🛠️ DevopsPipeline管理
DevOpsパイプラインのライフサイクル全体を管理し、ワークスペースやパイプラインの作成・実行・監視、テンプレートからのパイプライン生成を可能にするSkillです。
📺 まず動画で見る(YouTube)
▶ 【衝撃】最強のAIエージェント「Claude Code」の最新機能・使い方・プログラミングをAIで効率化する超実践術を解説! ↗
※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。
📜 元の英語説明(参考)
Expert for DevOps pipeline management, handling the complete lifecycle of pipelines on the quality and efficiency platform. Core capabilities: 1) Workspace management - Query workspace lists with filtering 2) Pipeline management - Create, query, update, and delete pipelines 3) Execution management - Execute and cancel pipelines, query execution records and details 4) Template management - Query pipeline templates and create pipelines from templates Trigger scenarios: - Users need to search for workspaces or pipelines - Users need to execute or run pipelines - Users need to check pipeline execution status or logs - Users need to create, update, or delete pipelines - Users need to query pipeline templates
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
DevOpsパイプラインのライフサイクル全体を管理し、ワークスペースやパイプラインの作成・実行・監視、テンプレートからのパイプライン生成を可能にするSkillです。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 95
💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト
- › Devops Pipeline Management を使って、最小構成のサンプルコードを示して
- › Devops Pipeline Management の主な使い方と注意点を教えて
- › Devops Pipeline Management を既存プロジェクトに組み込む方法を教えて
これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。
📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)
この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。
DevOps Pipeline Management Skill
概述
此 Skill 是 DevOps 质效平台的流水线管理专家,通过 OpenAPI 接口实现流水线的全生命周期管理。
核心能力:
- 工作空间管理:查询工作空间列表,支持按名称、组织、产品线筛选
- 流水线管理:创建、查询、更新、删除流水线,支持基于模板快速创建
- 执行管理:执行流水线(支持交互式/非交互式模式)、取消执行、查询执行记录和详情
- 模板管理:查询流水线模板列表,支持按名称、类型、语言筛选,用于快速创建流水线
技术栈:Python 3.8+、Requests、RESTful API
⚠️ 全局执行约束(强制执行)
执行任何子功能时,必须严格参考对应子功能文档。子功能文档即执行规范,禁止跳过、合并或自行发挥。
核心原则
子功能文档 = 执行规范 = 法律效力
| 阶段 | 要求 |
|---|---|
| 执行前 | 必须先阅读对应子功能文档 |
| 执行中 | 必须按文档定义的步骤顺序执行 |
| 执行后 | 必须满足文档中的约束条件 |
严格禁止的行为:
- ✗ 不读文档直接执行
- ✗ 跳过或调换步骤执行
- ✗ 合并多个步骤为一步
- ✗ 自行实现功能而不调用对应Skill
全局约束清单
| 约束类型 | 约束说明 | 违反后果 |
|---|---|---|
| 文档强制参考 | 执行子功能前必须阅读对应子功能文档 | 流程错误、操作失效 |
| 步骤顺序 | 子功能文档中定义的步骤必须按顺序执行,不得跳过、调换或合并 | 数据不完整、执行失败 |
| 配置预览 | 步骤中明确要求"预览"或"确认"的,必须执行该步骤后再继续 | 配置错误、无法追溯 |
| 必填校验 | 必填字段(文档中标记 ✅ 或"必填")不能为空或空数组 | API调用失败 |
| ID生成 | 新建实体时必须生成新的UUID,禁止复用已有ID | 数据冲突、覆盖问题 |
| API调用 | 必须使用文档中指定的API接口,禁止自行调用其他接口 | 权限错误、功能异常 |
| 跨Skill调用 | 需要执行其他Skill功能时(如执行流水线),必须调用对应Skill | 流程中断、功能缺失 |
子功能文档(强制参考)
每个子功能都有专属文档,执行时必须严格参考对应文档
流水线核心操作
| 子功能 | 文档路径 | 核心约束 |
|---|---|---|
| 创建流水线 | references/pipeline-create.md | 9步骤顺序、配置预览(C7)必执行、调用pipeline-run skill |
| 更新流水线 | references/pipeline-update.md | 6步骤顺序、保留原pipelineId、ID保留 |
| 执行流水线 | references/pipeline-run.md | taskDataList非空、参数组装、交互式/非交互式模式 |
任务节点管理
| 子功能 | 文档路径 | 核心约束 |
|---|---|---|
| 添加任务节点 | references/pipeline-task-add.md | 前置检查、ID生成、统一保存 |
| 更新任务节点 | references/pipeline-task-update.md | 先查询、保留ID、字段合并 |
| 删除任务节点 | references/pipeline-task-delete.md | 前置确认、双重移除、依赖检查 |
查询与监控
| 子功能 | 文档路径 | 核心约束 |
|---|---|---|
| 查询工作空间 | references/workspace-list.md | 分页参数、筛选条件 |
