Integrations-Skill
Was ist der FH2 Integration Skill
Der FH2 Integration Skill ist ein Fachwissenspaket für KI-Coding-Assistenten. Nach der Installation beantwortet der Assistent jede FlightHub 2-Integrationsanforderung anhand einer validierten Methodik, anstatt aus dem Gedächtnis zu raten oder Schnittstellen zu erfinden. Unterstützt werden gängige Coding-Assistenten wie Claude Code, Cursor, OpenCode, Trae und Tongyi Lingma.
Der Skill deckt zwei gängige Integrations-Workflows ab – DFR-Notfalleinsatz und Inspektion / Patrouille – und enthält ein vollständiges Ressourcenpaket mit Wissensdatenbank, einer Referenz-Demo-Implementierung sowie Evaluierungsfällen.
Welche Probleme gelöst werden
| Ohne den Skill | Mit dem Skill |
|---|---|
| Die KI erfindet unter Umständen API-Endpunkte, die nicht existieren | Halluzinationsschutz ist verbindlich: Bei Unsicherheit wird dies benannt und auf die offizielle Dokumentation zur Überprüfung verwiesen |
| Public Cloud- und On-Premises-Schnittstellen werden vermischt | Das Bereitstellungsmodell wird zuerst bestätigt, API-Grenzen werden strikt getrennt |
| Praktiken der Notfalldisposition werden auf die Routineinspektion angewendet | Das Szenario wird zuerst bestätigt, beide Workflows werden getrennt konzipiert |
| Die offizielle Dokumentation ist verstreut und schwer zu navigieren | Auswahltabellen nach Fähigkeitsbereichen sowie Zuordnung von Anforderungen zu Endpunkten |
| Generierter Code enthält keine Sicherheitsleitplanken | Integrierte Mindestanforderungen an Signaturprüfung, Idempotenz, Berechtigungen und Auditierung |
Der Integration Skill schreibt Ihren Geschäftscode nicht für Sie. Er stellt sicher, dass die KI innerhalb der FlightHub 2-Domäne nichts erfindet, keine Grenzen überschreitet und keine Sicherheitspunkte auslässt.
Zielgruppen und Nutzungsweise
Anwender ohne Erfahrung in kundenspezifischer Entwicklung
Ziel: Verstehen, was FlightHub 2 leisten kann.
Fragen Sie den KI-Assistenten einfach in natürlicher Sprache. Der Skill stellt die Fähigkeiten über ein Fähigkeitsmenü vor und erarbeitet dann im mehrstufigen Dialog eine zu Ihrem Geschäft passende Lösung.
Beispielfrage: Wir möchten Drohnen für die Campus-Sicherheit einsetzen. Welche Fähigkeiten kann FlightHub 2 dafür bereitstellen?
Anwender mit etwas Entwicklungserfahrung, die schnell eine Demo benötigen
Ziel: Schnell eine Demo zum Laufen bringen.
Nutzen Sie die im Skill enthaltene lauffähige Demo. Geben Sie Ihren FlightHub 2-Organisationsschlüssel ein, um den vollständigen Workflow zu erleben.
Beispielfrage: Ich möchte schnell eine Demo starten, um sie meiner Führungskraft zu zeigen. Wie fange ich an?
Erfahrene Entwickler
Ziel: Anforderungen konkreten Schnittstellen zuordnen und mit der Programmierung beginnen.
Lassen Sie den KI-Assistenten Ihre Anforderungen konkreten Endpunkten zuordnen und beginnen Sie mit der Programmierung, sobald die Zuordnungstabelle vorliegt.
Beispielfrage: Ich muss Livestreaming integrieren. Ermittle bitte, welche Endpunkte dazu passen und wo die Lücken liegen.
