DM-skills#

用于与 DM 系统交互的命令行工具。

🚀 从零开始（安装指南）#

步骤 1：安装 dm-cli#

bash

npm install -g deepminer-cli

步骤 2：配置 AccessKey#

bash

dm-cli config init --endpoint <API端点> --accesskey <AccessKey> --json

步骤 3：验证配置#

bash

dm-cli auth status --json

---

⚠️ 核心规则#

0. 任务终止（重要！）#

⚠️ 终止正在运行的任务必须用 thread stop，不能用发消息！

❌ 错误做法（只是发消息，不会终止任务）：

bash

dm-cli thread start --thread-id xxx --message "取消任务"

✅ 正确做法：

bash

# 停止正在运行的 Agent
dm-cli thread stop --thread-id <thread_id>

# 取消异步标注任务（需要 task_id）
dm-cli task lifecycle --thread-id <thread_id> --task-id <task_id> --action cancel

命令对照表：

场景命令停止正在运行的 Agentdm-cli thread stop --thread-id <id>取消异步标注任务dm-cli task lifecycle --thread-id <id> --task-id <id> --action cancel

为什么重要：

• 发消息只是让 AI对话，不会真正终止任务
• 任务会继续运行，消耗资源和时间
• 会话数量达上限后无法创建新任务

---

1. 版本检查（每次使用必做）#

每次使用本 Skill 前，必须检查版本是否为最新。

检查方法：

bash

# 获取 ClawHub 上的最新版本（带缓存，每天最多检查一次）
CACHE_FILE="/tmp/dmskills_version_cache"
if [ -f "$CACHE_FILE" ] && [ $(( $(date +%s) - $(stat -f %m "$CACHE_FILE" 2>/dev/null || stat -c %Y "$CACHE_FILE") )) -lt 86400 ]; then
  LATEST=$(cat "$CACHE_FILE")
else
  LATEST=$(curl -sL "https://clawhub.ai/dmpm-mininglamp/deepminer-skill" | grep -o 'version:"[^"]*"' | head -1 | cut -d'"' -f2)
  echo "$LATEST" > "$CACHE_FILE"
fi

当前最新版本： 读取本文件 frontmatter 中的 version 字段

本地版本检查：

读取本 SKILL.md 文件 frontmatter 中的 version 字段。

版本不一致时：

text

⚠️ DeepMiner-skills 版本过旧！

本地版本：<frontmatter 中的 version>
最新版本：<LATEST 变量值>

请访问 https://clawhub.ai/dmpm-mininglamp/deepminer-skill 下载最新版本，
或使用 clawhub CLI 更新：

  clawhub install dmpm-mininglamp/deepminer-skill

更新后继续执行任务。

为什么重要：

• 新版本可能修复关键 bug（如 async_tag_task 状态处理）
• 新版本可能增加重要功能（如新的轮询机制）
• 确保用户获得最新、最准确的指导

1. Prompt 原样传递（禁止修改）#

用户的 prompt 必须原样传递给 DM，禁止任何改写、润色或添加解释。

2. DM 返回内容原样呈现#

DM 返回的 last_messages 必须原样提取并返回，禁止省略、改写或总结。

3. 追问 vs 新会话判断#

• 用户说"再..."、"那..."、"继续..."等信号词时，用 --thread-id 追问
• 完全独立的新主题时，新开 thread

4. 默认使用 subagent 执行任务#

⚠️ 除非用户明确要求在主 session 执行，否则一律使用 subagent！

原因：

• DM 任务执行时间不可预知（几秒到几分钟不等）
• 主 session 被占用时，用户无法继续对话
• 用户可能在等待期间追问或发出新指令

使用 subagent 的方式：

typescript

sessions_spawn({
  runtime: "subagent",
  task: "使用 dm-cli 执行 DM 任务：{用户原始请求}",
  mode: "run"
})