| 查询流水线列表 | references/pipeline-page.md | 分页参数、排序规则 |
| 查询模板 | references/pipeline-template.md | 语言筛选、类型筛选 |
| 查询执行记录 | references/pipeline-list.md | 分页查询、状态筛选 |
| 查询执行详情 | references/pipeline-run-detail.md | 日志ID校验 |
| 流水线详情查询 | references/pipeline-detail.md | pipelineId校验 |
其他操作
| 子功能 | 文档路径 | 核心约束 |
|---|---|---|
| 删除流水线 | references/pipeline-delete.md | 删除确认、不可恢复 |
| 取消执行 | references/pipeline-cancel.md | 仅限执行中状态 |
约束示例
✅ 正确做法
- 执行"创建流水线" → 先阅读 pipeline-create.md → 按9步骤执行
- 执行"执行流水线" → 先阅读 pipeline-run.md → 组装taskDataList
- 步骤要求预览 → 展示预览后再继续
- 需要执行流水线 → 调用
pipeline-runskill
❌ 错误做法(禁止)
- 不读文档直接执行
- 跳过配置预览步骤
- 自行实现 pipeline-run 功能而不调用 skill
- 合并多个步骤为一步
- 使用空数组作为 taskDataList
- 跳过必填字段校验
DevOps Pipeline Management Skill
概述
此 Skill 是 DevOps 质效平台的流水线管理专家,通过 OpenAPI 接口实现流水线的全生命周期管理。
核心能力:
- 工作空间管理:查询工作空间列表,支持按名称、组织、产品线筛选
- 流水线管理:创建、查询、更新、删除流水线,支持基于模板快速创建
- 执行管理:执行流水线(支持交互式/非交互式模式)、取消执行、查询执行记录和详情
- 模板管理:查询流水线模板列表,支持按名称、类型、语言筛选,用于快速创建流水线
技术栈:Python 3.8+、Requests、RESTful API
环境准备
1. 系统要求
- Python 3.8+
- 网络可访问 DevOps 平台 API
2. 依赖安装
pip install requests
或使用 requirements.txt:
pip install -r requirements.txt
3. 获取 API 凭证
联系平台管理员获取以下凭证:
| 凭证 | 说明 |
|---|---|
| Domain Account | 域账号,用于权限校验和审计 |
环境变量配置
环境变量说明
| 变量名 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| DEVOPS_DOMAIN_ACCOUNT | 是 | 域账号,用于权限校验和审计 |
| DEVOPS_BFF_URL | 是 | BFF 服务地址 |
| INTERACTIVE_MODE | 否 | 交互模式开关(默认:true)。true 时执行流水线会询问是否交互式选择分支/标签/版本 |
必填环境变量
# 域账号(必填)
export DEVOPS_DOMAIN_ACCOUNT="your_domain_account"
# BFF 服务地址(必填)
export DEVOPS_BFF_URL="https://one-dev.iflytek.com/devops"
可选环境变量
# 交互模式开关(默认:true)
# true: 执行流水线时询问是否交互式选择分支/标签/版本
# false: 自动使用最近执行记录填充,不询问
export INTERACTIVE_MODE="true"
持久化配置
将环境变量添加到 shell 配置文件(如 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc):
# DevOps Pipeline Skill 配置
export DEVOPS_DOMAIN_ACCOUNT="your_domain_account"
export DEVOPS_BFF_URL="https://one-dev.iflytek.com/devops"
export INTERACTIVE_MODE="true" # 启用交互式选择功能
然后执行:
source ~/.zshrc # 或 source ~/.bashrc
安装
方式一:直接使用
cd devops-skills/pipeline-management
python -m scripts/main --help
方式二:添加到 PATH(可选)
# 添加软链接(可选:使用 devops-pipeline 作为命令名)
sudo ln -s $(pwd)/scripts/main.py /usr/local/bin/devops-pipeline
# 使用
devops-pipeline --help # 需要创建符号链接
说明:文档中的命令示例统一使用
python -m scripts/main作为入口命令。如需简化命令,可创建符号链接。
快速开始
1. 验证配置
python -m scripts/main
2. 查询工作空间
python -m scripts/main workspaces --name devops
3. 查询流水线列表
python -m scripts/main pipelines <space_id>
4. 执行流水线
python -m scripts/main run <pipeline_id>
典型工作流程
流程一:查找并执行流水线
1. workspaces → 获取工作空间列表,找到目标空间ID
2. pipelines <spaceId> → 获取空间下的流水线列表,找到目标流水线ID
3. run <pipelineId> → 执行流水线
4. list <pipelineId> → 查看执行记录
5. run-detail <id> → 查看执行详情
流程二:基于模板创建流水线(9步骤规范)
执行约束:创建流水线必须严格按照 pipeline-create.md 定义的9步骤顺序执行,不得跳过、调换或合并步骤。保存流水线操作通过
save命令实现。
1. 解析用户输入 → 从自然语言提取 spaceId、流水线名称、技术栈等信息
2. 补充必填信息 → 交互式补充缺失的 spaceId、流水线名称等
3. 查询模板并选择 → 查询模板列表,交互式选择适合的模板
4. 模板数据转换 → 将模板数据转换为流水线数据,生成新UUID
5. 配置代码源 → 交互式配置代码仓库、分支等源代码信息
6. 配置任务节点 → 交互式配置任务参数、执行路径等
7. 配置预览 → 展示完整配置供用户确认
8. 保存流水线 → 调用 `save` 命令保存流水线配置
9. 执行流水线 → 调用 `run` 命令执行新创建的流水线
关键约束:
- 步骤顺序:必须按 1→2→3→4→5→6→7→8→9 顺序执行,不得跳过、调换或合并
