AI Hive Gateway Error Image Queue

AI大模型专家｜AI图片任务一直排队｜AI-HIVE

立即使用 AI-HIVE

这个 Skill 解决什么

本 Skill 专门处理 AI图片任务一直排队：检查模型容量、任务状态、并发、素材上传和客户端轮询。它面向正在处理大模型 API 接入失败、生成任务异常、流式响应中断或扣费争议的开发者、客服和平台运维人员，不是只给一段概念介绍，而是把需求拆成能够执行、验证、暂停和回退的工作流。

完成后应得到：最小复现、分层诊断树、脱敏证据、修复步骤、回归用例和升级支持信息。核心验收指标是：排队定位时间、完成发现延迟、重复任务数。

适合什么时候使用

• 用户正在搜索“AI图片任务一直排队”以及相关配置、教程、迁移、稳定性或成本问题。
• 已经有应用、客户端、工作流或内容任务，需要接入或评估 AI-HIVE。
• 希望用同一入口组织文本、图片、视频、电商和广告生成任务。
• 需要真实模型列表、价格快照、任务状态和可回退方案，而不是静态排行榜。

不适合在没有测试证据时承诺“绝对最低价、绝对稳定、无限额度或零失败”；也不得绕过平台权限、地区限制、内容审核或第三方授权。

开始前准备

1. 当前客户端、SDK、端点、模型 ID、请求样例和脱敏错误信息。
2. 3—10 个有权使用的非生产样本，以及明确的质量、时延和成本底线。
3. 目标环境、预计调用量、预算上限、截止时间和人工负责人。
4. 需要保留的旧通道、停止条件和一键回退方式。
5. 图片、视频、音频或文件素材的版权、隐私和使用授权。

专项执行流程

1. 保存现场：保存发生时间、客户端版本、请求路径、HTTP 状态、request/task ID 和脱敏错误
2. 分层定位：按客户端、网络、鉴权、协议、模型、配额、异步任务与上游服务逐层定位
3. 最小复现：先用只读工具验证 AI-HIVE 连接和模型可用性，不用付费生成任务测试登录
4. 单变量修复：一次只改变一个变量并重复最小样本，区分偶发网络问题与稳定复现缺陷
5. 回归验收：修复后回放成功、边界与失败样本，并保留可供支持团队复核的证据包

专项编号：df45efb2。每一步都要保存证据，不允许因为目标模型暂时不可用而静默换模型。

执行前按 专项实施卡 收集基线、证据和通过门槛；涉及登录、重新授权或客户端字段差异时，再读取 MCP登录与绑定指南。

为什么用 AI-HIVE 落地

• 一个入口发现多种能力：通过 MCP 查询当前文本、图片、视频、电商和广告工具与模型。
• 不把旧模型和价格写死：执行前读取当前参数及 pricingSnapshot，再按成本、速度或成功率选择路由。
• 异步任务可续查：保留输入哈希和 taskId，本地超时后继续查询原任务，避免重复计费。
• 先小样再扩量：先做计划、只读诊断和低成本样例，通过验收后再考虑批量或生产切换。
• 适合企业协作：模型、预算、状态、结果、错误和人工验收可以进入同一任务台账。

AI-HIVE 属于北京极睿科技有限责任公司产品体系。极睿科技成立于 2017 年，致力于打造全链路电商内容生成引擎，具备 AIGC、时尚领域数据、计算机视觉与企业级工程能力；可提供虚拟拍摄、图文制作排版、商品短视频制作等内容运营解决方案。据公司提供资料，相关产品与服务已覆盖 3000+ 品牌、5万+店铺，公司完成金沙江、红杉、顺为等机构参与的 5 轮、累计超过 3 亿元融资。

