Skill integracji
Czym jest FH2 Integration Skill
FH2 Integration Skill to pakiet wiedzy domenowej zaprojektowany dla asystentów kodowania AI. Po zainstalowaniu, za każdym razem, gdy przedstawisz swojemu asystentowi AI wymaganie integracji z FlightHub 2, asystent odpowie zgodnie z zatwierdzoną metodologią, zamiast zgadywać z pamięci lub wymyślać interfejsy. Obsługuje główne asystenty kodowania, takie jak Claude Code, Cursor, OpenCode, Trae i Tongyi Lingma.
Skill obejmuje dwa główne przepływy pracy integracji — reagowanie na sytuacje awaryjne DFR oraz inspekcję / patrolowanie — i zawiera kompletny zestaw zasobów, takich jak baza wiedzy, referencyjną implementację demo i przypadki oceny.
Problemy, które rozwiązuje
| Bez Skill | Ze Skllem |
|---|---|
| AI może wymyślać punkty końcowe API, które nie istnieją | Egzekwowana jest anty-halucynacja: w razie niepewności mówi o tym i wskazuje oficjalną dokumentację do weryfikacji |
| Interfejsy Public Cloud i On-Premises są mieszane | Najpierw potwierdzany jest model wdrożenia, a granice API są ściśle rozdzielone |
| Praktyki wysyłki awaryjnej są stosowane do rutynowej inspekcji | Najpierw potwierdzany jest scenariusz, a dwa przepływy pracy są projektowane osobno |
| Oficjalna dokumentacja jest rozproszona i trudna w nawigacji | Tabele wyboru zorganizowane według domeny możliwości oraz dopasowanie wymagań do punktów końcowych |
| Wygenerowany kod nie ma zabezpieczeń | Wbudowane minimalne wymagania dotyczące weryfikacji podpisu, idempotencji, uprawnień i audytu |
Integration Skill nie pisze za Ciebie kodu biznesowego. Zapewnia, że w domenie FlightHub 2 AI nie zmyśla, nie przekracza granic i nie pomija elementów bezpieczeństwa.
Dla kogo jest przeznaczona i jak z niej korzystać
Użytkownicy bez doświadczenia w rozwoju niestandardowym
Cel: zrozumienie, co potrafi FlightHub 2.
Po prostu zapytaj asystenta AI w zwykłym języku. Skill przedstawia możliwości za pomocą menu możliwości, a następnie opracowuje rozwiązanie pasujące do Twojego biznesu podczas rozmowy wieloturowej.
Przykładowe pytanie: Chcemy używać dronów do ochrony kampusu. Jakie możliwości może zapewnić FlightHub 2?
Użytkownicy z pewnym doświadczeniem w rozwoju, którzy potrzebują szybkiego demo
Cel: szybkie uruchomienie demo.
Użyj uruchamialnego demo dołączonego do Skill. Wprowadź klucz organizacji FlightHub 2, aby poznać pełny przepływ pracy.
Przykładowe pytanie: Chcę szybko uruchomić demo, aby pokazać je mojemu menedżerowi. Jak zacząć?
Doświadczeni programiści
Cel: odwzorowanie wymagań na konkretne interfejsy i rozpoczęcie kodowania.
Poproś asystenta AI o odwzorowanie Twoich wymagań na konkretne punkty końcowe, a następnie rozpocznij kodowanie po utworzeniu tabeli dopasowań.
Przykładowe pytanie: Muszę zintegrować transmisję na żywo. Pomóż mi zidentyfikować, które punkty końcowe pasują i gdzie są luki.
Instalacja i zalecane środowisko
Umieść pobrany katalog fh2-integration-skill/ w katalogu skill swojego asystenta kodowania AI lub skonfiguruj jego zawartość jako pliki reguł na poziomie projektu. Nie są wymagane żadne dodatkowe zależności. Po instalacji wystarczy zadawać pytania dotyczące FlightHub 2 / DFR / inspekcji, aby aktywować ją automatycznie.