- 配置预览:步骤7(配置预览)必须执行,用户确认后才能保存
- 命令调用:步骤8使用
save命令保存,步骤9使用run命令执行 - ID生成:
pipelineId新建时必须生成 UUID;模板转换时所有节点必须生成新 UUID - 必填项:
stages和taskDataList不能为空数组,否则保存/执行失败 - API限定:只能使用文档中指定的 API 接口
说明:
- 创建流水线通过
save命令实现,需遵循上述9步骤流程 - 模板查询支持按名称模糊搜索、按类型筛选、按编程语言筛选
- 支持的模板语言:java, python, nodejs, go, dotnet, frontend, common
流程三:监控执行状态
1. list <pipelineId> → 查看执行记录列表
2. run-detail <logId> → 查看具体执行详情
3. cancel <logId> → 如需取消正在执行的流水线
命令参考
所有命令均通过 python -m scripts/main <command> 调用。
工作空间与模板管理
| 命令 | 说明 | 用法 |
|---|---|---|
workspaces |
查询工作空间列表 | main.py workspaces [--name NAME] [--division NAME] [--team NAME] [--project-code CODE] [--page N] [--size N] |
templates |
查询流水线模板列表 | main.py templates <space_id> [--name NAME] [--type TYPE] [--language LANG] [--account ACCOUNT] [--page N] [--size N] |
pipelines |
查询流水线列表 | main.py pipelines <space_id> [--name NAME] [--page N] [--size N] |
流水线配置管理
| 命令 | 说明 | 用法 |
|---|---|---|
detail |
查询流水线详情 | main.py detail <pipeline_id> |
save |
保存流水线(创建或更新) | main.py save [--config JSON] [--file FILE] [--task-data JSON] [--task-data-file FILE] |
delete |
删除流水线 | main.py delete <pipeline_id> |
save 命令参数说明:
--config <json_string>:流水线配置JSON字符串--file <json_file_path>:流水线配置JSON文件路径--task-data <json_string>:任务数据JSON字符串(可选)--task-data-file <json_file_path>:任务数据JSON文件路径(可选)
注意:
save命令既可用于保存新流水线(需生成新pipelineId),也可用于更新现有流水线(保留原pipelineId)。创建流水线时应遵循 pipeline-create.md 的9步骤规范,更新流水线时应遵循 pipeline-update.md 的6步骤规范。
流水线执行与监控
| 命令 | 说明 | 用法 |
|---|---|---|
run |
执行流水线 | main.py run <pipeline_id> [--branch BRANCH] [--tasks TASKS] [--sources JSON] [--params JSON] [--auto-fill] [--re-run] [--remark TEXT] [--interactive] [--non-interactive] |
list |
查询执行记录 | main.py list <pipeline_id> [--page-num N] [--page-size N] |
run-detail |
查询执行详情 | main.py run-detail <pipeline_log_id> |
cancel |
取消流水线执行 | main.py cancel <pipeline_log_id> |
任务节点管理(流水线更新流程的一部分)
任务节点的添加、更新、删除操作是流水线更新流程的一部分,通过修改流水线配置并调用 save 命令实现。详细操作请参考:
- 添加任务节点:pipeline-task-add.md
- 更新任务节点:pipeline-task-update.md
- 删除任务节点:pipeline-task-delete.md
所有任务操作完成后,必须通过 save 命令统一保存流水线配置。
使用示例
查询工作空间列表
# 查询所有工作空间
python -m scripts/main workspaces
# 按名称搜索
python -m scripts/main workspaces --name devops
# 按组织筛选
python -m scripts/main workspaces --division "研发中心"
# 按产品线筛选
python -m scripts/main workspaces --team "DevOps平台"
# 分页查询
python -m scripts/main workspaces --page 2 --size 20
查询流水线列表
# 查询空间 133 的流水线列表
python -m scripts/main pipelines 133
# 按名称搜索
python -m scripts/main pipelines 133 --name 构建
# 分页查询
python -m scripts/main pipelines 133 --page-num 2 --page-size 20
查询流水线模板
# 查询空间 133 的模板列表
python -m scripts/main templates 133
# 按名称搜索
python -m scripts/main templates 133 --name Java
# 按类型筛选
python -m scripts/main templates 133 --type 1
# 按编程语言筛选
python -m scripts/main templates 133 --language java
# 分页查询
python -m scripts/main templates 133 --page 1 --size 20
基于模板创建流水线
完整9步骤交互式创建: 创建流水线需遵循 pipeline-create.md 定义的9步骤规范。以下是完整流程:
# 1. 查询工作空间获取 space_id(可选,用于确认空间)
python -m scripts/main workspaces --name devops
# 2. 查询可用模板(可选,用于了解可用模板)
python -m scripts/main templates 133 --name "Java微服务"
