Skill d'intégration
- Qu'est-ce que le FH2 Integration Skill
- Problèmes résolus
- À qui s'adresse-t-il et comment l'utiliser
- Installation et environnement recommandé
- Mécanisme central : deux points de contrôle
- Périmètre des capacités
- Comment formuler vos questions
- Démonstration fournie
- Limites de sécurité
- Structure des répertoires
- FAQ
Qu'est-ce que le FH2 Integration Skill
Le FH2 Integration Skill est un module de connaissances métier destiné aux assistants de codage IA. Une fois installé, chaque fois que vous soumettez un besoin d'intégration FlightHub 2 à votre assistant IA, celui-ci répond selon une méthodologie validée au lieu de deviner de mémoire ou d'inventer des interfaces. Il prend en charge les principaux assistants de codage tels que Claude Code, Cursor, OpenCode, Trae et Tongyi Lingma.
Le Skill couvre deux flux d'intégration courants — intervention d'urgence DFR et inspection / patrouille — et comprend un ensemble complet de ressources : base de connaissances, implémentation de démonstration de référence et cas d'évaluation.
Problèmes résolus
| Sans le Skill | Avec le Skill |
|---|---|
| L'IA peut inventer des points de terminaison d'API inexistants | La lutte contre les hallucinations est imposée : en cas d'incertitude, elle le signale et renvoie à la documentation officielle pour vérification |
| Les interfaces Public Cloud et On-Premises sont confondues | Le modèle de déploiement est confirmé en premier, et les limites d'API sont strictement séparées |
| Les pratiques de mobilisation d'urgence sont appliquées à l'inspection de routine | Le scénario est confirmé en premier, et les deux flux sont conçus séparément |
| La documentation officielle est dispersée et difficile à parcourir | Tableaux de sélection organisés par domaine de capacité, et mise en correspondance besoins / points de terminaison |
| Le code généré est dépourvu de garde-fous de sécurité | Exigences minimales intégrées en matière de vérification de signature, d'idempotence, de droits et d'audit |
Le Integration Skill n'écrit pas votre code métier à votre place. Il garantit que, dans le domaine FlightHub 2, l'IA n'invente rien, ne franchit pas les limites et n'omet aucun point de sécurité.
À qui s'adresse-t-il et comment l'utiliser
Utilisateurs sans expérience du développement personnalisé
Objectif : comprendre ce que FlightHub 2 peut faire.
Il suffit d'interroger l'assistant IA en langage courant. Le Skill présente les capacités au moyen d'un menu de capacités, puis élabore, au fil d'un échange à plusieurs tours, une solution adaptée à votre activité.
Exemple de question : Nous souhaitons utiliser des drones pour la sécurité d'un campus. Quelles capacités FlightHub 2 peut-il fournir ?
Utilisateurs ayant une certaine expérience du développement et souhaitant une démonstration rapide
Objectif : obtenir rapidement une démonstration fonctionnelle.
Utilisez la démonstration exécutable fournie avec le Skill. Saisissez la clé d'organisation FlightHub 2 pour parcourir l'intégralité du flux.
Exemple de question : Je souhaite lancer rapidement une démonstration à présenter à mon responsable. Comment démarrer ?
Développeurs expérimentés
Objectif : faire correspondre les besoins à des interfaces précises et commencer à coder.
Demandez à l'assistant IA de faire correspondre vos besoins à des points de terminaison précis, puis commencez à coder dès que le tableau de correspondance est établi.
Exemple de question : Je dois intégrer la diffusion en direct. Aide-moi à déterminer quels points de terminaison correspondent et où se situent les manques.
Installation et environnement recommandé
Placez le répertoire fh2-integration-skill/ téléchargé dans le répertoire des skills de votre assistant de codage IA, ou configurez son contenu sous forme de fichiers de règles au niveau du projet. Aucune dépendance supplémentaire n'est requise. Après l'installation, il suffit de poser des questions relatives à FlightHub 2 / DFR / inspection pour le déclencher automatiquement.
