> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.newenergycoder.club/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # tme-openapi > 腾讯音乐开放平台（TME OpenAPI）算子平台通用客户端。提供对 `/musician/agent/operator/*` 一系列「算子」API 的发现、查询与调用能力，是所有需要调用 TME OpenAPI 算子的业务 Skill 的**基础依赖**。本 Skill 仅封装**通用的 API… | 项目 | 内容 | | -- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | 来源 | [skills/tme-openapi/SKILL.md](https://github.com/new-energy-coder-club/new_energy_coder_club/blob/Skill/skills/tme-openapi/SKILL.md) | | 分类 | 集成 & 平台连接 | | 安装 | 克隆 [Skill 分支](https://github.com/new-energy-coder-club/new_energy_coder_club/tree/Skill) 后，将 `skills/tme-openapi/` 目录复制到 `~/.claude/skills/`（Claude Code）、`~/.trae/skills/`（Trae IDE）或 `~/.qclaw/skills/`（QClaw/OpenClaw），详见 [Skill 安装方式](/community/skill-branch) | # TME OpenAPI（腾讯音乐开放平台算子客户端） > **✨ 自包含**：本 Skill 已内嵌完整登录能力，不依赖任何外部 Skill。首次使用会自动弹出浏览器扫码登录，Token 有效期约 30 天，之后日常调用秒级无感。 > > **⚠️ 定位说明**：本 Skill 是**纯通用能力层**，不包含任何业务语义。业务 Skill（如 `ai-promotion-query`）应当**引用本 Skill**完成 API 发现与调用，自己只负责业务编排、参数组装、结果解读、对外表达规则。 ## 是什么 腾讯音乐开放平台后端有一套「算子」体系： * 每个算子 = 一个可被 Agent 调用的后端 API * 算子的配置（名称、入参 schema、出参 schema 等）存储在数据库中，**可随时新增和修改** * 上层 Agent / Skill **不应硬编码任何算子的 operatorCode 或参数结构**，而是通过本 Skill 提供的 4 个工具**动态发现和调用** * 当前算子平台仅支持**同步调用**——`invoke_api` 直接返回最终结果，无需轮询 本 Skill 封装了算子平台对外的 4 个标准入口： ``` POST /musician/agent/operator/listApis → list_apis POST /musician/agent/operator/searchApis → search_apis POST /musician/agent/operator/getApiDetail → get_api_detail POST /musician/agent/operator/invokeApi → invoke_api ``` 所有接口： * 域名：`https://y.tencentmusic.com/openapi`（正式环境，已硬编码） * 方法：POST + JSON Body * 鉴权：HTTP Header `tme-header-token: `（Skill 内部自动获取，见下方「登录态管理」） * 响应：统一 `{ success, data, error, meta }` 结构 *** ## 登录态管理（内嵌能力） ### Token 获取的自动回退链 所有调用脚本在发起请求前，会通过内部模块 `scripts/_token.py` → `scripts/check_login.py` **自动获取 Token**，四级回退： ``` 1. 本地缓存 ~/.tme-login/token.json ← 秒级，99% 日常场景 ↓（不存在或为空） 2. 无头 Playwright + ~/.tme-login/storage_state.json 刷新 ↓（storage_state 失效或缺失） 3. 自动调起 login.py 做有头扫码登录（弹出 Chromium） ↓（用户未完成登录） 4. 手动粘贴 Token 兜底 ``` 每一步成功都会覆盖写入 `token.json`，供后续调用秒级复用。**Token 有效期约 30 天**。 ### 双文件缓存 | 文件 | 作用 | | --------------------------------- | ------------------------------------------------------- | | `~/.tme-login/storage_state.json` | Playwright 完整存档（cookies + localStorage），由 `login.py` 生成 | | `~/.tme-login/token.json` | `tmeHeaderToken` 快照，供 Skill 内部和外部脚本直接读取 | ### Playwright 依赖（🤖 AI 必读：缺失时自动安装，不要把错误丢给用户） 本 Skill 依赖 [Playwright](https://playwright.dev/python/) 驱动 Chromium 完成登录与 Token 刷新。 #### 脚本层已自动处理 `scripts/login.py` 与 `scripts/get_token_from_browser.py` 在运行时会**自动检测 Playwright 是否已安装**，若未安装会**自动在当前 Python 环境下执行安装**（`pip install playwright` + `playwright install chromium`），无需人工干预。