例外情况（可以在主 session 执行）：

• 用户明确说"直接执行"、"不要用 subagent"
• 任务非常简单且预计秒级返回（如查询状态）

为什么重要：

• 保持主 session 响应能力
• 用户体验更好（不用等待轮询完成才能继续聊）

5. 追问前必须检查状态#

⚠️ 追问前必须先检查上一次任务状态！

原因：如果上一次任务还在 running，直接追问可能会失败或被拒绝。

流程：

text

1. 用户发送追问指令
   ↓
2. 检查上一次 DM 任务状态
   dm-cli thread result --thread-id <id> --json
   ↓
3. 根据 state 决定下一步：
   - running → 需要使用 --force（见下方说明）
   - ask_human/completed/failed → 直接追问

代码示例：

bash

# 追问前检查状态
prev_result=$(dm-cli thread result --thread-id "$thread_id" --json)
prev_state=$(echo "$prev_result" | jq -r '.data.state')

case "$prev_state" in
    "running")
        # 需要告知用户风险，确认后使用 --force
        echo "⚠️ 上一次任务仍在执行中，追问会中断当前任务。"
        echo "是否继续？(使用 --force 强制追问)"
        # 等待用户确认后执行
        dm-cli thread start --thread-id "$thread_id" --message "追问内容" --force --json
        ;;
    "ask_human"|"completed"|"failed")
        # 直接追问
        dm-cli thread start --thread-id "$thread_id" --message "追问内容" --json
        ;;
esac

5. --force 参数说明#

作用：强制停止当前正在运行的 agent_run，立即接受新消息。

使用场景：

• 上一次任务还在 running 状态
• 用户想要追加新指令或改变方向

风险：

• ⚠️ 正在执行的任务会被 中断
• 可能丢失中间结果
• 应该告知用户这个风险

示例：

bash

# 不带 --force（running 状态可能失败）
dm-cli thread start --thread-id abc123 --message "新问题" --json
# 可能返回错误：会话正在运行中

# 带 --force（强制中断当前任务）
dm-cli thread start --thread-id abc123 --message "新问题" --force --json
# 成功，但之前的任务被中断

最佳实践：

1. 先检查状态，告知用户风险
2. 用户确认后再使用 --force
3. 如果任务很重要，建议等 completed 后再追问

6. 异步任务的两步确认机制#

⚠️ 启动异步任务必须用 CLI 命令，不能用追问消息！

背景：DM 的所有异步任务（包括批量标注、批量媒体下载等）注册后都会进入 PENDING 状态， 必须通过 task lifecycle --action start 显式启动，不会自动执行。 PENDING 不是"排队等候"，而是"等待用户确认才启动"。

通用规则：看到任何异步任务返回 state: pending，立即执行 task lifecycle --action start。

常见会触发异步任务的工具调用：

• sample_data_label / 批量标注 → 返回 task_id + PENDING
• media_download_task_register / 批量媒体下载 → 返回 task_id + pending

两者都需要 start，否则任务永远不会执行。

---

❌ 错误做法（会导致任务被取消）

bash

# 错误：用追问消息启动任务
dm-cli thread start --thread-id "$thread_id" --message "请开始执行异步标注任务"
# 结果：任务被取消，状态变为 rejected

---

✅ 正确流程

步骤命令状态变化1️⃣thread start --message "确认执行全量标注"``ask_human → async_tag_task2️⃣等待状态稳定，获取 task_idPENDING3️⃣task lifecycle --action start``PENDING → RUNNING（真正启动）

---

完整代码示例

bash

# 步骤 1：第一次追问（提交异步任务）
dm-cli thread start --thread-id "$thread_id" --message "确认执行全量标注" --json

# 步骤 2：等待状态稳定，获取 task_id
sleep 10
result=$(dm-cli thread result --thread-id "$thread_id" --json)
state=$(echo "$result" | jq -r '.data.state')
task_id=$(echo "$result" | jq -r '.data.status_info.task_id')

if [ "$state" = "async_tag_task" ]; then
    # 步骤 3：用 CLI 命令启动任务（关键！）
    dm-cli task lifecycle --thread-id "$thread_id" --task-id "$task_id" --action start --json

    echo "✅ 异步任务已启动执行！"
    echo "任务ID: $task_id"
fi

---

关键命令：task lifecycle

参数说明--thread-id会话 ID--task-id异步任务 ID（从 status_info.task_id 获取）--action操作类型： start（启动）、 interrupt（中断）、 resume（恢复）、 cancel（取消）