Installation und empfohlene Umgebung
Legen Sie das heruntergeladene Verzeichnis fh2-integration-skill/ in das Skill-Verzeichnis Ihres KI-Coding-Assistenten oder konfigurieren Sie dessen Inhalt als projektbezogene Regeldateien. Zusätzliche Abhängigkeiten sind nicht erforderlich. Nach der Installation genügen Fragen zu FlightHub 2 / DFR / Inspektion, um den Skill automatisch auszulösen.
Coding-Tools
| Coding-Tool | Ladevorgang |
|---|---|
| Claude Code | Ablegen unter ~/.claude/skills/fh2-integration-skill/ |
| OpenCode | Ablegen unter ~/.config/opencode/skills/fh2-integration-skill/ |
| Cursor | Inhalt von adapters/cursor-rules.md nach .cursor/rules/fh2-integration.mdc kopieren |
| Trae / Tongyi Lingma | Als Projektregel konfigurieren oder als Projekt-Wissensdatenbank einbinden |
Die Pfade der Regeldateien unterscheiden sich je nach Tool-Version; beachten Sie die offizielle Dokumentation des jeweiligen Tools. Das Grundprinzip lautet, SKILL.md und references/ zu einem dauerhaften Bestandteil des KI-Kontexts zu machen.
Empfohlene Modelle
Dieser Skill besteht aus einem recht umfangreichen Satz von Verhaltensvorgaben und Wissensinhalten und erfordert ein ausgeprägtes Verständnis langer Kontexte sowie eine hohe Anweisungstreue. Folgende Modelle werden empfohlen:
| Modell | Anbieter |
|---|---|
| DeepSeek V4 Pro und höher | DeepSeek |
| Qwen 3.8 Max | Alibaba Cloud |
| Claude Opus 5 | Anthropic |
| GPT-5.6 Sol | OpenAI |
Hinweis
Die Leistungsfähigkeit des Modells verändert die Sicherheitsgrenzen des Skills nicht. Unabhängig vom eingesetzten Modell erzwingt der Skill die Halluzinationsschutz-Vorgaben und die beiden Bestätigungs-Gates. Wenn ein Modell die Rückfragen häufig überspringt oder Endpunkte erfindet, wechseln Sie zu einem Modell mit höherer Anweisungstreue.
Optional: OpenAPI-MCP einbinden
Wenn Ihre Umgebung das FlightHub 2 / Apifox OpenAPI-MCP bereitstellt, liest dieser Skill bevorzugt reale Endpunkte und Schemata über das MCP, um die Anforderungszuordnung und Codeanpassung durchzuführen, statt dass Sie selbst die Dokumentation durchsuchen müssen. Ohne MCP greift er auf Links zur offiziellen Dokumentation zurück. In keinem der beiden Fälle werden Endpunkte erfunden.
Kernmechanismus: Zwei Gates
Dies ist das wichtigste Designmerkmal dieses Skills. Bevor eine API-Empfehlung ausgesprochen wird, muss der KI-Assistent nacheinander zwei Bestätigungs-Gates durchlaufen.
Gate 1 · Deployment-Gate
Bestätigung des FlightHub 2-Bereitstellungsmodells: Public Cloud / On-Premises / AIO
Umfang der API und Authentifizierungsmodell unterscheiden sich je nach Bereitstellungsmodell; dieser Schritt legt daher die Grenzen für die nachfolgende Schnittstellenauswahl fest.
Gate 2 · Szenario-Gate
Bestätigung der zu integrierenden Workflow-Kategorie: DFR-Notfalleinsatz / Inspektion und Patrouille / beides
Unterschiedliche Szenarien unterscheiden sich erheblich in Schnittstellenauswahl, Datenfluss und Sicherheitsschwerpunkten.
Nach dem Durchlaufen beider Gates
Erst dann beginnt der Skill mit der Bereitstellung von: Architekturentwurf → Schnittstellenzuordnung → Umsetzungsplan → Sicherheitsleitplanken → Testplan.