# 3. 创建流水线配置(遵循9步骤规范)
# 步骤1-7:交互式收集配置信息
# 步骤8:使用 save 命令保存流水线配置
python -m scripts/main save --config '{"pipelineId": "新生成的UUID", "name": "我的Java流水线", "spaceId": 133, ...}'
# 4. 执行流水线(步骤9)
python -m scripts/main run <新创建的pipeline_id>
注意:创建流水线必须严格遵循9步骤规范,包括:模板选择、代码源配置、任务节点配置、配置预览、保存和执行。
分步创建(高级用法):
# 仅创建配置,不执行(步骤1-8)
# 遵循9步骤规范的前8步,生成流水线配置后使用 save 命令保存
python -m scripts/main save --file pipeline-config.json
# 更新已创建的流水线配置(遵循6步骤规范)
# 遵循 [pipeline-update.md](references/pipeline-update.md) 的6步骤规范
python -m scripts/main save --config '{"pipelineId": "现有pipelineId", "name": "更新后的名称", ...}'
# 执行已创建的流水线
python -m scripts/main run <pipeline_id>
模板使用流程说明:
- 推荐使用完整交互式流程:遵循9步骤规范创建流水线
- 模板查询(可选):先通过
templates命令查询可用模板,了解模板ID和配置 - 交互式创建:通过交互式向导收集配置信息,支持选择模板、配置代码源、配置任务节点
- 配置预览:创建过程中必须展示配置预览,供用户确认后再保存
- 自动执行:默认创建完成后自动执行流水线(步骤9),可根据需要跳过
- 更新配置:创建后如需修改,可遵循6步骤规范使用
save命令更新配置
查询流水线详情
python -m scripts/main detail 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1
执行流水线
# 基本执行(使用默认配置)
python -m scripts/main run 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1
# 指定分支执行
python -m scripts/main run 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1 --branch feature/new-feature
# 指定执行的任务节点
python -m scripts/main run 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1 --tasks task-1,task-2
# 自动填充上次配置
python -m scripts/main run 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1 --auto-fill
# 非交互模式执行
python -m scripts/main run 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1 --non-interactive
查询执行记录
# 查询执行记录列表
python -m scripts/main list 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1
# 分页查询
python -m scripts/main list 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1 --page-num 1 --page-size 20
# 按状态搜索
python -m scripts/main list 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1 --type status --keyword success
查询执行详情
python -m scripts/main run-detail 22579
取消流水线
python -m scripts/main cancel 22579
创建流水线
# 创建流水线(遵循9步骤规范,使用 save 命令)
# 生成新的 pipelineId
python -m scripts/main save --config '{"pipelineId": "新生成的UUID", "name": "我的流水线", "spaceId": 133, "stages": [...], "sources": [...]}'
# 如果需要指定任务数据
python -m scripts/main save --config '{"pipelineId": "新生成的UUID", "name": "我的流水线", "spaceId": 133}' --task-data '[{"id": "task-001", "data": {...}}]'
# 从JSON文件创建
python -m scripts/main save --file pipeline-config.json
更新流水线
# 更新流水线(遵循6步骤规范,使用 save 命令)
# 保留原 pipelineId,更新需要修改的字段
python -m scripts/main save --config '{"pipelineId": "现有pipelineId", "name": "新名称", "spaceId": 133, ...}'
# 从JSON文件更新
python -m scripts/main save --file updated-pipeline-config.json
# 同时更新任务数据
python -m scripts/main save --config '{"pipelineId": "现有pipelineId", "name": "新名称", "spaceId": 133}' --task-data '[{"id": "task-001", "data": {...}}]'
删除流水线
python -m scripts/main delete 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1
请求头
| Header | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| X-User-Account | 用户域账号 | rfdai |
API 接口列表
Base URL: /api/ai-bff/rest/openapi/pipeline
| 序号 | 功能 | 接口路径 | 方法 |
|---|---|---|---|
| 1 | 保存流水线 | /save | POST |
| 2 | 手动执行流水线 | /runByManual | POST |
