用途
该技能用于将当前代码仓库中的智能体作为“Your image”候选接入 Veris Bench，并通过一次冒烟试验证明集成可用。技能强调智能体本身是常量：优先在智能体旁边新增一个服务器文件、一个 Dockerfile 和一个候选文件；只有在没有其他办法时才修改智能体自身的代码，并需在报告中说明。
主要能力
技能按步骤引导完成整条接入链路：
- 检查对目标 bench 的访问权限，要求为 write 权限。
- 在不修改代码的情况下阅读智能体，记录语言与入口点、单轮对话函数与历史维护方式、模型 SDK 及版本、调用的每个外部服务及其地址来源、读取的密钥、按相对路径打开的文件。
- 读取 bench 的 world 服务列表，把智能体调用的每个服务匹配到孪生服务；对没有孪生服务的调用需告知用户。
- 按参考模式添加
bench_server.py或bench_server.mjs，包装智能体的轮次函数，按会话 id 保持一个对话，提供/health，监听0.0.0.0:8008。 - 在服务器文件中把智能体指向孪生服务，在智能体模块加载前把
VERIS_DS_SERVICE_URLS中各孪生地址复制到智能体已读取的配置项。 - 编写 Dockerfile 与
.dockerignore；若仓库已有可用 Dockerfile 可复用。 - 本地以
linux/amd64构建并运行，检查/health与一次对话轮次。 - 推送镜像并按摘要固定，运行 check-image，保存镜像仓库登录信息，确认密钥已放入 bench 的 candidate-env，编写
bench/candidate.json并注册候选。 - 运行冒烟试验并验证。
使用方式
技能需要先收集输入：VERIS_API_KEY（环境变量，以 vbk_ 开头，只能由用户在控制台签发，不得打印或写入文件）、BENCH_API（默认 https://bench.api.veris.ai/v1）、BENCH_ID、镜像仓库前缀（如 ghcr.io/<org>）以及智能体读取的模型密钥（如 OPENAI_API_KEY，放入 bench，不放入镜像或仓库）。在步骤 1 前阅读 reference/api.md，步骤 2 前阅读 reference/image.md。
完成后需向用户报告：新增或修改的文件（每行一个）、镜像引用、候选 id、试验 id、控制台链接 https://benchmark.veris.ai/benchmarks/<bench id>?trial=<trial id>、每个冒烟尝试的五项检查与 passed 结果、对智能体自身代码或依赖的改动及原因、首次冒烟运行后的每项修复及原因。后续可参考 https://docs.veris.ai/run-a-trial 运行完整试验，新版本则在同一试验中创建新候选。
验证标准
冒烟试验完成不代表集成成功。技能给出五项检查：尝试状态为 completed；turns 为 2 或以上且转录中有智能体回复；评分器能看到模型调用（agent_trace_reason 为 null 且 agent_trace.json 中 llm_calls 大于 0）；若有工具则 tool_calls 大于 0 且工具结果不是错误；智能体使用的每个孪生服务至少收到一次来自它的请求。passed 不在检查清单内，因为它衡量的是智能体本身而非集成。
适用场景
适用于需要把仓库内智能体接入 Veris Bench 作为候选、更新候选到新版本，或在基准环境中验证智能体集成的开发者。
限制与注意事项
技能文档还列出若干“看似成功”的陷阱，例如 Node 智能体数据库工具因 DSN 的 sslmode=require 与自签名证书导致失败，需在服务器文件中给 DSN 追加 uselibpqcompat=true；追踪钩子写入运行用户无权限的目录导致无 span；openai 包低于 5 导致无模型调用记录；在 Apple Silicon 上构建 arm64 镜像导致 exec format error 等。此外，API Key 只能由用户在控制台签发，绝不可打印或写入文件。