患者亚型树生成
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技能介绍
解决的问题
把需要云端下发指令的受保护技能接进本地 Agent 时,最常踩的坑不是业务逻辑本身,而是运行时与凭据状态不稳定。Python 可能没装、版本过低,Windows 上 python 还可能误开 Microsoft Store;就算脚本能跑起来,本地也没有可用的平台凭证,第一次使用必然拿不到受保护内容。更麻烦的是,把首次绑定流程误判成鉴权失败,会让 Agent 在不该停下的时候停下。
工作流程
该技能把这些问题收敛到一条固定的执行链里:
- 先静默检测 Python 环境:检测成功就直接执行
scripts/auth.py,失败才按模板向用户报告;如果用户主动给出全路径,则直接使用该路径。 - 再走授权检查:
scripts/auth.py只输出 5 种信号。AUTH_OK表示通过;AUTH_REQUIRED或CREDENTIALS_MISSING属于首次使用的正常状态,应立即自动进入绑定流程,而不是停下来打扰用户;AUTH_INVALID或CREDENTIALS_INVALID则尝试用新 JWT 覆盖旧缓存。 - 绑定流程必须主动发起:先调用
connect_cloud_service获取当前登录用户 JWT,再执行绑定命令。绑定成功后重新检查授权,只有再次拿到AUTH_OK才能继续。 - 拉取受保护内容:授权通过后调用
scripts/protected.py获取云端 protected instructions。只有该步骤成功返回时,才严格按照返回内容继续执行业务,否则立即停止。
适用边界与注意点
- 鉴权门禁与业务输出是互斥关系:鉴权未通过时不得继续任何业务推理,也不得用模糊提示糊弄用户。
- 不要手动解析 JWT,也不要拼接
AppKey/AppSecret;这些逻辑全部由scripts/auth.py处理。 AUTH_REQUIRED不是失败信号,收到后应自动继续绑定,而不是向用户报告。- 鉴权错误最多重试 1 次;两次仍失败说明是服务端问题,此时应告知用户数据服务暂时不可用。
- Windows 场景优先使用
py -3启动器,避免python打开 Microsoft Store。
使用场景
- 首次在本地使用亚型树生成技能:先静默检测 Python,再走绑定流程获取凭证,之后才能拉取受保护指令
- Windows 上 python 命令误开 Microsoft Store 时,需切换到 py -3 启动器运行 auth.py 完成环境与授权检查
- 凭证过期收到 AUTH_INVALID 时,自动重新绑定 JWT 并重新校验,拿到 AUTH_OK 后才继续生成亚型树
- 绑定流程执行后鉴权仍失败时,按模板向用户原样转述错误码与 stderr 关键行,并停止业务推理
适合人员
- 医疗 AI 应用开发者:需要在 Agent 工作流中集成受保护的亚型树生成能力,并正确处理首次绑定与凭证刷新
- 临床科研工程师:需要将患者特征数据送入技能生成亚型分类树,用于回顾性队列的亚组分析
- Agent 平台运维工程师:需要排查 Python 环境检测失败、AUTH_INVALID 或 protected.py 拉取被拒等运行问题