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aliyun-qwen-generation

aliyun-qwen-generation

github.com/cinienceエージェントワークフロー39661 回インストール11 週間前に更新
リポジトリ

aliyun-qwen-generation について

Alibaba Cloud Model Studio の Qwen を使ったテキスト生成を案内するスキルです。チャット、推論、ツール呼び出し、長いコンテキストを扱うワークフロー向けに、標準化されたリクエスト形式とテンプレート生成スクリプトを提供します。

主な機能

  1. 01標準化されたテキスト生成リクエスト
  2. 02推論とツール呼び出し
  3. 03サンプリングと応答形式の設定
  4. 04リクエストテンプレートの生成と記録
  5. 05ストリーミング出力

活用シーン

  1. 01一般的なテキストやチャット応答の生成
  2. 02複数段階の推論タスク
  3. 03モデル呼び出し用ツールの設定
  4. 04再現可能なリクエスト例の保存

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill aliyun-qwen-generation

インストール後、Claude Code で/aliyun-qwen-generationを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

agents/
openai.yaml
references/
sources.md
scripts/
prepare_generation_request.py

詳細

カテゴリー:プロバイダー

Model Studio Qwen テキスト生成

検証

mkdir -p output/aliyun-qwen-generation
python -m py_compile skills/ai/text/aliyun-qwen-generation/scripts/prepare_generation_request.py && echo "py_compile_ok" > output/aliyun-qwen-generation/validate.txt

合格条件:コマンドが 0 で終了し、output/aliyun-qwen-generation/validate.txt が生成されること。

出力と証拠

  • プロンプトテンプレート、正規化されたリクエストペイロード、レスポンスの概要を output/aliyun-qwen-generation/ に保存します。
  • モデル名、リージョン、主要なパラメーターを含む再現可能なリクエスト例を 1 つ保持します。

Alibaba Cloud Model Studio での一般的なテキスト生成、推論、ツール呼び出し、長文コンテキストのチャットにこのスキルを使用します。

重要なモデル名

現行の主力ファミリーを優先してください。

  • qwen3-max
  • qwen3-max-2026-01-23
  • qwen3.5-plus
  • qwen3.5-plus-2026-02-15
  • qwen3.5-flash
  • qwen3.5-flash-2026-02-23

公式モデルカタログに記載されている、関連する一般的なバリアント:

  • qwen3.5-397b-a17b
  • qwen3.5-122b-a10b
  • qwen3.5-35b-a3b
  • qwen3.5-27b

前提条件

  • 仮想環境に SDK をインストールします。
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install dashscope
  • 環境に DASHSCOPE_API_KEY を設定するか、~/.alibabacloud/credentials に dashscope_api_key を追加します。

正規化されたインターフェース(text.generate)

リクエスト
  • messages (array、必須):標準的なチャットのターン。
  • model (string、任意):デフォルトは qwen3.5-plus。
  • temperature (number、任意)
  • top_p (number、任意)
  • max_tokens (int、任意)
  • enable_thinking (bool、任意)
  • tools (array、任意)
  • response_format (object、任意)
  • stream (bool、任意)
  • レスポンス
    • text (string):アシスタントの出力。
    • finish_reason (string、任意)
    • usage (object、任意)
    • raw (object、任意)

    クイックスタート(OpenAI 互換エンドポイント)

    curl -sS https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
      -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{
        "model": "qwen3.5-plus",
        "messages": [
          {"role": "system", "content": "You are a concise assistant."},
          {"role": "user", "content": "Summarize why object storage helps media pipelines."}
        ],
        "stream": false
      }'
    

    ローカルヘルパースクリプト

    python skills/ai/text/aliyun-qwen-generation/scripts/prepare_generation_request.py \
      --prompt "Draft a concise architecture summary for a media ingestion pipeline." \
      --model qwen3.5-plus
    

    運用ガイダンス

    • 再現性が重要な場合は、スナップショット ID を使用します。
    • レイテンシーの低い単純なタスクには qwen3.5-flash を、難易度の高い複数ステップのタスクには qwen3-max を優先します。
    • ツール呼び出しを有効にする場合は、ツールスキーマを最小限かつ明示的にします。
    • マルチモーダル入力の場合、タスクの中心がテキストでない限り、専用の VL または Omni スキルにルーティングします。

    出力先

    • デフォルトの出力先:output/aliyun-qwen-generation/requests/
    • OUTPUT_DIR でベースディレクトリを上書きします。

    参考資料

    • references/sources.md

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