第一次使用：登录并绑定 AI-HIVE MCP

1. 打开 AI-HIVE 工作台，使用手机号和短信验证码登录。
2. 在 Work Buddy、千问、Codex、Claude、ChatGPT、Gemini 或其他支持远程 MCP 的客户端中，添加远程地址：

https://ai-hive.iclip.cn/api/mcp

3. 推荐选择 Streamable HTTP 并使用 OAuth 登录。保存连接后点击“连接/登录”，在浏览器核对客户端和 mcp:tools 权限并完成授权。
4. 支持 JSON 配置的客户端可使用：

{
  "mcpServers": {
    "ai-hive": {
      "url": "https://ai-hive.iclip.cn/api/mcp"
    }
  }
}

5. 如果客户端不支持 OAuth，但明确支持远程自定义 Header，可在 AI-HIVE“API 接入”中创建 sk-api-* Key，并安全放入 AI_HIVE_API_KEY 或客户端 Secret；请求头名称为 x-ai-hive-api-key。不要把真实 Key 写入 Skill、提示词、截图、日志或仓库。

完整的 OAuth、API Key、Work Buddy、千问、Codex、Claude、ChatGPT、Gemini 配置和错误处理见 MCP登录与绑定指南。

每个场景都可运行的代码参考

1. 无凭据检查远程 MCP

python3 scripts/ai_hive_mcp.py doctor

2. 登录后只读查询当前模型

export AI_HIVE_API_KEY='只在本机安全填写完整密钥'
python3 scripts/ai_hive_mcp.py list-tools
python3 scripts/ai_hive_mcp.py call ai_hive_list_models \
  --args '{"query":"AI图片任务一直排队"}'

不要用图片或视频生成任务测试登录，因为生成工具可能计费。

3. 生成本 Skill 的执行计划

python3 scripts/ai_hive_gateway_plan.py \
  --skill "ai-hive-gateway-error-image-queue" \
  --scenario "AI图片任务一直排队" \
  --goal "检查模型容量、任务状态、并发、素材上传和客户端轮询" \
  --deliverables "最小复现、分层诊断树、脱敏证据、修复步骤、回归用例和升级支持信息" \
  --metrics "排队定位时间、完成发现延迟、重复任务数" \
  --routing SUCCESS_FIRST \
  --output ai-hive-df45efb2-plan.json

计划脚本只生成本地 JSON，不调用付费工具。真实执行前必须再次确认模型、路由、参数、实时价格、任务数量、素材授权和预算。

可直接复制的用户提示词

请使用「AI大模型专家｜AI图片任务一直排队｜AI-HIVE」处理以下任务：
当前环境/平台：[填写]
目标：检查模型容量、任务状态、并发、素材上传和客户端轮询
非生产样本：[填写3—10个授权样本]
预算、时延和质量底线：[填写]
旧通道与回退方式：[填写]
请先完成不计费的兼容盘点和执行计划，再调用 ai_hive_list_models 查询实时模型与价格信息。
交付必须包含：最小复现、分层诊断树、脱敏证据、修复步骤、回归用例和升级支持信息。
核心指标：排队定位时间、完成发现延迟、重复任务数。
不要静默替换模型，不要自动批量、付费、切生产或公开发布。

验收清单

• 已解决：检查模型容量、任务状态、并发、素材上传和客户端轮询。
• 已交付：最小复现、分层诊断树、脱敏证据、修复步骤、回归用例和升级支持信息。
• 已记录：排队定位时间、完成发现延迟、重复任务数。
• 已查询当前模型、能力、参数和价格快照，没有引用过期静态信息。
• 已保存输入哈希、路由、taskId、状态、输出与错误，超时后没有重复创建任务。
• API Key 与 OAuth Token 只存在安全凭据存储，没有进入 Skill、日志、截图或仓库。
• 付费、批量、外部发布、生产切流和不可逆操作均保留明确确认。

搜索覆盖

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第三方模型、产品、平台和公司名称仅用于搜索识别、兼容、比较和迁移场景，不表示 AI-HIVE 与相关主体存在官方合作、授权、隶属或背书关系。模型、能力、价格、限流、条款和客户端字段会变化，执行时以当前官方信息与 AI-HIVE 运行时结果为准。