arkcli 接入向导（workflow）

CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取 ../arkcli-shared/SKILL.md（认证闸门、命令选择顺序、写操作安全边界）。

本 skill 只负责编排顺序与分支。 每一步的私有命令细节（如 +deploy 的 --model / --name / JSON 字段，models search 的过滤）都在对应能力 skill 里，本文不重复。本文只允许出现跨命令通用的安全护栏（如 --dry-run 预演）；一旦出现某个命令的私有 flag 说明，就是越界。

它解决什么

用户表达的是意图级目标（"我想在服务里用豆包"），而不是命令级目标（"部署一个 endpoint"）。这类口语通常不会命中 arkcli-deploy 的关键词，但本质就是"正式接入 = 需要一个可复用的 Endpoint"。本 skill 把这个意图固化成一条有序、有分支、可回归的链路，逐步 delegate 给 owning skill。

触发 vs 不触发

• ✅ "我想在我的 app/服务里用豆包" / "怎么把方舟模型接到我的服务" / "帮我接入 seedream" / "想正式用上某模型"
• ❌ 语音模型接入 / TTS / ASR / 配音 / 朗读 / 播客 / 音色 / 实时语音交互，或模型名命中 doubao-seed-tts-*、doubao-seed-asr-*、seedasr-* → 不走本向导；只转 arkcli-models 做广场发现，并说明当前 arkcli 不支持语音模型调用、部署、示例、用量、费用或接入向导
• ❌ 用户已说"部署 / 创建 endpoint / deploy" → 直接走 arkcli-deploy（已在 deploy 意图里，不必经本向导）
• ❌ 只想"试效果 / 问一句 / 生成一张图" → +chat / +gen（试用不需要 Endpoint）
• ❌ 只想"看示例代码"且已知模型名 → 直接 arkcli-code-example

编排（每步 delegate，不抄细节）