Warum die KI „zuerst nachfragt“, statt direkt zu antworten
Dies ist beabsichtigt. Unterschiedliche Bereitstellungsmodelle stellen völlig unterschiedliche APIs bereit, und unterschiedliche Szenarien erfordern unterschiedliche Schnittstellen. Dem Skill ist es ausdrücklich untersagt, das Bereitstellungsmodell anhand von Hinweisen wie Token-Format, URL, Domäne oder Region abzuleiten – die Kosten einer falschen Vermutung sind eine Lösung, die nicht funktioniert.
Unterschiede zwischen den beiden Szenarien
| Dimension | DFR / Notfall | Inspektion / Patrouille |
|---|---|---|
| Auslöser | Externe Alarme, CAD-Notrufbearbeitung | Pläne, Zeitpläne, Zyklen |
| Zeitkritikalität | Notfallreaktion im Sekundenbereich | Regelmäßiger, periodischer Betrieb |
| Primäre Schnittstellen | Automatischer Dispositions-Workflow | Wegpunktrouten + geplante Aufgaben |
| Schwerpunkt des Datenflusses | Echtzeit-Livestream, Übernahme durch Menschen | Aufnahme → Analyse → Weitergabe |
| Nachbearbeitung | Bearbeitung vor Ort, Beweissicherung | KI-/VLM-Defekterkennung, 3D-Rekonstruktion |
Fähigkeitsumfang
DFR / Notfalleinsatz
- CAD- und Alarmsysteme → FlightHub 2-Dispositions-Middleware
- Einbindung des Drohnen-Livestreams in VMS-/Leitstellen-Anzeigen
- Einbindung von Telemetriedaten in GIS-/PSIM-Lagebildplattformen
- Pipelines für Medien- und Beweisarchivierung
Inspektion / Patrouille
- Upload von Wegpunktrouten, Synchronisierung mit der FlightHub 2-Wegpunktroutenbibliothek und Ausgabe geplanter Aufgaben
- Inspektionsmedien → KI-/VLM-Defektanalyse → Drittanbieterplattformen
- Synchronisierung von Ergebnissen der 3D-Rekonstruktion / Punktwolken
Gemeinsame Fähigkeiten
- Empfang und Verarbeitung von Event-API-Callbacks
- Schnittstellenauswahl zwischen FlightHub Sync / OpenAPI / MQTT Bridge
- Prüfung der API-Grenzen zwischen Public Cloud und On-Premises
- Integration von FlightHub 2-Fähigkeiten in eine bestehende Plattform (Entwurf der Adapterschicht)
- Umsetzungspläne, Testpläne und Sicherheitsleitplanken
Wie Sie Fragen stellen
Eine spezielle Syntax ist nicht erforderlich; beschreiben Sie Ihre Anforderungen einfach normal. Die folgenden Beispiele können direkt übernommen werden:
Fähigkeitsberatung:
Wir möchten Drohnen für die Inspektion von Umspannwerken einsetzen. Welche Fähigkeiten kann FlightHub 2 bereitstellen? Bitte erarbeite mir eine Lösung.
DFR-Integrationsentwurf:
Wir nutzen FlightHub 2 Public Cloud. Bitte entwirf mir eine Middleware, die von CAD-Alarmen bis zur Disposition reicht.
Inspektions-Integrationsentwurf:
Wir setzen auf eine On-Premises-Bereitstellung. Entwirf eine Middleware zur Aufgabenausgabe für die planmäßige Thermalinspektion eines Umspannwerks.
Integration in ein bestehendes System:
Wir haben bereits eine Betriebs- und Wartungsplattform und möchten die Fähigkeiten von FlightHub 2 darin einbinden, statt ein weiteres eigenständiges System bereitzustellen.
Schnittstellenzuordnung:
Ich muss Livestreaming integrieren. Bitte ermittle, welche Endpunkte dazu passen, und erstelle eine Zuordnungstabelle von Anforderungen zu Endpunkten.