Narzędzia kodowania
| Narzędzie kodowania | Jak wczytać |
|---|---|
| Claude Code | Umieść w ~/.claude/skills/fh2-integration-skill/ |
| OpenCode | Umieść w ~/.config/opencode/skills/fh2-integration-skill/ |
| Cursor | Skopiuj zawartość adapters/cursor-rules.md do .cursor/rules/fh2-integration.mdc |
| Trae / Tongyi Lingma | Skonfiguruj jako regułę projektu lub zamontuj jako bazę wiedzy projektu |
Ścieżki plików reguł różnią się między wersjami narzędzi; zapoznaj się z oficjalną dokumentacją każdego narzędzia. Podstawową zasadą jest uczynienie SKILL.md i references/ trwałą częścią kontekstu AI.
Zalecane modele
Ta Skill to dość długi zestaw ograniczeń behawioralnych i treści bazy wiedzy, wymagający silnych zdolności rozumienia długiego kontekstu i podążania za instrukcjami. Zalecane są następujące modele:
| Model | Dostawca |
|---|---|
| DeepSeek V4 Pro i nowsze | DeepSeek |
| Qwen 3.8 Max | Alibaba Cloud |
| Claude Opus 5 | Anthropic |
| GPT-5.6 Sol | OpenAI |
Uwaga
Możliwości modelu nie zmieniają granic bezpieczeństwa Skill. Niezależnie od używanego modelu, Skill egzekwuje ograniczenia anty-halucynacji i dwa bramki potwierdzenia. Jeśli model często pomija pytania uzupełniające lub wymyśla punkty końcowe, przełącz się na model z silniejszą zdolnością podążania za instrukcjami.
Opcjonalnie: zamontuj OpenAPI MCP
Jeśli Twoje środowisko udostępnia FlightHub 2 / Apifox OpenAPI MCP, ta Skill woli czytać prawdziwe punkty końcowe i schematy przez MCP, aby wykonać dopasowanie wymagań i modyfikację kodu, zamiast wymagać, abyś przeglądał dokumentację samodzielnie. Bez MCP wraca do linków oficjalnej dokumentacji. W żadnym wypadku nie wymyśla punktów końcowych.
Główny mechanizm: dwie bramki
To najważniejszy projekt tej Skill. Przed udzieleniem jakiejkolwiek rekomendacji API asystent AI musi przejść sekwencyjnie przez dwie bramki potwierdzenia.
Pierwsza bramka · Bramka wdrożenia
Potwierdź model wdrożenia FlightHub 2: Public Cloud / On-Premises / AIO
Zakres API i model uwierzytelniania różnią się między modelami wdrożenia, więc ten krok wyznacza granice dla późniejszego wyboru interfejsów.
Druga bramka · Bramka scenariusza
Potwierdź kategorię przepływu pracy do integracji: reagowanie na sytuacje awaryjne DFR / inspekcja i patrolowanie / obie
Różne scenariusze znacznie różnią się wyborem interfejsów, przepływem danych i naciskiem na bezpieczeństwo.
Po przejściu obu bramek
Dopiero wtedy Skill zaczyna dostarczać: projektowanie architektury → mapowanie interfejsów → plan wdrożenia → zabezpieczenia → plan testów.
Dlaczego AI "najpierw pyta" zamiast odpowiadać bezpośrednio
To celowe. Różne modele wdrożenia udostępniają zupełnie inne API, a różne scenariusze wymagają różnych interfejsów. Skill ma wyraźny zakaz wnioskowania o modelu wdrożenia na podstawie wskazówek takich jak format tokena, adres URL, domena lub region — koszt błędnego zgadnięcia to rozwiązanie, które nie działa.
