核心用法
json-to-yaml 是一个轻量级数据格式转换 Skill，专用于将 JSON 结构化为 YAML 输出。用户可通过三种方式调用：
1. CLI 管道模式：直接通过 expanso-edge run pipeline-cli.yaml 执行，适合一次性转换或脚本集成；
2. MCP 服务器模式：以 expanso-edge run pipeline-mcp.yaml 启动持久化服务，便于 AI Agent 或 IDE 插件长连接调用；
3. 云端部署：使用 expanso-cli 将作业推送至 Expanso Cloud，实现无服务器化托管。
输入数据通过标准输入（stdin）或 MCP 请求体传入，输出为格式化的 YAML 文本。
显著优点
- 多模式灵活部署：CLI 即时执行、MCP 长驻服务、云端无服务器三者可选，覆盖开发调试到生产部署全链路；
- 零依赖转换：纯格式转换逻辑，无需外部 API 密钥或网络请求，执行速度快且可预测；
- 与 Expanso 生态深度整合：原生支持 Expanso Edge 运行时与 Expanso Cloud，便于已有用户快速接入；
- 标准化 Skill 结构：包含完整的
skill.yaml元数据定义，输入输出 schema 清晰，利于自动化编排。
潜在缺点与局限性
- 功能单一：仅支持 JSON→YAML 单向转换，无反向转换、数据校验、或格式美化选项；
- 依赖 Expanso 运行时：必须预装
expanso-edge二进制，非通用 Node/Python 生态工具，新用户有学习成本； - 部署链路较复杂：云端模式需额外安装
expanso-cli并配置远程认证，轻量场景可能"过度工程"； - 安全报告缺失：提供的认证报告为系统占位文本，未经过实际安全扫描，无法评估代码注入或解析漏洞风险。
适合人群
- 已采用 Expanso 平台（Cloud/Edge）的 DevOps 工程师与平台团队；
- 需要在 CI/CD 流水线或 MCP 生态中快速嵌入格式转换能力的开发者；
- 构建 AI Agent 工具链，需标准化 YAML 配置输出的场景（如 Kubernetes、Ansible 配置生成）。
常规风险
- 供应链风险：
expanso-edge与clawhub安装源未在文档中明确签名校验机制，存在篡改或中间人攻击可能； - 输入解析风险：JSON 解析若依赖底层库未经验证，可能因超大嵌套或恶意构造 payload 引发拒绝服务；
- 权限风险：云端部署需配置 Expanso 账户凭据，密钥管理不当可能导致未授权访问或资源滥用。