Beam Master 是 Beam AI 集成技能的共享资源库，本身不是面向用户的技能。它的作用是消除各 Beam 技能之间的内容重复，让每个技能只保留自身逻辑，公共部分统一引用本库。
用途
为以下 Beam 集成技能提供共享资源：beam-connect（Beam AI 工作区操作的元技能）、beam-list-agents（列出工作区代理）、beam-get-agent-graph（获取代理图配置）、beam-get-agent-analytics（获取代理性能指标）、beam-create-agent-task（创建并执行代理任务）、beam-update-graph-node（更新节点配置）、beam-test-graph-node（测试单个节点）、beam-get-nodes-by-tool（获取使用特定工具的节点）、beam-debug-issue-tasks（通过 Langfuse 调试失败任务）。用户应直接调用上述具体技能，而不是加载本技能。
架构：DRY 原则
解决的问题是 Beam 技能之间会重复出现安装说明、API 文档、认证流程和错误处理内容。方案是把共享内容抽取到 beam-master/references/ 和 beam-master/scripts/，再由各技能引用。结果是形成单一事实来源，并减少每个技能占用的上下文。所有 Beam 技能都按渐进式披露方式引用这些资源。
共享资源：references/
setup-guide.md 提供完整安装向导，包括获取 Beam API 密钥、查找工作区 ID、配置 .env 文件、令牌交换流程。api-reference.md 提供 Beam API 模式，包括基础 URL 与认证、全部 22 个 API 端点文档、请求/响应示例、常用 curl 示例。error-handling.md 提供故障排查，包括常见错误与解决方案、HTTP 错误码、认证问题、速率限制。authentication.md 提供令牌管理，包括 API 密钥换取访问令牌、令牌刷新流程、请求头要求。
共享资源：scripts/
认证与配置类脚本包括：check_beam_config.py 用于预检校验，支持 --json 参数，退出码 0 表示已配置、1 表示部分配置、2 表示未配置，应在任何 Beam 操作前首先运行；setup_beam.py 为交互式安装向导，无参数，引导完成 API 密钥设置、测试连接并保存到 .env；get_access_token.py 用于令牌交换（POST /auth/access-token），支持 --json；refresh_token.py 用于令牌刷新（POST /auth/refresh-token），需要 --refresh-token 参数，支持 --json；get_current_user.py 用于获取用户资料（GET /v2/user/me），支持 --json。
代理管理类脚本包括：list_agents.py 列出工作区代理（GET /agent），支持 --filter 和 --json；get_agent_graph.py 获取代理工作流图（GET /agent-graphs/{agentId}），需要 --agent-id，可选 --graph-id 和 --json。
图与节点操作类脚本包括：test_graph_node.py 测试特定节点（POST /agent-graphs/test-node），需要 --agent-id、--node-id、--graph-id，可选 --input 和 --json；update_graph_node.py 更新节点配置（PATCH /agent-graphs/update-node），需要 --node-id，可选 --objective、--on-error（STOP 或 CONTINUE）、--auto-retry、--config 和 --json；get_nodes_by_tool.py 按工具查找节点（GET /agent-graphs/agent-task-nodes/{toolFunctionName}），需要 --tool，可选 --agent-id、--rated、--page、--page-size 和 --json；get_tool_output_schema.py 获取节点输出模式（GET /agent-tasks/tool-output-schema/{graphNodeId}），需要 --node-id，支持 --json。
任务操作类脚本包括：create_task.py 创建新代理任务（POST /agent-tasks），需要 --agent-id 和 --query，可选 --urls 和 --json；get_task.py 获取任务详情（GET /agent-tasks/{taskId}），需要 --task-id，支持 --json；list_tasks.py 带过滤列出任务（GET /agent-tasks），可选 --agent-id、--status、--search、--start-date、--end-date、--page、--page-size、--order 和 --json；iterate_tasks.py 分页迭代任务（GET /agent-tasks/iterate），可选 --agent-id、--cursor、--limit 和 --json；retry_task.py 重试失败任务（POST /agent-tasks/retry），需要 --task-id，支持 --json；get_task_updates.py 流式获取实时更新（GET /agent-tasks/{taskId}/updates，SSE），需要 --task-id，可选 --timeout 和 --json。
任务反馈与 HITL 类脚本包括：approve_task.py 批准 HITL 任务（POST /agent-tasks/execution/{taskId}/user-consent），需要 --task-id，支持 --json；reject_task.py 拒绝任务执行（POST /agent-tasks/execution/{taskId}/rejection），需要 --task-id，可选 --reason 和 --json；provide_user_input.py 提供 HITL 输入（PATCH /agent-tasks/execution/{taskId}/user-input），需要 --task-id 和 --input，支持 --json；rate_task_output.py 对任务输出评分（PATCH /agent-tasks/execution/{taskId}/output-rating），需要 --task-id、--node-id、--rating（positive、negative 或 excellent），可选 --feedback、--expected-output 和 --json。
分析与优化类脚本包括：get_analytics.py 获取代理性能分析（GET /agent-tasks/analytics），需要 --agent-id，可选 --start-date、--end-date 和 --json；get_latest_executions.py 获取最近执行（GET /agent-tasks/latest-executions），可选 --agent-id、--limit 和 --json；optimize_tool.py 启动工具优化（POST /tool/optimize/{toolFunctionName}），需要 --tool，支持 --json；get_optimization_status.py 检查优化状态（POST /tool/optimization-status/thread/{threadId}），需要 --thread-id，支持 --json。
文件操作类脚本包括：download_context_file.py 下载代理上下文文件（GET /agent/{agentId}/context/file/{fileId}/download），需要 --agent-id 和 --file-id，可选 --output 和 --json。
智能错误检测流程
当 Beam 技能因缺少配置而失败时，AI 应先运行 check_beam_config.py --json，再解析输出中的 ai_action 字段。该字段可能取值及对应操作：proceed_with_operation 表示配置正常，继续原操作；prompt_for_api_key 表示向用户索要 Beam API 密钥；prompt_for_workspace_id 表示向用户索要工作区 ID；create_env_file 表示创建 .env 文件并索要凭据；run_setup_wizard 表示运行 setup_beam.py。若 ai_action 为 prompt_for_api_key，应告知用户需要 API 密钥，提示从 Beam 工作区设置中的 API Keys 获取，并请用户粘贴以 bm_key_ 开头的密钥，随后写入 .env 中的 BEAM_API_KEY 与 BEAM_WORKSPACE_ID，再重新运行配置检查验证。
JSON 输出结构示例包含 status、exit_code、ai_action、missing、fix_instructions、env_template、setup_wizard 等字段。
技能引用方式
各技能按需加载共享资源：beam-connect 使用 check_beam_config.py 在任何操作前校验，并根据用户请求调用各 API 脚本，按需加载各 references；beam-list-agents 同样先使用 check_beam_config.py 校验。
限制
本技能不是用户直接调用的技能，不应直接加载。资料未提供收费、价格、平台支持范围或效果保证等信息。