核心用法
本技能是一个专业的多云文档与API质量评估工具，专为需要进行跨云产品文档对比的场景设计。用户只需提供一个产品关键词（如"serverless"、"object storage"、"Bailian"等），工具即可自动发现阿里云、AWS、Azure、GCP、腾讯云、火山引擎、华为云七大主流厂商的官方文档和API链接，并执行标准化的质量基准测试。
使用方式
基础命令：
python skills/platform/docs/alicloud-platform-multicloud-docs-api-benchmark/scripts/benchmark_multicloud_docs_api.py --product "<关键词>"
支持LLM平台预设对比：
--product "Bailian" --preset "llm-platform"
支持手动指定权威链接（推荐用于严格对比）：
--aws-links "https://..." --azure-links "https://..."
数据源策略
工具采用四级可信度分层：L0（用户指定链接，最高）→ L1（机器可读官方元数据，如GCP Discovery API、AWS API Models）→ L2（官方域名约束的网页发现）→ L3（低置信度发现）。
输出交付
每次运行生成两份核心产出：
benchmark_evidence.json：完整证据链benchmark_report.md：包含跨厂商评分排名、P0/P1/P2优先级改进建议的Markdown报告
显著优点
1. 覆盖全面：独家支持7大云厂商（含火山引擎、华为云）的同步对比，远超常规工具
2. 自动化发现：减少人工寻找文档链接的工作量，提升效率
3. 标准化评分：内置可配置的评分体系（references/scoring.json），支持按场景切换评分权重（如LLM平台专用profile）
4. 可复现性：所有证据、参数、API响应均存档，便于审计和复现
5. 灵活扩展：支持手动注入权威链接，弥补自动发现的盲区
潜在局限
1. 发现置信度波动：L2/L3层依赖网页抓取，可能受反爬策略、页面结构变更影响
2. 中文厂商覆盖深度：火山引擎、华为云的机器可读元数据（L1层）可能不如国际厂商完善
3. 评分主观性：尽管有rubric，跨文化/跨语言文档的质量评估仍存在一定主观性
4. 网络依赖：需要稳定的国际网络访问部分厂商（AWS、Azure、GCP）
适合人群
- 云产品PM/运营：评估自家产品与竞品的文档体验差距
- 技术写作者：获取结构化的竞品文档分析，指导内容优化
- 云架构师：为多云选型提供文档/API完整性的参考维度
- 开发者体验团队：量化文档质量，驱动改进排期
常规风险
- 凭证安全：执行前需配置阿里云凭据，建议严格遵循最小权限原则，优先使用环境变量而非硬编码
- 数据隐私：对比过程中可能抓取公开文档内容，需注意合规边界
- API配额：自动发现可能触发目标站点的频率限制，建议控制并发
- 结果时效性：文档质量评分具有时效性，建议定期重跑而非依赖历史报告