---

状态说明

任务状态可执行操作PENDING✅ start（启动）RUNNING✅ interrupt（中断）INTERRUPTED✅ resume（恢复）或 cancel（取消）rejected❌ 无法启动（任务已取消）

---

常见错误

错误结果❌ 用追问消息启动任务被取消，状态变为 rejected❌ 不等待状态稳定task_id 未返回，无法启动❌ 任务状态不是 PENDINGCLI 返回 "Cannot start task in xxx state"

---

通知用户

第一次追问后：

text

📋 异步任务已提交（PENDING）

任务ID: xxx
预估积分: 45-90 credits

等待 CLI 启动命令执行...

CLI 启动后：

text

✅ 异步任务已启动执行！

任务ID: xxx
请等待完成，轮询子代理会通知结果。

---

为什么重要

• 防止误触发大规模任务消耗积分
• 用追问消息会取消任务（系统设计）
• CLI 命令是唯一正确的启动方式
• 给用户第二次思考的机会
• 确保用户明确知道任务将要执行

---

异步任务管理命令（task 系列）#

task info - 查询任务信息#

用途：实时查询异步任务的状态、进度、统计数据。

bash

dm-cli task info --thread-id <thread_id> --task-id <task_id> --json

返回字段：

字段类型说明task_idstring任务 IDtask_namestring任务名称statestring任务状态（running/success/failed/interrupted）totalint总数据量completedint已完成数量failedint失败数量download_totalint已下载数量estimate_timestring预估耗时（秒）estimate_pointsstring预估积分范围（如 "245~490"）file_pathstring结果文件 URL

⚠️ 已知 CLI Bug：当 estimate_time 字段返回数字（如 300）时，CLI 的 Go 结构体期望 string，会报 json: cannot unmarshal number into Go struct field 解析错误。遇到此错误时任务本身正常运行，可改用 thread result 查看 thread 级别状态，或直接用 task lifecycle --action start 确认任务状态。

使用场景：

• 监控任务实时进度
• 查询任务是否完成
• 获取预估积分消耗

示例输出：

json

{
  "ok": true,
  "data": {
    "tasks": [{
      "task_id": "xxx",
      "task_name": "产品评价情感分析",
      "state": "running",
      "total": 500,
      "completed": 89,
      "failed": 0,
      "estimate_time": "120",
      "estimate_points": "245~490"
    }]
  }
}

---

task lifecycle - 任务生命周期管理#

用途：管理异步任务的启动、中断、恢复、取消。

bash

dm-cli task lifecycle --thread-id <thread_id> --task-id <task_id> --action <action> --json

action 参数：

action说明适用状态start启动任务PENDINGinterrupt中断任务runningresume恢复任务interruptedcancel取消任务running/interrupted

状态转换：

text

PENDING → start → running
running → interrupt → interrupted
interrupted → resume → running
running → cancel → rejected
interrupted → cancel → rejected

使用场景：

• start：启动已提交的异步任务（替代追问消息）
• interrupt：临时暂停任务（可恢复）
• resume：恢复被中断的任务
• cancel：彻底取消任务（不可恢复）

---

task files - 任务产物文件#

⚠️ 注意： task files 仅适用于 批量下载/采集类任务，标注任务不支持。

标注任务的文件获取方式：

bash

dm-cli thread file-list --thread-id <thread_id> --json

---

执行流程#

标准流程（非阻塞轮询）#

text

1. 用户发送任务
   ↓
2. dm-cli thread start --message "用户原话" --json
   ↓
3. 获取 thread_id
   ↓
4. 启动轮询子代理（sessions_spawn）
   ↓
5. 告知用户 "DM 任务已提交..."
   ↓
6. 主代理保持响应，等待子代理通知
   ↓
7. 子代理检测到状态变化 → sessions_send 通知主会话
   ↓
8. 主代理收到通知，处理并返回结果