Outils de codage
| Outil de codage | Mode de chargement |
|---|---|
| Claude Code | Placer dans ~/.claude/skills/fh2-integration-skill/ |
| OpenCode | Placer dans ~/.config/opencode/skills/fh2-integration-skill/ |
| Cursor | Copier le contenu de adapters/cursor-rules.md dans .cursor/rules/fh2-integration.mdc |
| Trae / Tongyi Lingma | Configurer comme règle de projet ou monter comme base de connaissances de projet |
Les chemins des fichiers de règles varient selon les versions des outils ; reportez-vous à la documentation officielle de chacun. Le principe fondamental consiste à faire de SKILL.md et de references/ une partie permanente du contexte de l'IA.
Modèles recommandés
Ce Skill constitue un ensemble relativement long de contraintes comportementales et de contenus de base de connaissances ; il requiert une solide compréhension des contextes longs et une bonne aptitude à suivre les instructions. Les modèles suivants sont recommandés :
| Modèle | Fournisseur |
|---|---|
| DeepSeek V4 Pro et versions supérieures | DeepSeek |
| Qwen 3.8 Max | Alibaba Cloud |
| Claude Opus 5 | Anthropic |
| GPT-5.6 Sol | OpenAI |
Remarque
La puissance du modèle ne modifie pas les limites de sécurité du Skill. Quel que soit le modèle utilisé, le Skill impose les contraintes de lutte contre les hallucinations et les deux points de confirmation. Si un modèle omet fréquemment les questions de suivi ou invente des points de terminaison, optez pour un modèle plus apte à suivre les instructions.
Facultatif : monter le MCP OpenAPI
Si votre environnement fournit le MCP OpenAPI FlightHub 2 / Apifox, ce Skill privilégie la lecture des points de terminaison et des schémas réels via le MCP pour réaliser la mise en correspondance des besoins et la modification du code, plutôt que de vous obliger à parcourir vous-même la documentation. En l'absence de MCP, il se rabat sur les liens vers la documentation officielle. Dans aucun de ces cas il n'invente de points de terminaison.
Mécanisme central : deux points de contrôle
Il s'agit de l'élément de conception le plus important de ce Skill. Avant de formuler toute recommandation d'API, l'assistant IA doit franchir successivement deux points de confirmation.
Point de contrôle 1 · Déploiement
Confirmer le modèle de déploiement FlightHub 2 : Public Cloud / On-Premises / AIO
La portée de l'API et le modèle d'authentification diffèrent selon le modèle de déploiement ; cette étape détermine donc les limites du choix ultérieur des interfaces.
Point de contrôle 2 · Scénario
Confirmer la catégorie de flux à intégrer : intervention d'urgence DFR / inspection et patrouille / les deux
Les scénarios diffèrent sensiblement en matière de choix des interfaces, de flux de données et de priorités de sécurité.
Une fois les deux points franchis
Ce n'est qu'alors que le Skill commence à fournir : conception de l'architecture → mise en correspondance des interfaces → plan de mise en œuvre → garde-fous de sécurité → plan de tests.
Pourquoi l'IA « vous interroge d'abord » au lieu de répondre directement
C'est intentionnel. Des modèles de déploiement différents exposent des API totalement différentes, et des scénarios différents requièrent des interfaces différentes. Il est expressément interdit au Skill de déduire le modèle de déploiement à partir d'indices tels que le format du jeton, l'URL, le domaine ou la région — le coût d'une erreur de supposition est une solution qui ne fonctionne pas.
