routing。该 flag 隐含业务 MCP；Supabase 仍需显式加 --with-supabase，原生 Web 工具不受此 flag 管理。

byted-supabase 数据库能力(helper supabase;非 MCP)

arkcli helper supabase 跟上面的 MCP 注入是两类能力:它不写 agent 的 mcp.json,而是装 byted-supabase-cli + skill 并用当前火山 Agent Plan 登录态注入登录态(打通 byted-supabase / Volcengine Supabase 数据库平台)。跟选哪个 harness 无关 —— 它配的是 byted-supabase-cli 这个独立工具本身。

• 门槛:仅 Agent Plan —— 个人版 agent-plan 全档支持(含 small/medium/large/max),团队版 agent-plan-team 全档支持。不合格命令直接报错说明。
• 动作:装 CLI(npx -y @byted-supabase/cli@latest install,连匹配的 byted-supabase agent skill 一起)→ 用所选 Agent Plan 身份的 STS + refreshtoken 组装 Console Login 凭证 → byted-supabase-cli login --credential-file(个人版带 --is-agent-plan,团队版额外 --agent-plan-seat-id <实时反查>)注入到固定 profile arklogin。
• 触发:用户说『配 byted-supabase / 打通数据库 / 装 supabase cli / 连接 supabase / 用我的 plan 连数据库』。
• 三条配置入口(同一内核 supabase.Configure):① 专配 arkcli helper supabase;② 非交互/agent 顺带配 arkcli helper configure <h> --with-supabase(无确认框、失败只 warn,不阻断 harness 配置);③ 交互向导 arkcli helper 末尾可选步骤(仅合格 plan)。helper mcp / configure --with-mcp 不含 Supabase —— 想顺带配必须显式 --with-supabase。
• ⚠️ v3 ve handoff 身份 (source=ve) 不能配 supabase: helper supabase 内核 gatherInputs 强依赖 LoadIdentityTokenFull(key) 读 identitystore token.json 里的 refreshtoken 组装 Console Login 凭证; 而 source=ve 身份不落 token.json (refresh_token 由 volcengine-go-sdk 内部管, arkcli 侧拿不到明文), 会报 读 identity token: ...。命中该报错时告诉用户: 想配 supabase 需要走 arkcli 原生 SSO 登录一次 (跳过 ve handoff), 具体做法是先 ve logout (或让 ve 处于未登录态) 再跑 arkcli auth login 拿到 source="arkcli" 的 identity。

范围边界(管好,别越界)

