agent-platform-prompt-management

Этот навык посвящён управлению prompts в Agent Platform: созданию, перечислению, получению, версионированию и удалению управляемых prompts. В исходном SKILL.md отдельно сказано, что его не следует применять для обучения моделей, развёртывания моделей на endpoints или управления prompts вне Agent Platform. Поэтому его назначение — операционный слой prompts и инструкции для работы с ним, а не универсальный SDK для любых AI-ресурсов. Главное свойство навыка — разделение операций по риску. List и get считаются read-only и не требуют подтверждения. Create относится к изменяющим, но обратимым действиям: перед выполнением нужно показать параметры создаваемого prompt, включая отображаемое имя, шаблон и целевую модель, запросить интерактивное подтверждение Yes/No и не выполнять код в том же ходе, где оно было запрошено. Delete считается разрушительной и необратимой операцией. До генерации или выполнения кода удаления требуется отдельное подтверждение с явным prompt ID; догадки о согласии запрещены. Эта граница защищает от случайного размножения ресурсов и от удаления не того prompt. Перед использованием исходник требует подготовить аутентификацию Google Cloud: выполнить вход пользователя и настроить Application Default Credentials через gcloud auth login и gcloud auth application-default login. Для Python-зависимостей предлагается сначала проверить импорты vertexai и google.genai, а устанавливать google-cloud-aiplatform и google-genai только при отсутствии нужных пакетов. Примеры запускаются обычным python3; отдельная виртуальная среда не должна скрывать уже доступные в окружении библиотеки. В шаблонах используются PROJECT_ID, LOCATION_ID и PROMPT_ID, поэтому их нужно заменить реальными значениями из задачи или проверенного контекста, а не оставлять как будто это рабочие идентификаторы. Высокоуровневый интерфейс навыка использует Prompt из preview-модуля Vertex AI. Для списка prompts сначала инициализируется Vertex AI с проектом и регионом, затем prompts.list() возвращает отображаемое имя и prompt ID. Получение выполняется через prompts.get(); исходный пример также показывает получение конкретной версии через version_id. После чтения prompt можно собрать его содержимое методом assemble_contents, передав значения, имена которых соответствуют переменным шаблона. Значит, перед вызовом важно проверить имена переменных и не подставлять произвольные аргументы. Удаление требует числовой prompt ID. Полный путь ресурса строит SDK на основании project и location, заданных при vertexai.init(), поэтому ID, проект и регион нельзя смешивать между окружениями. В разделе практик отдельно отмечены идемпотентность read-only list/get, стандартный синтаксис переменных в двойных фигурных скобках, запись version ID при обновлении production prompts и явное указание целевой модели при создании. Если используется Dataset API, должна сохраняться корректная metadata_schema_uri и вложенная структура metadata, чтобы prompt распознавался Agent Platform Studio и Prompts SDK. Навык даёт безопасный порядок работы и проверяемые Python-примеры; он не доказывает наличие конкретного проекта, прав, prompt или доступности API, поэтому эти условия всё равно проверяются в целевом Google Cloud окружении.