Tipp zur Fragestellung
Wenn Sie Ihr Bereitstellungsmodell und Ihr Szenario bereits kennen, nennen Sie beides im ersten Satz (zum Beispiel: „Wir sind On-Premises und führen Inspektionen durch“). So überspringen Sie die Rückfragen der beiden Gates und gelangen direkt zum Lösungsentwurf.
Mitgelieferte Demo
Der Skill enthält eine lauffähige Referenzimplementierung für die FlightHub 2 Public Cloud-Integration unter examples/dfr-public-cloud-demo/.
| Seite | Funktion | Zugehörige Fähigkeit |
|---|---|---|
| Projektkarte | Ziel auswählen und Einsatz auslösen | Automatischer Dispositions-Workflow |
| MQTT-Informationen | Drohnen-Telemetrie abonnieren | Telemetrie-Weiterleitung |
| Inspektions-Wegpunktrouten | Wegpunktrouten hochladen und mit der FlightHub 2-Wegpunktroutenbibliothek synchronisieren | FlightHub Sync – externer Bucket |
| Event-API-Informationen | Callback-Nachrichten empfangen und anzeigen | Event API |
| S3-Bucket | Verwaltung von Medien- und Beweisdateien | Objektspeicher |
| Konfigurationseinstellungen | Eingabe aller Verbindungsparameter | — |
Schnellstart
Backend:
cd examples/dfr-public-cloud-demo/backend
npm install && npm start # 默认 http://localhost:3000
Frontend (in einem separaten Terminal):
cd examples/dfr-public-cloud-demo/frontend
npm install && npm run serve
Ausführliche Schritte finden Sie in QUICKSTART.md im Demo-Verzeichnis. Für die Cloud-Bereitstellung siehe deploy/README.md.
Echte Disposition lässt sich lokal ausprobieren
Sofern Sie über einen FlightHub 2-Organisationsschlüssel verfügen, kann Ihr lokales
localhostechte Dispositionsbefehle absetzen – ohne Cloud-Server, ohne öffentliche IP und ohne Intranet-Tunneling. Die Disposition ist eine reine ausgehende Anfrage (Browser → lokales Backend → FlightHub Cloud) und passiert NAT problemlos. Dies ist der schnellste Weg vom „Lesen der Dokumentation“ zum „Zusehen, wie sich der Dock-Deckel öffnet“.
Referenz zur lokalen Verfügbarkeit
| Funktion | Datenrichtung | Rein lokal verfügbar |
|---|---|---|
| Disposition | Sie → FlightHub Cloud | ✅ Verfügbar |
| Event-API-Callback | FlightHub Cloud → Sie | ❌ Erfordert einen öffentlichen Zugangspunkt |
| MQTT-Telemetrie | FlightHub Cloud → Ihr Broker | ❌ Erfordert einen öffentlichen Zugangspunkt |
| Wegpunktrouten-Synchronisierung | FlightHub Cloud → Ihr S3-Bucket | ❌ Erfordert einen öffentlichen Zugangspunkt |
Die letzten drei erfordern, dass FlightHub 2 Verbindungen zu Ihrem Rechner aufbaut, was mit Intranet-Tunneling-Tools wie ngrok oder cpolar ermöglicht werden kann.
⚠️ Die Disposition steuert reale Ausrüstung
Dies ist keine Simulation – der Dock öffnet tatsächlich seinen Deckel und die Drohne startet. Bestätigen Sie vor dem Absetzen eines Befehls die Luftraumkonformität und die Aufsicht vor Ort und verwenden Sie nach Möglichkeit einen Test-Dock.