---

非阻塞轮询实现（核心）#

⚠️ 必须使用 sessions_spawn 轮询#

原因：

1. 同步 exec 会阻塞主代理，用户无法中断
2. 后台 exec 完成后只是系统消息，主代理不会自动响应
3. 需要子代理通过 message 工具 直接通知用户

完整实现代码#

步骤 1：提交任务

bash

result=$(dm-cli thread start --message "用户原话" --json)
thread_id=$(echo "$result" | jq -r '.data.thread_id')

if [ -z "$thread_id" ] || [ "$thread_id" = "null" ]; then
    echo "❌ 任务提交失败"
    return
fi

步骤 2：启动轮询子代理（关键！）

使用 sessions_spawn 启动子代理，子代理会 直接向用户发送结果：

json

{
  "action": "sessions_spawn",
  "runtime": "subagent",
  "mode": "run",
  "label": "dm-poll-${thread_id}",
  "timeoutSeconds": 3600,
  "task": "你是 DM 轮询子代理。\n\n## 任务\n轮询 DM 任务状态，完成后**直接通知用户**。\n\n## 参数\n- thread_id: \"${thread_id}\"\n\n## 轮询流程\n\n1. 调用 `dm-cli thread result --thread-id ${thread_id} --json` 获取状态\n2. 如果 state 是 running，等待后继续轮询（间隔 5/10/20/40/60 秒递增）\n3. 如果 state 变化：\n   - **使用 message 工具通知用户**：`{\"action\": \"send\", \"message\": \"结果内容\"}`\n   - 如果是终止状态（completed/ask_human/failed），退出\n\n## 状态处理\n\n| 状态 | 动作 |\n|------|------|\n| running | 继续轮询 |\n| async_tag_task | 通知用户去 GUI 确认（附具体链接 https://deepminer.com.cn/agents/${thread_id}），继续轮询 |\n| ask_human | 通知用户问题，退出 |\n| completed | 通知用户结果（含文件链接），退出 |\n| failed | 通知用户错误，退出 |\n\n## 通知格式示例\n\n**完成时**：\n```\n✅ DM 任务完成\n\nthread_id: xxx\n\n结果：...\n\n📄 文件：[链接]\n```\n\n**需要用户输入时**：\n```\n⏸️ DM 需要您的回复\n\n[问题内容]\n\n请回复后继续。\n```\n\n**重要**：必须使用 message 工具直接发送给用户，不要只是输出到 stdout！\n\n开始执行轮询。"
}

步骤 3：告知用户任务已提交

text

⏳ DM 任务已提交，正在后台处理中...

步骤 4：主代理保持响应

• 子代理在后台轮询
• 完成后子代理 直接向用户发消息
• 主代理无需介入，用户直接收到结果

步骤 5：用户可随时中断

text

用户: "停止"
主代理: subagents kill dm-poll-${thread_id}

---

轮询子代理 Task 模板#

主代理 spawn 子代理时，直接使用此模板作为 task 参数：

text

你是 DM 轮询子代理。

## ⚠️ 核心规则

1. **必须遍历所有 last_messages**，不能只看第一条
2. **必须原样呈现**，禁止总结、省略、改写 DM 的回复
3. **必须提取所有文件链接**，不能遗漏任何 attachment

## 参数

- thread_id: ${thread_id}

## 轮询流程

1. 使用 `exec` 工具调用 `dm-cli thread result --thread-id ${thread_id} --json`
2. 解析 `.data.state` 字段
3. 根据 state 处理：

| state | 动作 |
|-------|------|
| running | 等待 5/10/20/40/60 秒后继续轮询 |
| async_tag_task | 通知用户去 GUI 确认（链接：https://deepminer.com.cn/agents/${thread_id}），继续轮询 |
| ask_human | 输出问题，停止 |
| completed | 输出结果，停止 |
| failed | 输出错误，停止 |

## ⚠️ 通知方式

**直接输出以下格式的文本**（会自动推送给主代理，主代理转发给用户）：

✅ DM 任务完成

thread_id: ${thread_id}

结果：

[遍历 last_messages，原样输出每条 assistant 消息的 content]