• model/provider 可配置 target:claude-code / codex / deepseek-harness / pi / opencode / openclaw / hermes / zcode / workbuddy。其中 Hermes 与 Pi 支持 Plan 和 Platform Endpoint，但都不支持 MCP;DSH 支持 Plan / Platform / Coding Plan 与 MCP 注入;ZCode 与 WorkBuddy 支持 model + MCP。
• 可注入 MCP 的 target 有 8 个:claude-code / codex / opencode / openclaw / trae / deepseek-harness / zcode / workbuddy。CUA 是 Skill 而非 MCP，还可精确安装给 hermes / pi；命令只传单个 target，不扫描或改动其他 Agent。
• 本 skill 会被 arkcli +connect 装进很多 agent(cursor / gemini-cli / codex …40+),但 MCP 注入只支持上一条列出的 8 个 target。host 是其它 agent 时:要么用户点名其一作 target,要么命令会报"请显式指定" —— 绝不静默配错对象。
• codex 支持 model/provider + MCP。默认 profile 模式写 ~/.codex/arkcli.config.toml,需用 codex --profile arkcli 启动 terminal/TUI 才生效;传 --codex-config-scope global 才写 ~/.codex/config.toml,该范围可能被 Codex CLI/TUI、Codex App、IDE extension 共享读取。
• trae(AI IDE)是 MCP-only:不配 model/provider;无运行态宿主检测(不会被自动当成 host),只能显式 arkcli helper mcp trae。默认写用户级 ~/.trae/mcp.json,加 --scope project 写项目级 ./.trae/mcp.json(项目级需在 Trae「设置 → MCP」开启「启用项目级 MCP」开关 + 重开项目)。豆包搜索成功后另写项目根 .trae/hooks.json，还需在 TRAE Settings > Hooks 启用当前项目。
• hermes 支持 Plan / Platform Endpoint 的 model/provider 配置，但暂不支持 MCP 注入 → MCP 请求命中就直说"暂不支持"。
• deepseek-harness (DSH):默认 home scope，可直接运行 arkcli helper configure deepseek-harness --profile <plan> 或 arkcli helper mcp deepseek-harness；若要写 profile scope，传 --dsh-config-scope profile --dsh-profile <name>，Helper 会确保 profile 目录存在。DSH provider/模型配置落到 $DSHHOME/settings.yaml 的 llm-pi-ai.providers.arkcli-<planType>: 段（独立 provider,不覆盖 llm-deepseek: 下的 DeepSeek 官方模型;用户可在 DSH 里切换官方 DeepSeek 与 arkcli 火山模型）；默认模型写 agent-default-model:;API key 写入 $DSHHOME/.credentials.yaml version 1 文档的 refs.ARKCLI<PLAN>APIKEY，由 DSH credentials service 按 apiKeyEnv 解析（不覆盖用户的 DEEPSEEKAPIKEY）。这是 breaking change：检测到旧版 ArkCLI 的 llm-deepseek: 指纹、纯 flat credentials，或 version 1 文档顶层残留的 legacy credential key 时，configure 不自动迁移，而是拒绝写入并要求先运行 arkcli helper reset deepseek-harness；reset 兼容清理这些旧格式，但任意自定义 apiKeyEnv 仍视为用户配置。settings 与 credentials 作为一个可回滚事务更新；reset 只删除仍保持 ArkCLI provider fingerprint 的条目、对应凭据以及仍指向它的默认模型。MCP / 原生 WebSearch 关闭落在 $DSHHOME/profiles/<name>/cordis.patch.yml(profile scope)或 $DSH_HOME/cordis.patch.yml(home scope)。DSH 不导出 env marker,helper mcp 不传 target 不会自动选 DSH。原生 WebSearch 用 patch 层对 @deepseek-ai/dsh-tool-web 加 disabled: true(trae 风格 hook 兜底,精确作用当前 profile,reset 时按 marker 还原)。
• pi(minimal terminal coding harness,npm i -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent)支持 Plan / Platform Endpoint 的 model/provider 配置,但没有原生 MCP host 能力 → DataPro / 豆包搜索 / Agent 记忆请求命中就直说"暂不支持"。helper mcp pi --capability cua 是例外，因为 CUA 只安装 Skill、不注入 MCP；仍受个人版 Large/Max 资格闸约束。provider/模型清单写 ~/.pi/agent/models.json(openai-completions provider,键=plan type),默认 provider/model 写同目录 ~/.pi/agent/settings.json 的 defaultProvider / defaultModel(bare model id);目录可被 $PICODINGAGENT_DIR 覆盖。
• zcode 支持 Plan / Platform Endpoint 的 model/provider 配置与 MCP 注入。模型配置写 $ZCODE_HOME/v2/config.json（默认 ~/.zcode/v2/config.json）；ZCode 不会热加载 provider registry，配置后必须完全退出 ZCode 主进程、重新打开并新建会话，不能只切模型或复用旧会话。遇到 Coding Plan InvalidParameter / token 上限 400 时不要手改某个模型的固定值，重新运行 helper configure zcode，由 Helper 写入权威 limit.context 并把 limit.output 转成方舟网关接受的十进制 token 上限；详见 reference。
• workbuddy(CodeBuddy IDE,VSCode 系):同时支持 model + MCP,无运行态宿主检测(不会被自动当成 host),只能显式 arkcli helper configure workbuddy / arkcli helper mcp workbuddy。model 与 MCP 同时写入三个落点 ~/.workbuddy-ai/(IDE 真正读取的运行态目录)、~/.workbuddy/ 与 ~/.codebuddy/:model 清单进各自 models.json(OpenAI 兼容,url 为含 /chat/completions 的完整路径,arkcli 写入项打 arkcliManaged marker 供精确 reset),MCP 进各自 mcp.json(mcpServers.*,schema 与 claude-code 同构)。不支持原生 WebSearch 关闭(无 hook seam),豆包搜索配置只注入 MCP、不接管原生搜索。
• 强制路由正式支持 claude-code / codex / opencode / openclaw；Hermes/TRAE 走能力门禁，缺 hook + MCP 闭环时零 Harness 配置写入并报错，不做提示词降级。
• Plan 的 model 可以配成路由模型 ark-code-latest(交互向导会先问「智能路由 (ark-code-latest) vs 指定具体模型」;非交互直接 --model ark-code-latest)。切换 ark-code-latest 的路由目标(Auto 智能调度 / 锁定某个底层模型)不在本 skill —— 走 arkcli plans model-apply --plan <plan> --model <目标>(见 [../arkcli-plans/](../arkcli-plans/SKILL.md)),写控制面、与控制台联动。