Vorbereitung vor dem Test
- Organisationsschlüssel: FlightHub 2 → Meine Organisation → Organisationseinstellungen → OpenAPI → Schlüssel kopieren
- Projekt-UUID: über den Aufruf der Schnittstelle „Projektliste einer Organisation abrufen“ beziehen
- (Optional) MinIO / S3, MQTT-Broker, Streaming-Server
⚠️ Die Demo dient der Veranschaulichung und ist nicht produktionsreif
Um die Einstiegshürde zu senken, verzichtet die Demo bewusst auf bestimmte für den Produktivbetrieb wesentliche Elemente (etwa die Signaturprüfung der Event API und die Datenbankspeicherung). Ein direkter Einsatz im Produktivbetrieb ist unsicher. Lesen Sie unbedingt
LIMITATIONS.mdim Demo-Verzeichnis; dort sind alle bekannten Einschränkungen und eine Checkliste zur Produktionsreife aufgeführt.
Zu den Karten
Die Demo wählt die Basiskarte automatisch nach der Browsersprache aus (Amap für chinesische Nutzer, Google für alle anderen). Alle Basiskarten enthalten einen Warnhinweis zum Koordinatensystem-Versatz – die Kartenposition ist nicht die tatsächliche Flugposition der Drohne; ziehen Sie die Dock-Position als Referenz heran. Zudem stammen die in der Demo verwendeten Google-Kacheln aus einer inoffiziellen Schnittstelle und dienen ausschließlich Demonstrationszwecken; Produktivumgebungen müssen auf die offizielle API umgestellt werden.
Sicherheitsgrenzen
Der Skill umfasst einen Satz verbindlicher Vorgaben. Deren Kenntnis hilft Ihnen, die Zuverlässigkeit der KI-Ausgabe besser zu beurteilen.
Situationen, in denen die KI anhält und nachfragt
| Auslösebedingung | Was Sie bestätigen müssen |
|---|---|
| Bereitstellungsmodell unbekannt | Public Cloud / On-Premises / AIO |
| Authentifizierungsmodus unklar | Token / OAuth / SSO sowie welche Werte Platzhalter sind |
| Betrifft Flugsteuerung, Disposition, Nutzlasten oder Gerätekonfiguration | Autorisierte Umgebung, menschliches Eingreifen, Pfad der Sicherheitsprüfung |
| Betrieb eines realen Kundensystems | Ausdrückliche Autorisierung und Zielumgebung |
| Endpunkt nicht in der Dokumentation bestätigt | Abgleich mit der offiziellen Dokumentation |
Was niemals geschieht
- Erfinden von Endpunkten, Anfragefeldern, Ereignistypen oder MQTT-Topics
- Vermischen von Public Cloud- und On-Premises-APIs
- Empfehlung von ausschließlich On-Premises verfügbaren Fähigkeiten für die Public Cloud
- Behandlung von KI-Erkennungsergebnissen als unmittelbar handlungsleitende Grundlage für Einsatzentscheidungen
- Auslassen von Flugsicherheitsvorgaben wie Human-in-the-Loop und Geofencing
Wenn die KI sagt: „Ich kann diese Fähigkeit nicht bestätigen“
Dies ist kein Mangel an Leistungsfähigkeit, sondern beabsichtigt. Verglichen mit dem Erfinden eines Endpunkts, der plausibel aussieht, aber nicht funktioniert, ist eine klare Aussage über Unsicherheit mit Verweis auf die offizielle Dokumentation für Sie wertvoller.