Différences entre les deux scénarios
| Dimension | DFR / urgence | Inspection / patrouille |
|---|---|---|
| Source de déclenchement | Alarmes externes, traitement des appels CAD | Plans, calendriers, cycles |
| Réactivité | Intervention d'urgence à la seconde | Exploitation périodique régulière |
| Interfaces principales | Flux de mobilisation automatique | Itinéraires de vol + tâches planifiées |
| Priorité du flux de données | Diffusion en direct en temps réel, reprise en main humaine | Capture → analyse → partage |
| Post-traitement | Traitement sur site, archivage des éléments de preuve | Reconnaissance de défauts par IA / VLM, reconstruction 3D |
Périmètre des capacités
DFR / intervention d'urgence
- Systèmes CAD et d'alarme → intergiciel de mobilisation FlightHub 2
- Intégration de la diffusion en direct des drones aux affichages VMS / centre de commandement
- Intégration de la télémétrie aux plateformes de connaissance de la situation GIS / PSIM
- Chaînes d'archivage des médias et des éléments de preuve
Inspection / patrouille
- Téléversement des itinéraires de vol, synchronisation avec la bibliothèque d'itinéraires FlightHub 2 et envoi des tâches planifiées
- Médias d'inspection → analyse des défauts par IA / VLM → plateformes tierces
- Synchronisation des résultats de reconstruction 3D / nuages de points
Capacités communes
- Réception et traitement des rappels de l'Event API
- Choix d'interface entre FlightHub Sync / OpenAPI / MQTT Bridge
- Vérification des limites d'API entre Public Cloud et On-Premises
- Intégration des capacités FlightHub 2 dans une plateforme existante (conception de la couche d'adaptation)
- Plans de mise en œuvre, plans de tests et garde-fous de sécurité
Comment formuler vos questions
Aucune syntaxe particulière n'est requise ; décrivez simplement vos besoins de manière ordinaire. Les exemples suivants peuvent être réutilisés tels quels :
Conseil sur les capacités :
Nous souhaitons utiliser des drones pour l'inspection de postes électriques. Quelles capacités FlightHub 2 peut-il fournir ? Aide-moi à élaborer une solution.
Conception d'intégration DFR :
Nous utilisons FlightHub 2 Public Cloud. Aide-moi à concevoir un intergiciel allant des alarmes CAD à la mobilisation.
Conception d'intégration d'inspection :
Nous sommes en déploiement On-Premises. Conçois un intergiciel d'envoi de tâches pour l'inspection thermique programmée d'un poste électrique.
Intégration à un système existant :
Nous disposons déjà d'une plateforme d'exploitation et de maintenance et souhaitons y intégrer les capacités de FlightHub 2, plutôt que de déployer un système autonome supplémentaire.
Mise en correspondance des interfaces :
Je dois intégrer la diffusion en direct. Aide-moi à déterminer quels points de terminaison correspondent et produis un tableau de correspondance entre besoins et points de terminaison.
Conseil de formulation
Si vous connaissez déjà votre modèle de déploiement et votre scénario, indiquez-les dès la première phrase (par exemple : « Nous sommes en On-Premises, pour de l'inspection »). Vous éviterez ainsi les questions de suivi des deux points de contrôle et passerez directement à la conception de la solution.
Démonstration fournie
Le Skill comprend une implémentation de référence exécutable de l'intégration FlightHub 2 Public Cloud, située dans examples/dfr-public-cloud-demo/.
| Page | Fonction | Capacité correspondante |
|---|---|---|
| Carte du projet | Sélectionner une cible et mobiliser | Flux de mobilisation automatique |
| Informations MQTT | S'abonner à la télémétrie du drone | Retransmission de la télémétrie |
| Itinéraires d'inspection | Téléverser des itinéraires et les synchroniser avec la bibliothèque d'itinéraires FlightHub 2 | Compartiment externe FlightHub Sync |
| Informations Event API | Recevoir et afficher les messages de rappel | Event API |
| Compartiment S3 | Gestion des fichiers médias et des éléments de preuve | Stockage objet |
| Paramètres de configuration | Saisie de tous les paramètres de connexion | — |
Démarrage rapide
Backend :
cd examples/dfr-public-cloud-demo/backend
npm install && npm start # 默认 http://localhost:3000
Frontend (dans un terminal distinct) :
cd examples/dfr-public-cloud-demo/frontend
npm install && npm run serve
Pour les étapes détaillées, consultez QUICKSTART.md dans le répertoire de la démonstration. Pour le déploiement dans le cloud, consultez deploy/README.md.