文件：

[遍历 last_messages，提取所有 tool 消息的 artifact.attachments，列出所有文件链接]

text

## ⚠️ 关键提醒

- **不要调用 message 或 sessions_send 工具**
- **直接输出文本**，系统会自动推送
- 停止后你的输出会通过 subagent_announce 发送给主代理
- 主代理收到后会转发给用户

开始执行轮询任务。

---

主代理调用示例#

json

{
  "action": "sessions_spawn",
  "runtime": "subagent",
  "mode": "run",
  "label": "dm-poll-${thread_id}",
  "timeoutSeconds": 3600,
  "task": "<上面的模板内容，替换 ${thread_id} 为实际值>"
}

---

用户中断处理#

当用户发送"停止"、"中止"指令时：

bash

subagents kill --target dm-poll-${thread_id}

---

状态处理总结#

状态类型子代理行为主代理动作running执行中继续轮询等待async_tag_task待 GUI 确认通知用户去 GUI 确认（附链接 https://deepminer.com.cn/agents/${thread_id}），继续轮询告知用户去 GUI 确认，附具体会话链接ask_human等待输入输出问题，停止返回问题，等待追问completed成功输出结果，停止提取结果，返回用户failed失败输出错误，停止返回错误信息

---

异步任务轮询特殊处理（async_tag_task）#

问题背景#

DM 的 打标注任务 会进入 async_tag_task 状态，此时需要用户在 GUI 上确认后才能继续执行。这带来一个设计难题：

方案结果遇到 async_tag_task 立即停止并通知✅ 用户知道去 GUI 确认

❌ 但没人继续跟踪任务完成遇到 async_tag_task 继续静默轮询✅ 能跟踪到最终完成

❌ 用户不知道要去 GUI 确认

解决方案：分层轮询设计#

核心原则： 子代理 只输出、不停留，主代理负责决策和重启轮询。

text

流程：
1. 启动子代理轮询
2. 子代理检测到 `async_tag_task`
3. 子代理输出通知 → 停止（触发 subagent_announce）
4. 主代理收到通知，告知用户去 GUI 确认
5. 【关键】主代理提示："去 GUI 确认后，请发送 '继续'"
6. 用户去 GUI 确认，回来后发送 "继续"
7. 主代理启动新子代理，继续轮询到 completed

子代理 Task 模板（正确版本）#

text

你是 DM 轮询子代理。

## 任务
轮询 DM 任务状态，**关键状态变化后立即停止并输出**。

## 参数
- thread_id: ${thread_id}

## 状态处理规则

| state | 动作 |
|-------|------|
| running | sleep 15秒，继续轮询 |
| async_tag_task | **输出通知 + 停止**（等待用户 GUI 操作） |
| ask_human | 输出问题 + 停止 |
| completed | 输出完整结果（含文件链接）+ 停止 |
| failed | 输出错误 + 停止 |

## ⚠️ 关键要求

- 遍历所有 last_messages，原样呈现
- 提取所有文件附件链接
- **非终止状态（running）才继续轮询**
- 遇到 async_tag_task/ask_human/completed/failed **立即停止**

开始执行轮询。

主代理处理模板#

typescript

// 1. 首次启动轮询
sessions_spawn({
  runtime: "subagent",
  mode: "run",
  label: "dm-poll-${thread_id}",
  timeoutSeconds: 600,
  task: "<上面的子代理模板>"
})

// 2. 收到 subagent_announce 后判断
if (result.contains("async_tag_task")) {
  // 通知用户去 GUI 确认
  reply("⏸️ 需要你去 GUI 确认...\n\n确认后请发送 '继续'")
} else if (result.contains("completed")) {
  // 任务完成，输出结果
  reply("✅ 任务完成...")
}

// 3. 用户发送 "继续" 后，启动新轮询
if (user_message == "继续") {
  sessions_spawn({
    runtime: "subagent",
    mode: "run",
    label: "dm-poll-${thread_id}-2",
    timeoutSeconds: 600,
    task: "<同上>"
  })
}

关键点#

1. 子代理不要用 message 工具 —— subagent 模式没有 message 工具
2. 子代理遇到 async_tag_task 必须停止 —— 才能触发 subagent_announce 通知主代理
3. 主代理必须提示用户 "完成后发送继续" —— 否则用户不知道要回来触发新轮询
4. 用递增的 label —— 如 dm-poll-xxx-2、 dm-poll-xxx-3，避免冲突