Verzeichnisstruktur
fh2-integration-skill/
├── SKILL.md Skill-Einstieg: Workflow, Prüfpunkte, Ausgabevorlagen
├── README.md / README.zh-CN.md Projektübersicht (Englisch und Chinesisch)
├── references/ Wissensdatenbank (12 Dokumente + chinesischer Leseleitfaden)
│ ├── README.zh-CN.md Index des chinesischen Leseleitfadens; empfohlener Einstiegspunkt
│ ├── api-guardrails.md Sicherheitsbasislinie und Halluzinationsschutzregeln (höchste Priorität)
│ ├── capability-overview.md Menü der Fähigkeitsübersicht (für Nicht-Entwickler)
│ ├── scenario-dfr-vs-inspection.md Szenarioentscheidung
│ ├── dfr-integration-architecture.md DFR-Architektur und Schnittstellenauswahl
│ ├── inspection-integration-architecture.md Inspektionsarchitektur und Schnittstellenauswahl
│ ├── integrate-with-existing-system.md Integration in eine bestehende Plattform
│ ├── middleware-patterns.md 9 Middleware-Entwurfsmuster
│ ├── demo-localization.md Mehrsprachigkeit und Lokalisierung
│ └── ... Bereitstellungsgrenzen, API-Fähigkeitspanorama, Quellennachweis
├── adapters/ Anpassungsleitfäden für Claude Code / Cursor
├── evals/ 14 Qualitätsevaluierungsfälle
└── examples/
└── dfr-public-cloud-demo/ Lauffähige Referenzimplementierung
Um mehr über die Wissensdatenbank zu erfahren, öffnen Sie
references/README.zh-CN.md; dort wird erläutert, welche Inhalte jede Datei abdeckt und wann sie verwendet wird.
FAQ
F: Warum stellt die KI immer zuerst Fragen, anstatt direkt zu antworten?
Weil Bereitstellungsmodell und Szenario grundlegend verändern, welche Schnittstellen verfügbar sind. Dies ist ein Kernelement des Skill-Designs und keine Weitschweifigkeit. Sie können beide Punkte im ersten Satz nennen, um die Rückfragen zu überspringen.
F: Die Wissensdateien im Skill sind auf Englisch. Können sie übersetzt werden?
Für Menschen bestimmte Dokumente (README, Nutzungsleitfäden, Evaluierungs-Runbook, Demo-Dokumentation) liegen jeweils auch auf Chinesisch vor. SKILL.md und references/ sind Verhaltensvorgaben-Dateien, die von der KI gelesen werden, und werden bewusst auf Englisch belassen – englische Anweisungen führen zu höherer Befolgungsgenauigkeit und vermeiden widersprüchliche Regeln durch Übersetzungsabweichungen. Wenn Sie eine bestimmte Datei verstehen möchten, bitten Sie die KI einfach, sie Ihnen auf Chinesisch zu erläutern.
F: Können die von der KI genannten Endpunkte direkt verwendet werden?
Nicht direkt im Produktivbetrieb. Der Skill kennzeichnet, welche Inhalte überprüft werden müssen. Bestätigen Sie den genauen Anfragekörper, die Antwortfelder und die Berechtigungsanforderungen stets anhand der offiziellen Apifox-Dokumentation, bevor Sie in den Produktivbetrieb gehen.
F: Kann die Demo für unser eigenes System angepasst werden?
Ja, es wird jedoch empfohlen, sie als Grundgerüst einer Adapterschicht und nicht als fertiges Produkt zu betrachten. Beachten Sie ARCHITECTURE.md im Demo-Verzeichnis; dort wird jedes Modul der Wissensdatenbank zugeordnet und es werden die Punkte aufgeführt, die für den Weg von der Demonstration zum Produktivbetrieb erforderlich sind.
F: Kann dieser Skill für On-Premises-Bereitstellungen verwendet werden?
Ja. Der Skill deckt sowohl Public Cloud als auch On-Premises / AIO ab und unterscheidet deren Schnittstellengrenzen strikt. Beachten Sie jedoch, dass die mitgelieferte Demo für die Public Cloud geschrieben ist. On-Premises-Bereitstellungen verfügen über einen größeren Schnittstellenumfang und verwenden möglicherweise andere Authentifizierungsverfahren; kopieren Sie den Demo-Code daher nicht unmittelbar.
Der FH2 Integration Skill ist ein Hilfsmittel für den Integrationsentwurf. Er ersetzt weder die offizielle DJI-Dokumentation noch die Sicherheitsprüfung des Kunden, die rechtliche Prüfung, die luftfahrtrechtliche Genehmigung oder die Produktionsvalidierung.