| 3 | 获取流水线参数 | /edit | GET |
| 4 | 取消流水线 | /cancel | POST |
| 5 | 分页查询流水线执行记录 | /queryPipelineWorkPage | GET |
| 6 | 查询流水线执行记录详情 | /getPipelineWorkById | GET |
| 7 | 删除流水线 | /delete | POST |
| 8 | 分页查询流水线 | /queryPipelinePage | POST |
| 9 | 分页查询流水线模板 | /queryPipelineTemplatePage | POST |
| 10 | 查询最近流水线执行记录 | /queryLastestSelectedValueByField | POST |
| 11 | 查询流水线基本信息 | /queryPipelineById | GET |
| 12 | 分页获取分支/标签列表 | /getRepoBranchAndTagList | POST |
| 13 | 分页获取commit列表 | /queryRepoCommitList | POST |
| 14 | 查询代码提交详情 | /queryCommitDetail | POST |
| 15 | 获取镜像tag列表 | /imageTags | GET |
| 16 | 获取包版本列表 | /packageVersions | GET |
| 17 | 分页查询工作空间 | /queryWorkspacePage | POST |
完整 API 文档请参考: pipeline_skill.md
流水线状态说明
| 状态码 | 状态名称 | 说明 |
|---|---|---|
| 100000 | 未执行 | 流水线初始状态 |
| 100001 | 等待中 | 等待执行资源 |
| 100002 | 执行中 | 正在执行 |
| 100004 | 成功 | 执行成功 |
| 100005 | 失败 | 执行失败 |
| 100006 | 已取消 | 用户取消 |
错误处理
常见错误
| 错误码 | 说明 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 401 | 无API访问权限 | 联系管理员开通对应 API 权限 |
| 404 | 流水线不存在 | 检查流水线ID是否正确 |
| 429 | 请求过于频繁 | 降低请求频率 |
调试模式
执行时会打印详细的请求和响应信息:
============================================================
[Request] POST https://one-dev.iflytek.com/devops/api/ai-bff/rest/openapi/pipeline/runByManual
------------------------------------------------------------
Headers:
X-User-Account: rfdai
------------------------------------------------------------
Body: {...}
============================================================
============================================================
[Response] Status: 200
------------------------------------------------------------
Response Body: {...}
============================================================
子功能文档
详细功能说明请参考 references/ 目录:
流水线核心操作
| 功能 | 参考文档 |
|---|---|
| 流水线创建 | pipeline-create.md |
| 流水线更新 | pipeline-update.md |
| 流水线执行 | pipeline-run.md |
任务节点管理
| 功能 | 参考文档 |
|---|---|
| 添加任务节点 | pipeline-task-add.md |
| 更新任务节点 | pipeline-task-update.md |
| 删除任务节点 | pipeline-task-delete.md |
查询与监控
| 功能 | 参考文档 |
|---|---|
| 工作空间列表查询 | workspace-list.md |
| 流水线模板列表查询 | pipeline-template.md |
| 流水线列表查询 | pipeline-page.md |
| 流水线详情查询 | pipeline-detail.md |
| 流水线执行记录查询 | pipeline-list.md |
| 流水线执行详情查询 | pipeline-run-detail.md |
其他操作
| 功能 | 参考文档 |
|---|---|
| 流水线删除 | pipeline-delete.md |
| 流水线取消 | pipeline-cancel.md |
注意事项
- 环境变量必填: 环境变量(DEVOPS_DOMAIN_ACCOUNT、DEVOPS_BFF_URL)均为必填,缺少任意一个将无法正常使用
- 域账号必填:
domain_account用于权限校验和操作审计 - 删除不可恢复: 删除操作不可恢复,请谨慎使用
- 取消限制: 取消操作只对正在执行的流水线有效(状态为 100001 或 100002)
- 执行权限: 执行流水线需要对应的 API 访问权限,无权限时返回 401
- 环境变量持久化: 建议将环境变量配置到
~/.zshrc或~/.bashrc中,避免每次手动设置 - ID说明:
space_id/id(WorkSpaceVO):工作空间ID,用于查询流水线列表pipeline_id/pipelineId:流水线ID,用于执行、查询详情等操作pipeline_log_id/id(PipelineWorkVO):执行记录ID,用于查看执行详情、取消执行
更新日志
v1.2.0
- 移除 AppKey 签名认证,简化认证流程
- 仅需配置域账号和 BFF 服务地址
同梱ファイル
※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。
- 📄 SKILL.md (25,016 bytes)
- 📎 assets/README.md (14 bytes)
- 📎 README.md (4,070 bytes)
- 📎 references/excute-pipeline-logic.md (24,897 bytes)
- 📎 references/pipeline-cancel.md (1,992 bytes)
- 📎 references/pipeline-create.md (21,099 bytes)
