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ARK CUA

ARK CUA를 Python CLI를 통해 작동시킵니다. 모든 게이트웨이 액세스는 CLI 내부에서 유지하며, 채팅에서 AgentPlan API 키를 요청하지 않습니다.

ARK CUA란 무엇인가요?

이 스킬은 ARK CUA(Computer Using Agent)를 운영하기 위한 Python CLI 기반 도구입니다. 에이전트가 데스크톱 환경과 상호작용하여 사용자 요청을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 핵심 워크플로는 인증 상태 확인, 위임 명령 실행, 그리고 작업 완료까지의 결과를 단계별로 추적하는 것입니다. `delegate --objective` 명령어를 통해 사용자 요청을 그대로 전달하며, `in_progress`, `needs_input`, `completed`, `failed`, `cancelled` 등의 상태를 처리합니다. 이 스킬은 Cursor, Claude Code 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, API 키 보안, 로컬 파일 보호, 결과 무결성 유지 등 안전한 운영을 위한 여러 보호 장치를 포함합니다. 로컬 파일 덮어쓰기 금지, 외부 공유 링크 거부, HTML 응답 차단 등의 정책을 통해 신뢰할 수 있는 결과만을 제공합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add 2B-AL/agentplan-skills

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문서

ARK CUA은(는) 무엇을 하나요?

Python CLI를 통해 ARK CUA를 작동시킵니다. 모든 게이트웨이 액세스는 CLI 내부에서 유지하며, 채팅에서 AgentPlan API 키를 요청하지 마십시오.

명령어 표면

python3 <skill-dir>/scripts/cua.py <command> [options]

각 실행 결과로 출력되는 단일 JSON 객체를 파싱하십시오:

  • 성공: ok: true이며, data와 때때로 next를 포함합니다.
  • 실패: ok: false이며, error.code와 때때로 next.setup_command를 포함합니다.

핵심 명령어가 아닌 명령어는 references/commands.md를 참조하십시오. references/auth.md, references/outcomes.md, 또는 references/troubleshooting.md는 해당 상태가 발생할 때만 읽으십시오.

핵심 워크플로

  1. auth status를 실행합니다.
  2. AUTH_REQUIRED, TOKEN_EXPIRED, 또는 REFRESH_FAILED 상태가 발생하면 반환된 setup_command를 사용자에게 전달합니다. 사용자에게 자신의 로컬 터미널에서 이 명령을 실행하고, 숨겨진 프롬프트를 통해 AgentPlan API 키를 입력하도록 요청하십시오. 에이전트 세션에서 대화형 로그인을 실행하거나 채팅에서 키를 수락하지 마십시오.
  3. 사용자가 로그인이 완료되었다고 확인하면 auth status를 다시 실행합니다.
  4. delegate --objective "<user request>"를 한 번 실행합니다. 사용자의 목표를 계획하거나 분해하지 않고 그대로 유지하십시오.
  5. data.invocation_id를 기록하고, 동일한 요청을 다시 제출하지 마십시오.
  6. 종료 상태까지 data.outcome을 처리합니다:
    • in_progress: next.command를 실행하고 계속 모니터링합니다.
    • needs_input: data.input_request.question을 그대로 전달한 후, 사용자의 답변을 answer로 제출합니다.
    • completed: data.result.text를 신뢰할 수 있는 최종 결과로 사용합니다.
    • failed: 실패를 보고하고, 요청이 있고 안전한 경우에만 재시도합니다.
    • cancelled: 취소를 보고합니다.

작업 생성이 ACTIVE_RUN_CONFLICT를 반환하면 새 요청이 시작되지 않았습니다. 중단하고, 데스크톱이 사용 중임을 사용자에게 알리고, 사용자가 명시적으로 요청하지 않는 한 재시도하거나 기존 작업을 검사하지 마십시오.

특별 의도 처리

  • 특정 데스크톱 또는 재사용 가능한 컨텍스트: desktop list, task run, context, task continue를 사용합니다.
  • 로컬 파일 전달: CUA 목표에서 로컬 전달 관련 표현만 제거하고, CUA가 등록된 아티팩트를 내보내게 한 후, artifact list와 artifact save를 사용합니다.
  • 상태 또는 설정 확인: 가용성을 테스트하기 위해 태스크를 생성하지 말고 ping, diagnose, 또는 model get을 사용합니다.
  • 활성 작업 중지: 사용자가 명시적으로 요청한 경우에만 cancel을 사용합니다.

안전 및 결과 무결성

  • assets/config.json에 있는 번들 게이트웨이를 사용하고, ap-cua-skill과 동일한 호출별 및 환경변수 오버라이드를 허용합니다.
  • 자격 증명을 ap-cua-skill과 정확히 동일하게 구성합니다: --api-key, 그 다음 AP_CUA_AGENTPLAN_API_KEY, AGENTPLAN_API_KEY, 또는 ARK_API_KEY를 확인하고, 키를 다른 방법으로 얻을 수 없는 경우 숨겨진 로컬 터미널 프롬프트를 사용합니다. 성공한 자격 증명을 로컬 0600 캐시에 검증하고 저장합니다.
  • API 키, 캐시 내용, 인증 헤더, 사용자 응답, 아티팩트 바이트를 절대 노출하지 마십시오.
  • 진행 텍스트나 종료되지 않은 상태에서 완료를 추론하지 마십시오.
  • result.text는 outcome == completed인 경우에만 신뢰할 수 있는 것으로 간주합니다.
  • 기존 로컬 파일 덮어쓰기를 거부합니다. artifact save에는 새 출력 경로가 필요합니다.
  • HTML/인터스티셜 응답을 아티팩트로 거부하고 디스크에 기록하지 마십시오.
  • base64 텍스트나 외부 공유 링크를 다운로드된 파일로 수락하지 말고, 등록된 아티팩트가 필요합니다.
  • CUA 질문을 우회하거나, 지속적인 모델 설정을 수정하거나, 일정을 관리하거나, 데스크톱 액세스 티켓을 노출하거나, 데스크톱 재부팅/리셋 작업을 호출하지 마십시오.

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