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云迁移CMG

试用

腾讯云迁移平台(CMG/MSP)全流程能力。触发词:资源扫描、扫描阿里云/AWS/华为云/GCP资源、生成云资源清单、选型推荐、对标腾讯云、推荐规格、帮我推荐、给我推荐、ECS对应什么腾讯云产品、成本分析、TCO、迁移报价、询价、价格计算器、cmg-scan、cmg-recommend、cmg-tco

它能做什么

腾讯云迁移平台(CMG/MSP)全流程能力。触发词:资源扫描、扫描阿里云/AWS/华为云/GCP资源、生成云资源清单、选型推荐、对标腾讯云、推荐规格、帮我推荐、给我推荐、ECS对应什么腾讯云产品、成本分析、TCO、迁移报价、询价、价格计算器、cmg-scan、cmg-recommend、cmg-tco

技能文档

CMG 云迁移 Skill

云迁移服务平台(CMG/MSP)AI 辅助能力,覆盖迁移前评估的完整流程。

能力地图

能力触发场景详细文档
资源扫描 (cmg-scan)扫描阿里云/AWS/华为云等资源清单,导出 Excel{baseDir}/references/scan.md
选型推荐 (cmg-recommend)将扫描结果对标腾讯云产品规格,生成推荐方案{baseDir}/references/recommend.md
成本分析 (cmg-tco)⚠️ 必须通过 API/价格计算器获取真实价格,严禁自行估算价格,生成 TCO 对比报告{baseDir}/references/tco.md
迁移执行引导 (cmg-migrate)根据资源类型引导用户使用腾讯云对应迁移工具(主机/对象存储/数据库/文件存储){baseDir}/references/migrate.md

产品代码速查表(所有平台):{baseDir}/references/products.md


典型工作流

1. 资源扫描 (cmg-scan)
   ↓ 产物:xxx_scan_xxxxxx.xlsx(资源清单 Excel)

2. 选型推荐 (cmg-recommend)
   ↓ 输入:xxx_scan_xxxxxx.xlsx
   ↓ 产物:cmg_recommend_result.json(推荐结果,含源端参数 + MCP 原始返回)

3. 成本分析 (cmg-tco)
   ↓ 输入:cmg_recommend_result.json(推荐方式,优先)或 Excel(直接扫描方式)
   ↓ ⚠️ 严禁自行估算/编造价格!必须通过以下真实渠道获取:
   ↓ 方式1(推荐): 调用 tco_pricing.py 脚本通过 API 批量询价
   ↓ 方式2(备选): 通过浏览器访问各云厂商官方价格计算器
   ↓ 产物:pricing_data.json + TCO 对比报告(Excel + HTML)

4. 迁移执行引导 (cmg-migrate)
   ↓ 根据资源类型引导对应迁移工具:
   ↓ 主机 → 云迁移 > 主机迁移
   ↓ 对象存储 → 云迁移 > 对象存储迁移(MSP)
   ↓ 数据库 → DTS
   ↓ 文件存储 → 云迁移 > 文件存储迁移(使用迁移集群)

使用指南

收到用户请求后,先判断属于哪个能力阶段,然后 Read 对应文档:

  • 用户想扫描云资源:Read {baseDir}/references/scan.md
  • 用户想选型推荐/对标腾讯云/推荐规格:Read {baseDir}/references/recommend.md
  • 用户想查价格/TCO 分析/询价/价格计算器:Read {baseDir}/references/tco.md
  • 用户想迁移/问怎么迁移/迁移工具/开始迁移:Read {baseDir}/references/migrate.md
  • 用户问产品代码:Read {baseDir}/references/products.md

cmg-recommend 特别说明

选型推荐通过 mcporter + 远端 MCP Server 执行,Read recommend.md 后按以下流程处理:

  1. 运行 {baseDir}/scripts/setup.sh --check-only 检查环境(只读,不做任何修改)
  2. 若未配置,必须先向用户索取 MCP Server 地址,然后运行: {baseDir}/scripts/setup.sh --server-url https://<用户提供的地址> 脚本会在全局安装 mcporter、写入 ~/.mcporter/mcporter.json 之前请求确认。
  3. 环境就绪后,使用 mcporter call cmg-recommend. 调用推荐工具

⚠️ 不要在未经用户确认的情况下运行 setup。 本 Skill 不内置默认 MCP Server 地址。 推荐请求会把用户的云资源清单(实例规格、地域、数量等)发送到该地址,因此:

  • 地址必须由用户显式提供,不得由 Agent 代为猜测或填充;
  • 只接受 https://localhost 可用 http:// 本地调试);
  • setup 会修改全局 npm 环境并写入用户主目录配置,属于持久化变更,必须由用户确认。

若用户没有可用的 MCP Server 地址,如实告知选型推荐不可用,不要回退到任何默认地址。


🚨🚨🚨 绝对红线:价格数据必须来自真实查询 🚨🚨🚨

本 Skill 涉及的所有价格数据都将直接用于商业决策和客户报价。 虚假价格将导致严重的商业损失和信誉损害,后果不可挽回。

❌ 绝对禁止

  1. 绝对禁止自行估算、推算、编造任何价格数据 — 不管你对价格有多"自信",你的知识已经过时,云厂商价格随时在变
  2. 绝对禁止使用"根据经验估计"、"大约"、"通常价格"等模糊说法代替真实询价 — 没有真实数据就明确告知用户
  3. 绝对禁止基于历史知识推断当前价格 — 你的训练数据中的价格信息已经过时,不具备参考价值
  4. 绝对禁止在无法调用 API 或访问价格计算器时自行补充价格 — 应该报错并告知用户原因

✅ 必须遵守

  1. 所有价格必须通过以下渠道之一获取:
    • 调用 {baseDir}/scripts/tco_pricing.py 脚本通过云厂商 API 获取真实报价
    • 通过浏览器访问云厂商官方价格计算器页面读取真实报价
  2. 如果 API 调用失败或浏览器无法访问,必须明确告知用户获取价格失败,说明失败原因,并请用户协助解决 — 绝不能"补一个估算值凑合"
  3. 每条价格记录必须包含 price_source 字段,标明数据来源(如"阿里云 DescribePrice API"、"腾讯云 InquiryPriceRunInstances API"、"阿里云价格计算器网页")
  4. 生成报告前必须确认所有 pricing_items 的价格均来自真实查询

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