Różnice między dwoma scenariuszami
| Wymiar | DFR / sytuacja awaryjna | Inspekcja / patrolowanie |
|---|---|---|
| Źródło wyzwalania | Zewnętrzne alarmy, obsługa połączeń CAD | Plany, harmonogramy, cykle |
| Szybkość | Reagowanie awaryjne na poziomie sekund | Regularna operacja okresowa |
| Główne interfejsy | Przepływ pracy automatycznego wysyłania | Waylines + zadania planowane |
| Nacisk na przepływ danych | Transmisja na żywo w czasie rzeczywistym, przejęcie przez człowieka | Przechwycenie → analiza → udostępnienie |
| Przetwarzanie końcowe | Obsługa na miejscu, archiwizacja dowodów | Rozpoznawanie defektów AI / VLM, rekonstrukcja 3D |
Zakres możliwości
DFR / reagowanie na sytuacje awaryjne
- Systemy CAD i alarmy → middleware wysyłki FlightHub 2
- Integracja transmisji na żywo drona z wyświetlaczami VMS / centrum dowodzenia
- Integracja telemetrii z platformami świadomości sytuacyjnej GIS / PSIM
- Potoki archiwizacji multimediów i dowodów
Inspekcja / patrolowanie
- Przesyłanie waylines, synchronizacja z biblioteką waylines FlightHub 2 i wysyłka zaplanowanych zadań
- Multimedia inspekcyjne → analiza defektów AI / VLM → platformy innych firm
- Synchronizacja wyników rekonstrukcji 3D / chmury punktów
Wspólne możliwości
- Odbiór i obsługa wywołań zwrotnych Event API
- Wybór interfejsów spośród FlightHub Sync / OpenAPI / MQTT Bridge
- Sprawdzanie granic API między Public Cloud a On-Premises
- Integracja możliwości FlightHub 2 z istniejącą platformą (projekt warstwy adaptera)
- Plany wdrożenia, plany testów i zabezpieczenia
Jak zadawać pytania
Nie jest wymagana specjalna składnia; po prostu opisuj swoje wymagania normalnie. Poniższe przykłady można wykorzystać bezpośrednio:
Konsultacja możliwości:
Chcemy użyć dronów do inspekcji podstacji. Jakie możliwości może zapewnić FlightHub 2? Pomóż mi opracować rozwiązanie.
Projekt integracji DFR:
Korzystamy z FlightHub 2 Public Cloud. Pomóż mi zaprojektować middleware, który przechodzi od alarmów CAD do wysyłki.
Projekt integracji inspekcji:
Jesteśmy na wdrożeniu On-Premises. Zaprojektuj middleware wysyłki zadań dla planowanej inspekcji termicznej podstacji.
Integracja z istniejącym systemem:
Mamy już platformę operacyjno-utrzymaniową i chcemy włączyć do niej możliwości FlightHub 2, zamiast wdrażać kolejny samodzielny system.
Mapowanie interfejsów:
Muszę zintegrować transmisję na żywo. Pomóż mi zidentyfikować, które punkty końcowe pasują, i utworzyć tabelę dopasowania wymagań do punktów końcowych.
Wskazówka dotycząca zadawania pytań
Jeśli znasz już swój model wdrożenia i scenariusz, podaj je w pierwszym zdaniu (na przykład "Jesteśmy On-Premises, robimy inspekcje"). To pozwala ominąć pytania uzupełniające obu bramek i przejść bezpośrednio do projektowania rozwiązania.
Dołączone demo
Skill zawiera uruchamialną referencyjną implementację integracji z Public Cloud FlightHub 2, umieszczoną w examples/dfr-public-cloud-demo/.
| Strona | Funkcja | Odpowiadająca możliwość |
|---|---|---|
| Mapa projektu | Wybierz cel i wyślij | Przepływ pracy automatycznego wysyłania |
| Informacje MQTT | Subskrybuj telemetrię drona | Przekazywanie telemetrii |
| Waylines inspekcyjne | Przesyłaj waylines i synchronizuj z biblioteką waylines FlightHub 2 | Zewnętrzny zasobnik FlightHub Sync |
| Informacje Event API | Odbieraj i wyświetlaj komunikaty wywołań zwrotnych | Event API |
| Zasobnik S3 | Zarządzanie multimediów i plików dowodów | Magazyn obiektów |
| Ustawienia konfiguracji | Wprowadź wszystkie parametry połączenia | — |
Szybki start
Backend:
cd examples/dfr-public-cloud-demo/backend
npm install && npm start # 默认 http://localhost:3000
Frontend (w osobnym terminalu):
cd examples/dfr-public-cloud-demo/frontend
npm install && npm run serve
Szczegółowe kroki znajdziesz w QUICKSTART.md w katalogu demo. Wdrożenie w chmurze znajdziesz w deploy/README.md.
Prawdziwe wysyłanie można przetestować lokalnie
Dopóki masz klucz organizacji FlightHub 2, Twój lokalny
localhostmoże wydawać prawdziwe polecenia wysyłania — nie są wymagane serwer w chmurze, publiczny adres IP ani tunelowanie intranetowe. Wysyłanie to czyste żądanie wychodzące (przeglądarka → lokalny backend → FlightHub Cloud) i bez trudu przechodzi przez NAT. To najszybsza ścieżka od "czytania dokumentacji" do "oglądania, jak Dock otwiera pokrywę".