前提

• 必须有 Agent Plan 订阅(豆包搜索 / dataPro 要 Agent Plan 的 key;OpenViking 两台是个人版专属)。命令自动定位账号下的 Agent Plan profile,与当前 active profile 无关;个人版 agent-plan 与团队版 agent-plan-team 都能注入,但两者不等价:个人版注入四台,团队版 agent-plan-team 与 OpenViking 无关,只注入豆包搜索 + dataPro 两台。没有就引导 arkcli auth login 开通;账号同时有多个 Agent Plan profile(如个人版 + 团队版)时，命令会列出本次检测到的 profile name；使用宿主提供的结构化选择能力让用户选一个，选定后带 --profile <name> 重跑，不得擅自偏向个人版、团队版或 active profile。
• 注入后 agent 需重启才会加载新 MCP。Codex profile 模式还需用 codex --profile <name> 启动;Trae 还需去「设置 → MCP」面板确认 MCP 已启用(项目级文件额外要开「启用项目级 MCP」开关)，并在 Settings > Hooks 启用当前项目后重开项目。

OpenViking 库的选择(openviking-dataplane 专属;仅个人版 agent-plan)

本节只适用于个人版 agent-plan。团队版 agent-plan-team 与 OpenViking 无关,命令对团队版直接跳过下面整套列库/选库流程,只注入豆包搜索 + dataPro。

openviking-dataplane 的 key 绑定到某个 OpenViking 库(库名 ↔ ResourceID 1:1)。命令先列账号下的库,按数量分流:

• 0 个库 → 自动跳过 openviking-dataplane(仍注入另三台,包括 openviking-controlplane),并提示去 https://console.volcengine.com/vikingdb/openviking/region:openviking+cn-beijing/create 建库后重跑。可直接接受跳过。
• 1 个库 → 直接用,无需选择。
• 多个库 → 命令报错并列出所有库名(形如 检测到多个 OpenViking 库,请用 --ov-resource <库名> 指定其一:[a, b, c])。把这次错误中返回的真实库名交给宿主提供的结构化选择能力；不要写死某个宿主工具名，也不要凭记忆补库。拿到选定库名后带 --ov-resource <库名> 重跑同一条命令；宿主没有结构化选择能力时退化为精简编号列表。
• 取 key 失败(非 0 库)→ openviking-dataplane 写占位符 Bearer <OPENVIKING_KEY>,提示用户手动替换。
• openviking-controlplane 不受上述影响:个人版只要有 Agent Plan 就始终注入(团队版不注入,见上)。

路由判断 / 反触发

• "给 Agent 配 MCP / 豆包搜索 / 联网搜索 / dataPro / web search" → arkcli helper mcp
• "只给 Codex 配某一项 Harness 能力" → arkcli helper mcp codex --capability <datapro|web-search|agent-memory>；只配云电脑 → arkcli helper mcp codex --capability cua
• "把 agent 指向我的 plan(连模型一起)" → arkcli helper configure
• "打开 helper 看 Harness 抵扣/超额开关和本地配置矩阵" → 真人 TTY 运行 arkcli helper；Agent 不自动驾驶该菜单
• "把全套 harness 工具都配上 / 一次配齐 MCP + Supabase" → arkcli helper configure <h> --with-mcp --with-supabase
• "启用强制受管 Provider 路由 / routing.v1 / 防止豆包搜索、DataPro、OpenViking、Supabase 串路由" → 使用本 Skill 的强制检索路由协议，执行 arkcli helper configure <h> --with-routing
• "配 byted-supabase / 打通数据库 / 装 supabase cli / 连接 supabase" → arkcli helper supabase(非 MCP,装 CLI+skill+注入登录态);或在配 harness 时顺带 configure --with-supabase
• 把 arkcli skills 安装进 agent → 走 [arkcli-connect](../arkcli-connect/SKILL.md),与本 skill 无关
• 401 / 登录 / 鉴权失败 → 走 [arkcli-auth](../arkcli-auth/SKILL.md)
• 生图 / 生视频 → 走 [arkcli-gen](../arkcli-gen/SKILL.md)

详细 flag、输出样例、错误码、边界 case 见 [references/arkcli-helper.md](references/arkcli-helper.md)。

References / 详细参考

• [references/arkcli-helper.md](references/arkcli-helper.md)：完整 flag、MCP/Skill/CLI 落点、Harness 矩阵状态机与错误处理。
• [references/evals.md](references/evals.md)：Trigger、反触发、写操作守卫和回归用例。
• [../arkcli-shared/SKILL.md](../arkcli-shared/SKILL.md)：所有 arkcli Skill 共用的认证、输出与安全约束。