Using Model Endpoint Skill（规划中 / 尚未接线）

这里放着一份 endpoint 专属推理内核的设计，以及它将来需要的可信 provider shim 与 manifest。本目录没有任何东西接进可执行的 provider 路径：ComputeManager 只发现 remote-compute-* 下的 provider，支持 BYOC 与 SSH 两个家族；host.endpoints.* 只做 endpoint 的注册与探测，从不创建这里描述的专属推理内核。

Skill 本身仍然是能被发现的——loader 会扫描每一个 skills/<name>/SKILL.md，这一份也在内，所以 agent 依然可以通过渐进披露列出并加载它；只是跑不起来而已。因此，SKILL.md 要当成写在实现之前的 runbook 来读，几个 provider 文件则是休眠的实现资产。它们摆在这里，并不能证明 compute_provider({'provider': ...}) 眼下能用。在发现、生命周期与路由接通并测试完成之前，不得把这些东西说成一项已经存在的端到端能力。

安装

一个 Skill 就是一个文件目录，所谓安装，就是把这个目录复制到 Agent 会去读的地方。有 Node 18+、且 PATH 上有 git（npm 靠它解析 github: 形式的包名）即可，无需先克隆仓库：

npx github:PKU-YuanGroup/OpenAI4S install using-model-endpoint --target claude

--target claude 写入 ~/.claude/skills，claude-project 写入 ./.claude/skills，openai4s 写入 <data_dir>/user-skills，--dir <path> 则写到你指定的任意位置。往目标写任何东西之前，都会先打印解析出的绝对路径；--dry-run 到此为止，不再写入。重装时，若目标副本被你改过、或者不是它自己装的，就拒绝覆盖；uninstall 也只删除它自己写过的文件。对于 npm 发布版中包含的配方，可用 npx @pku-yuangroup/openai4s-skills install using-model-endpoint --target claude 安装发布版本。npm 目录可能与当前仓库不同。

没有 Node 时，直接取这个目录——需要 .zip 上传时再打包。tarball 是整个仓库（超过 100 MB），下面这条管道是 POSIX shell（macOS、Linux、WSL）写法，只解出这一个目录：

curl -L https://codeload.github.com/PKU-YuanGroup/OpenAI4S/tar.gz/refs/heads/main \
  | tar -xz --strip-components=2 OpenAI4S-main/skills/using-model-endpoint
python3 -m zipfile -c using-model-endpoint.zip using-model-endpoint

同一份内容的图形界面版本是点击下载整个仓库 zip 包，Windows 上也走这条路：解压后把 skills/using-model-endpoint/ 拷出来即可（unzip main.zip 'OpenAI4S-main/skills/using-model-endpoint/*' 只解这一个目录）。如果你本来就在跑 OpenAI4S，那这里没有任何东西需要安装——wheel 自带全部内置 Skill，且内置 Skill 优先于 <data_dir>/user-skills 里的同名副本。目标目录、来源记录，以及安装器拒绝去做的那些事：tools/skills-installer/。

文件