La mobilisation réelle peut être testée en local
Dès lors que vous disposez d'une clé d'organisation FlightHub 2, votre
localhostlocal peut émettre de véritables ordres de mobilisation — sans serveur cloud, sans IP publique et sans tunnel intranet. La mobilisation est une requête purement sortante (navigateur → backend local → FlightHub Cloud) et traverse sans difficulté le NAT. C'est le chemin le plus rapide entre « lire la documentation » et « voir le Dock ouvrir son capot ».
Référence de disponibilité en local
| Fonction | Sens du trafic | Disponible en local uniquement |
|---|---|---|
| Mobilisation | Vous → FlightHub Cloud | ✅ Disponible |
| Rappel Event API | FlightHub Cloud → vous | ❌ Nécessite un point d'entrée public |
| Télémétrie MQTT | FlightHub Cloud → votre broker | ❌ Nécessite un point d'entrée public |
| Synchronisation des itinéraires | FlightHub Cloud → votre compartiment S3 | ❌ Nécessite un point d'entrée public |
Les trois derniers cas nécessitent que FlightHub 2 établisse des connexions entrantes vers votre machine, ce qui peut être obtenu à l'aide d'outils de tunnel intranet tels que ngrok ou cpolar.
⚠️ La mobilisation pilote du matériel réel
Il ne s'agit pas d'une simulation : le Dock ouvrira effectivement son capot et le drone décollera. Avant d'émettre une commande, vérifiez la conformité de l'espace aérien et la supervision sur site, et utilisez autant que possible un Dock de test.
Préparation avant l'essai
- Clé d'organisation : FlightHub 2 → Mon organisation → Paramètres de l'organisation → OpenAPI → copier la clé
- UUID du projet : à obtenir en appelant l'interface « Obtenir la liste des projets d'une organisation »
- (Facultatif) MinIO / S3, broker MQTT, serveur de diffusion
⚠️ La démonstration est pédagogique et non destinée à la production
Afin de réduire la courbe d'apprentissage, la démonstration omet délibérément certains éléments essentiels en production (tels que la vérification de signature de l'Event API et le stockage en base de données). Son utilisation directe en production n'est pas sûre. Veillez à lire
LIMITATIONS.mddans le répertoire de la démonstration, qui recense toutes les limitations connues ainsi qu'une liste de contrôle de préparation à la production.
À propos des cartes
La démonstration sélectionne automatiquement un fond de carte selon la langue du navigateur (Amap pour les utilisateurs chinois, Google pour les autres). Tous les fonds de carte comportent un avertissement relatif au décalage du système de coordonnées — la position sur la carte n'est pas la position de vol réelle du drone ; prenez la position du Dock comme référence. En outre, les tuiles Google utilisées par la démonstration proviennent d'une interface non officielle et sont fournies à des fins de démonstration uniquement ; les environnements de production doivent basculer vers l'API officielle.
Limites de sécurité
Le Skill comprend un ensemble de contraintes obligatoires. Les connaître vous aide à mieux apprécier la fiabilité des résultats produits par l'IA.
Situations dans lesquelles l'IA s'interrompt et vous interroge
| Condition de déclenchement | Ce que vous devez confirmer |
|---|---|
| Modèle de déploiement inconnu | Public Cloud / On-Premises / AIO |
| Mode d'authentification imprécis | Token / OAuth / SSO, et quelles valeurs sont des espaces réservés |
| Implique le pilotage, la mobilisation, les charges utiles ou la configuration des appareils | Environnement autorisé, intervention humaine, parcours de revue de sécurité |
| Exploitation d'un système client réel | Autorisation explicite et environnement cible |
| Point de terminaison non confirmé dans la documentation | Vérification auprès de la documentation officielle |
Ce qu'il ne fera jamais
- Inventer des points de terminaison, des champs de requête, des types d'événements ou des rubriques MQTT
- Mélanger les API Public Cloud et On-Premises
- Recommander pour le Public Cloud des capacités réservées à l'On-Premises
- Considérer les résultats de reconnaissance par IA comme un fondement directement exploitable pour les décisions d'intervention
- Omettre les contraintes de sécurité aérienne telles que l'intervention humaine dans la boucle et le géorepérage
Si l'IA indique « je ne peux pas confirmer cette capacité »
Il ne s'agit pas d'une insuffisance, mais d'un choix de conception. Comparée à l'invention d'un point de terminaison plausible mais inopérant, l'expression claire d'une incertitude assortie d'un renvoi à la documentation officielle vous est plus utile.