---

关键优势#

问题解决方案主代理阻塞使用 sessions_spawn 子代理轮询无法中断subagents kill 终止子代理通知延迟/丢失子代理直接输出文本，auto-announce 推送无限重试timeoutSeconds 限制，或用户手动终止async_tag_task 无法通知****分层设计：停止→通知→重启轮询

---

🔍 未知命令发现原则（重要！）#

当没有已知命令能完成用户的需求时，优先使用 help 找命令。

⚠️ message 并不能操作 agent 状态！ 发消息只是让 AI 对话，不会真正改变任务状态、停止任务、或控制异步任务。

正确做法：

bash

# 1. 先看顶层帮助
dm-cli --help

# 2. 看子命令帮助
dm-cli thread --help
dm-cli task --help
dm-cli agent --help

# 3. 看具体命令帮助
dm-cli thread start --help
dm-cli task lifecycle --help

# 4. 输出完整 Schema（供 AI 系统解析）
dm-cli schema --pretty

dm-cli schema 命令（⚠️ 重要！）

• 输出 dm-cli 的完整结构化 Schema（JSON 格式）
• 包含所有命令、参数、返回字段、验证规则
• 供 AI 系统或自动化工具动态发现命令使用
• 当 AI 不确定有什么命令可用时，应调用此命令

bash

# 压缩输出（默认）
dm-cli schema

# 格式化输出（人类可读）
dm-cli schema --pretty

为什么重要：

• AI 不能依赖训练时的命令记忆（CLI 会更新）
• schema 是 CLI 的「能力说明书」，始终反映最新版本
• 遇到未知需求时，先查 schema/help，不要猜测命令

---

完整命令参考#

dm-cli 全局参数#

参数说明--json以 JSON 格式输出（脚本调用必加）--help / -h显示帮助

config 系列#

命令说明dm-cli config init --endpoint <url> --accesskey <key> [--poll-timeout <min>]初始化配置（默认 endpoint: https://deepminer.com.cn，默认 poll-timeout: 60 分钟）dm-cli config show [--json]显示当前配置

auth 系列#

命令说明dm-cli auth status [--json]显示鉴权状态

thread 系列#

命令说明dm-cli thread start --message <text> [--thread-id <id>] [--file <path> ...] [--agent-mode auto|cooperation] [--force] [--json]发起/继续 AI 会话dm-cli thread result --thread-id <id> [--json]获取会话结果和状态dm-cli thread stop --thread-id <id> [--json]停止正在运行的 Agentdm-cli thread list [--name <keyword>] [--json]获取项目会话列表，支持按名称模糊搜索dm-cli thread file-list --thread-id <id> [--json]获取会话的文件列表（文件空间）

thread start 完整参数：

参数类型必填说明--messagestring✅发送给 AI 的文本消息--thread-idstring已有会话 ID，用于追问--filestring[]本地文件路径（可多次指定）--agent-modeauto/cooperationAgent 运行模式，默认 auto--forceboolean会话运行中强制发送新问题

文件大小限制：

• 视频（mp4）: 500 MB
• 音频（mp3/wav/aac）: 100 MB
• 其他文件: 300 MB

task 系列#

命令说明dm-cli task info --thread-id <id> [--task-id <id>] [--json]查询异步任务信息（不传 task-id 返回会话下所有任务）dm-cli task lifecycle --thread-id <id> --task-id <id> --action start|interrupt|resume|cancel [--json]管理异步任务生命周期dm-cli task files --thread-id <id> --task-id <id> [--page <n>] [--size <n>] [--json]列出任务产物文件（支持分页，默认 page=1, size=10）

其他命令#

命令说明dm-cli schema [--pretty]输出完整 CLI Schema（供 AI 系统动态发现命令）dm-cli version显示版本号

---

---

错误处理#

Exit Code处理方式0成功2校验错误，检查参数3认证失败，重新配置 Access Key4网络错误，检查 endpoint5内部错误，检查文件路径/权限6权限不足