Odniesienie do dostępności lokalnej
| Funkcja | Kierunek ruchu | Dostępne wyłącznie lokalnie |
|---|---|---|
| Wysyłanie | Ty → FlightHub Cloud | ✅ Dostępne |
| Wywołanie zwrotne Event API | FlightHub Cloud → Ty | ❌ Wymaga publicznego punktu wejścia |
| Telemetria MQTT | FlightHub Cloud → Twój broker | ❌ Wymaga publicznego punktu wejścia |
| Synchronizacja waylines | FlightHub Cloud → Twój zasobnik S3 | ❌ Wymaga publicznego punktu wejścia |
Trzy ostatnie wymagają, aby FlightHub 2 inicjowało połączenia do Twojej maszyny, co można włączyć za pomocą narzędzi tunelowania intranetowego, takich jak ngrok lub cpolar.
⚠️ Wysyłanie napędza prawdziwy sprzęt
To nie jest symulacja — Dock faktycznie otworzy pokrywę, a dron wystartuje. Przed wydaniem polecenia potwierdź zgodność przestrzeni powietrznej i nadzór na miejscu oraz korzystaj z Dock testowy, gdy tylko to możliwe.
Przygotowanie przed próbą
- Klucz organizacji: FlightHub 2 → Moja organizacja → Ustawienia organizacji → OpenAPI → skopiuj klucz
- UUID projektu: uzyskaj, wywołując interfejs "Get project list under an organization"
- (Opcjonalnie) MinIO / S3, broker MQTT, serwer streamingu
⚠️ Demo ma charakter instruktażowy, nie produkcyjny
Aby skrócić krzywą uczenia, demo celowo pomija niektóre elementy niezbędne w produkcji (takie jak weryfikacja podpisu Event API i przechowywanie w bazie danych). Bezpośrednie użycie w produkcji jest niebezpieczne. Koniecznie przeczytaj
LIMITATIONS.mdw katalogu demo, które wymienia wszystkie znane ograniczenia i listę kontrolną gotowości produkcyjnej.
Informacje o mapach
Demo automatycznie wybiera mapę bazową zgodnie z językiem przeglądarki (Amap dla użytkowników chińskich, Google dla pozostałych). Wszystkie mapy bazowe niosą ostrzeżenie o przesunięciu układu współrzędnych — pozycja na mapie nie jest rzeczywistą pozycją lotu drona; jako odniesienie użyj pozycji Docka. Ponadto kafelki Google używane przez demo pochodzą z nieoficjalnego interfejsu i służą wyłącznie demonstracji; środowiska produkcyjne muszą przełączyć się na oficjalne API.
Granice bezpieczeństwa
Skill zawiera zestaw obowiązkowych ograniczeń. Zrozumienie ich pomaga lepiej ocenić wiarygodność wyników AI.
Sytuacje, w których AI zatrzyma się i zapyta
| Warunek wyzwalający | Co musisz potwierdzić |
|---|---|
| Nieznany model wdrożenia | Public Cloud / On-Premises / AIO |
| Niejasny tryb uwierzytelniania | Token / OAuth / SSO i które wartości są symbolami zastępczymi |
| Dotyczy sterowania lotem, wysyłania, podwieszeń lub konfiguracji urządzenia | Autoryzowane środowisko, interwencja człowieka, ścieżka przeglądu bezpieczeństwa |
| Działanie na rzeczywistym systemie klienta | Wyraźna autoryzacja i środowisko docelowe |
| Punkt końcowy niepotwierdzony w dokumentacji | Weryfikacja względem oficjalnej dokumentacji |
Czego nigdy nie zrobi
- Wymyślać punktów końcowych, pól żądań, typów zdarzeń ani tematów MQTT
- Mieszać API Public Cloud i On-Premises
- Zalecać możliwości wyłącznie On-Premises dla Public Cloud
- Traktować wyników rozpoznawania AI jako bezpośredniej podstawy decyzji o reakcji
- Pomijać ograniczeń bezpieczeństwa lotu, takich jak human-in-the-loop i geofencing
Jeśli AI mówi "nie mogę potwierdzić tej możliwości"
To nie jest brak możliwości — to zamierzone. W porównaniu z wymyśleniem punktu końcowego, który wygląda rozsądnie, ale nie działa, jasne określenie niepewności i wskazanie oficjalnej dokumentacji jest dla Ciebie cenniejsze.