Structure des répertoires
fh2-integration-skill/
├── SKILL.md Point d'entrée du Skill : flux, points de contrôle, modèles de sortie
├── README.md / README.zh-CN.md Présentation du projet (anglais et chinois)
├── references/ Base de connaissances (12 documents + guide de lecture en chinois)
│ ├── README.zh-CN.md Index du guide de lecture en chinois ; point de départ recommandé
│ ├── api-guardrails.md Référentiel de sécurité et règles anti-hallucination (priorité maximale)
│ ├── capability-overview.md Menu de présentation des capacités (pour les non-développeurs)
│ ├── scenario-dfr-vs-inspection.md Choix du scénario
│ ├── dfr-integration-architecture.md Architecture DFR et choix des interfaces
│ ├── inspection-integration-architecture.md Architecture d'inspection et choix des interfaces
│ ├── integrate-with-existing-system.md Intégration à une plateforme existante
│ ├── middleware-patterns.md 9 modèles de conception d'intergiciels
│ ├── demo-localization.md Multilinguisme et localisation
│ └── ... Limites de déploiement, panorama des capacités d'API, traçabilité des sources
├── adapters/ Guides d'adaptation Claude Code / Cursor
├── evals/ 14 cas d'évaluation qualité
└── examples/
└── dfr-public-cloud-demo/ Implémentation de référence exécutable
Pour en savoir plus sur la base de connaissances, ouvrez
references/README.zh-CN.md, qui explique ce que couvre chaque fichier et à quel moment il est utilisé.
FAQ
Q : Pourquoi l'IA pose-t-elle toujours des questions avant de répondre directement ?
Parce que le modèle de déploiement et le scénario modifient fondamentalement les interfaces disponibles. Il s'agit d'un élément central de la conception du Skill, et non de verbosité. Vous pouvez préciser ces deux points dès la première phrase pour éviter les questions de suivi.
Q : Les fichiers de connaissances du Skill sont en anglais. Peuvent-ils être traduits ?
Les documents destinés aux personnes (README, guides d'utilisation, manuel d'évaluation, documentation de la démonstration) sont tous proposés en version chinoise. SKILL.md et references/ sont des fichiers de contraintes comportementales lus par l'IA et sont délibérément conservés en anglais : les instructions en anglais offrent une meilleure précision d'observance et évitent les règles contradictoires induites par les écarts de traduction. Si vous devez comprendre un fichier particulier, demandez simplement à l'IA de vous l'expliquer en chinois.
Q : Les points de terminaison fournis par l'IA peuvent-ils être utilisés directement ?
Pas directement en production. Le Skill signale les contenus nécessitant une vérification. Confirmez toujours le corps de requête exact, les champs de réponse et les exigences de droits auprès de la documentation officielle Apifox avant tout passage en production.
Q : La démonstration peut-elle être adaptée à notre propre système ?
Oui, mais il est recommandé de la considérer comme un squelette de couche d'adaptation plutôt que comme un produit fini. Reportez-vous à ARCHITECTURE.md dans le répertoire de la démonstration, qui associe chaque module à la base de connaissances et recense les éléments requis pour passer de la démonstration à la production.
Q : Ce Skill peut-il être utilisé pour des déploiements On-Premises ?
Oui. Le Skill couvre à la fois Public Cloud et On-Premises / AIO, et distingue strictement leurs limites d'interfaces. Notez toutefois que la démonstration fournie est écrite pour le Public Cloud. Les déploiements On-Premises présentent une surface d'interfaces plus étendue et peuvent recourir à des méthodes d'authentification différentes : ne copiez donc pas directement le code de la démonstration.
Le FH2 Integration Skill est un outil d'aide à la conception d'intégrations. Il ne saurait remplacer la documentation officielle DJI, la revue de sécurité du client, la revue juridique, l'approbation aéronautique ou la validation en production.