耗资 2 亿 Tokens，我把整个阿里云折叠进了 AI Agent 的对话框

大家好，这是我最近在折腾的一个项目。

这是一个让 AI Agent （包括 OpenClaw ）能够直接“操控”阿里云海量资源的 Skill 集合。

现在的 Agent 很多，但大多还停留在小功能层面。为了让 Agent 真正具备“手脚”，我通过消耗 2 亿 Tokens 对阿里云的 API 文档和 SDK 进行了深度解析和封装，最终产出了这个 alicloud-skills 。

你可以把它理解为：让阿里云折叠进了你的 AI Agent 对话框。

GitHub: https://github.com/cinience/alicloud-skills

(有兴趣的 Star ，也欢迎 PR)

它能做什么？ 不仅仅是简单的查查 ECS 状态，它实现了对阿里云资源的深度操控，列举几个例子，更多可以参考仓库 readme：

1. 一句话交付公网 Web 应用（ Killer Feature ）

你只需要对 Agent 说：“帮我部署一个 xxx 网站”。

它会自动搞定：域名解析（你已经备案和托管的前提下）、Web 函数发布、网关配置。

效果：直接给你一个可访问的公网 URL 。

2. All-in-One 的模型调用能力

集成了阿里云百炼（ Model Studio ）平台。

你可以在对话框里直接调用 Qwen (通义千问) 进行复杂推理。

调用 Wan (通义万相) 生成图片。

调用最新的视频生成模型和音频模型。

不需要自己切各种 API ，直接在 Agent 流程里无缝流转。

3. 云资源“自然语言”运维

不用再去控制台点点点了，让 Agent 帮你管理云资源。

核心逻辑

项目基于标准 claude skills 规范，将阿里云庞大的 API 体系转化为了 Agent 可理解、可执行的 Skills （工具/函数）。这也是为什么要消耗 2 亿 Tokens 的原因为了保证 Agent 对 API 参数理解的准确性和覆盖度，做了很多验证。

欢迎尝试

目前项目还在快速迭代中，如果你对 Agent 落地基础设施、自动化运维 或者 OpenClaw 感兴趣，欢迎在 GitHub 上提 Issue 或加入讨论。

如果有特别想支持的其他功能，也可以在评论区告诉我，我优先适配。