Struktura katalogu
fh2-integration-skill/
├── SKILL.md Skill entry: workflow, checkpoints, output templates
├── README.md / README.zh-CN.md Project overview (English and Chinese)
├── references/ Knowledge base (12 documents + Chinese reading guide)
│ ├── README.zh-CN.md Chinese reading guide index; recommended starting point
│ ├── api-guardrails.md Security baseline and anti-hallucination rules (highest priority)
│ ├── capability-overview.md Capability overview menu (for non-developers)
│ ├── scenario-dfr-vs-inspection.md Scenario decision
│ ├── dfr-integration-architecture.md DFR architecture and interface selection
│ ├── inspection-integration-architecture.md Inspection architecture and interface selection
│ ├── integrate-with-existing-system.md Integrating with an existing platform
│ ├── middleware-patterns.md 9 middleware design patterns
│ ├── demo-localization.md Multi-language and localization
│ └── ... Deployment boundaries, API capability panorama, source provenance
├── adapters/ Claude Code / Cursor adaptation guides
├── evals/ 14 quality evaluation cases
└── examples/
└── dfr-public-cloud-demo/ Runnable reference implementation
Aby dowiedzieć się więcej o bazie wiedzy, otwórz
references/README.zh-CN.md, które wyjaśnia, co obejmuje każdy plik i kiedy jest używany.
FAQ
P: Dlaczego AI zawsze najpierw zadaje pytania zamiast odpowiadać bezpośrednio?
Ponieważ model wdrożenia i scenariusz zasadniczo zmieniają, które interfejsy są dostępne. To podstawowy projekt Skill, nie rozwlekłość. Możesz podać oba punkty w pierwszym zdaniu, aby pominąć pytania uzupełniające.
P: Pliki wiedzy w Skill są w języku angielskim. Czy można je przetłumaczyć?
Dokumenty przeznaczone dla ludzi (README, przewodniki użytkowania, podręcznik oceny, dokumentacja demo) mają wersje chińskie. SKILL.md i references/ to pliki ograniczeń behawioralnych czytane przez AI i są celowo utrzymywane w języku angielskim — instrukcje w języku angielskim dają wyższą precyzję przestrzegania i pozwalają uniknąć sprzecznych reguł spowodowanych dryfem tłumaczenia. Jeśli potrzebujesz zrozumieć konkretny plik, po prostu poproś AI o wyjaśnienie go po chińsku.
P: Czy punkty końcowe dostarczone przez AI mogą być używane bezpośrednio?
Nie bezpośrednio w produkcji. Skill oznacza, która treść wymaga weryfikacji. Zawsze potwierdzaj dokładny treść żądania, pola odpowiedzi i wymagania uprawnień względem oficjalnej dokumentacji Apifox przed przejściem do produkcji.
P: Czy demo można zaadaptować do naszego systemu?
Tak, ale zaleca się traktowanie jej jako szkieletu warstwy adaptera, a nie gotowego produktu. Zapoznaj się z ARCHITECTURE.md w katalogu demo, który mapuje każdy moduł na bazę wiedzy i wymienia elementy wymagane do przejścia od demonstracji do produkcji.
P: Czy ta Skill może być używana do wdrożeń On-Premises?
Tak. Skill obejmuje zarówno Public Cloud, jak i On-Premises / AIO i ściśle rozróżnia ich granice interfejsów. Należy jednak pamiętać, że dołączone demo jest napisane dla Public Cloud. Wdrożenia On-Premises mają szerszą powierzchnię interfejsów i mogą używać innych metod uwierzytelniania, więc nie kopiuj bezpośrednio kodu demo.
FH2 Integration Skill to narzędzie wspomagające projektowanie integracji. Nie może zastąpić oficjalnej dokumentacji DJI, przeglądu bezpieczeństwa klienta, przeglądu prawnego, zatwierdzenia lotniczego ani walidacji produkcyjnej.