- 📎 references/pipeline-delete.md (1,852 bytes)
- 📎 references/pipeline-detail.md (2,934 bytes)
- 📎 references/pipeline-list.md (10,087 bytes)
- 📎 references/pipeline-page.md (6,966 bytes)
- 📎 references/pipeline-run-detail.md (10,461 bytes)
- 📎 references/pipeline-run.md (19,814 bytes)
- 📎 references/pipeline-task-add.md (21,566 bytes)
- 📎 references/pipeline-task-delete.md (13,114 bytes)
- 📎 references/pipeline-task-update.md (14,964 bytes)
- 📎 references/pipeline-template.md (7,799 bytes)
- 📎 references/pipeline-update.md (22,567 bytes)
- 📎 references/pipeline/01-pipeline-data-structure.md (13,132 bytes)
- 📎 references/pipeline/02-pipeline-template-data-structure.md (11,992 bytes)
- 📎 references/pipeline/examples/create-full-pipeline.md (8,079 bytes)
- 📎 references/pipeline/examples/create-template.md (5,146 bytes)
- 📎 references/pipeline/examples/quick-reference.md (8,255 bytes)
- 📎 references/pipeline/openapi/00-api-overview.md (3,166 bytes)
- 📎 references/pipeline/openapi/01-pipeline-api.md (14,028 bytes)
- 📎 references/pipeline/openapi/02-source-api.md (4,474 bytes)
- 📎 references/pipeline/openapi/03-task-api.md (238 bytes)
- 📎 references/pipeline/openapi/04-template-api.md (5,523 bytes)
- 📎 references/pipeline/openapi/05-field-enums.md (4,379 bytes)
- 📎 references/pipeline/openapi/06-execute-pipeline-api.md (37,801 bytes)
- 📎 references/pipeline/openapi/07-api-list.md (3,819 bytes)
- 📎 references/pipeline/openapi/07-new-apis.md (14,709 bytes)
- 📎 references/pipeline/openapi/08-template-to-pipeline.md (13,493 bytes)
- 📎 references/pipeline/pipeline-baseinfo-schema.md (15,610 bytes)
- 📎 references/pipeline/README.md (2,486 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/artifact-promotion.schema.json (1,535 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/channel-build.schema.json (1,933 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/cloud-helm-deploy.schema.json (1,633 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/code-cover-collect.schema.json (1,827 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/code-cover-inst.schema.json (1,598 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/cpp-build.schema.json (3,231 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/cpp-docker-build.schema.json (4,040 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/create-git-tag.schema.json (1,431 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/docker-build.schema.json (2,140 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/excute-plan.schema.json (1,477 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/git-merge-request.schema.json (1,721 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/git-merge.schema.json (1,713 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/go-build.schema.json (3,280 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/go-docker-build.schema.json (4,406 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/gradle-build.schema.json (3,449 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/gradle-docker-build.schema.json (4,825 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/host-deploy.schema.json (1,590 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/host-docker-deploy.schema.json (2,494 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/manual-review.schema.json (1,453 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/maven-build.schema.json (3,784 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/maven-docker-build.schema.json (4,914 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/npm-build.schema.json (3,808 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/npm-docker-build.schema.json (4,921 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/order-action.schema.json (1,350 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/product-distribution.schema.json (1,539 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/python-build.schema.json (3,224 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/python-docker-build.schema.json (4,464 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/sae-deploy.schema.json (1,442 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/sae-helm.schema.json (1,420 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/sae-image-update.schema.json (1,467 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/sca-binary-scan.schema.json (1,340 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/sca-code-scan.schema.json (1,765 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/sec-code-scan.schema.json (1,495 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/sonar-qube.schema.json (1,447 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/upload-chart.schema.json (1,435 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/all-tasks/yaml-deploy.schema.json (1,220 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/pipeline.schema.json (1,049 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/run-pipeline.schema.json (4,669 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/source.schema.json (2,911 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/stage.schema.json (754 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/step.schema.json (911 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/task-data.schema.json (1,682 bytes)
- 📎 references/pipeline/schemas/task.schema.json (648 bytes)
- 📎 references/pipeline/tasklist/00-task-catalog.md (6,496 bytes)
- 📎 references/pipeline/tasklist/03-common-fields.md (4,949 bytes)
- 📎 references/pipeline/tasklist/03-validate-rules.md (6,600 bytes)
- 📎 references/template-to-pipeline.md (26,789 bytes)
- 📎 references/workspace-list.md (8,014 bytes)
- 📎 scripts/__init__.py (1,779 bytes)
- 📎 scripts/client.py (2,927 bytes)
- 📎 scripts/create_pipeline_with_source.py (13,812 bytes)
- 📎 scripts/execution_ops.py (15,062 bytes)
- 📎 scripts/interactive_run.py (28,501 bytes)
- 📎 scripts/interactive_update.py (14,831 bytes)
- 📎 scripts/interactive.py (21,419 bytes)
- 📎 scripts/main.py (18,046 bytes)
- 📎 scripts/pipeline_create_v2.py (28,750 bytes)
- 📎 scripts/pipeline_ops.py (15,753 bytes)
- 📎 scripts/run_pipeline.py (10,484 bytes)
- 📎 scripts/template_ops.py (4,648 bytes)
- 📎 scripts/utils.py (2,757 bytes)