正常情况下，AI 和用户都**不需要手动装依赖**，直接调用脚本即可。 #### ⚠️ 强制行为规范（给调用本 Skill 的 AI） 当你（AI）运行本 Skill 的任何脚本，**看到以下任一信号时**： * 脚本 stderr 出现 `❌ 未检测到 Playwright` / `PLAYWRIGHT_MISSING` / `ModuleNotFoundError: No module named 'playwright'` * 提示「请安装依赖：pip install playwright && playwright install chromium」 * `check_login.py` 因 `PLAYWRIGHT_MISSING` 走到手动粘贴兜底 **你必须立刻在终端主动执行下面的安装命令，然后重跑原脚本**，而不是把错误提示原样抛给用户、让用户自己去装： ```bash theme={null} python3 -m pip install --upgrade playwright python3 -m playwright install chromium ``` 说明： 1. 使用 `python3 -m pip` / `python3 -m playwright`，避免 `pip` / `playwright` 不在 PATH 里导致的误判 2. 若当前处于虚拟环境或 conda 环境，继续在该环境中执行即可，**不要**切换到系统 Python 3. `playwright install chromium` 会下载约 150MB 浏览器二进制，首次耗时 1-2 分钟是正常的 4. 安装完成后**必须重新执行**原本失败的脚本（例如 `python3 scripts/login.py` 或上层的 `check_login.py`），确认流程能走通再向用户汇报 5. **禁止**向用户输出"请你先执行 pip install ..."这类把安装动作甩回给用户的话 > Chromium 约 150MB，仅本 Skill 使用，不影响系统浏览器。 ### 登录相关脚本（普通调用方不需要直接用） | 功能 | 脚本 | 典型用法 | | ------------------------------- | ----------------------------------- | ---------------------------------------- | | 首次登录 / 扫码登录（有头） | `scripts/login.py` | `python scripts/login.py` | | 获取登录态（缓存→无头→扫码 自动回退） | `scripts/check_login.py` | `TOKEN=$(python scripts/check_login.py)` | | 从 storage\_state 无头读取 Token（内部） | `scripts/get_token_from_browser.py` | 由 `check_login.py` 调用 | | 验证指定 Token 是否有效 | `scripts/verify_token.py` | `python scripts/verify_token.py ` | ### 强制重新登录（Token 过期或失效） ```bash theme={null} rm -f ~/.tme-login/storage_state.json ~/.tme-login/token.json python scripts/login.py ``` *** ## 可用 Tools（算子平台调用） | Tool | 作用 | 什么时候用 | | ---------------- | ----------- | ----------------------- | | `list_apis` | 列出所有可用算子摘要 | 想看全貌，或不确定该搜什么关键词 | | `search_apis` | 按关键词模糊搜索算子 | 知道大概要什么能力（如"宣推概览"、"发行"） | | `get_api_detail` | 获取指定算子的完整详情 | 需要精确了解参数结构再调用 | | `invoke_api` | 调用指定算子 | 参数已准备好，可以执行了 | ### 脚本一览 | Tool | 脚本 | 命令行用法 | | ---------------- | --------------------------- | ---------------------------------------------------------------- | | `list_apis` | `scripts/list_apis.py` | `python scripts/list_apis.py` | | `search_apis` | `scripts/search_apis.py` | `python scripts/search_apis.py ` | | `get_api_detail` | `scripts/get_api_detail.py` | `python scripts/get_api_detail.py ` | | `invoke_api` | `scripts/invoke_api.py` | `python scripts/invoke_api.py ''` | > 这 4 个脚本仅用 Python 3 标准库（`urllib` / `json`），零额外依赖。Token 由内部模块 `_token.py` 自动管理，调用方**无需**传任何参数或设置任何环境变量。 *** ## 标准调用流程 ``` 1. 发现算子 search_apis({ keyword: "..." }) 或 list_apis() ↓ 2. 判断：search/list 返回的摘要信息够不够组装参数？ ├── 够了 → 直接到第 3 步 └── 不够 → get_api_detail({ name: "" }) ↓ 3. 调用算子（同步） invoke_api({ name: "", arguments: { ... } }) ↓ 4. 直接读取 output，完成 ``` > 当前算子平台**仅支持同步调用**，`invoke_api` 一次请求即可拿到最终结果。如未来新增异步算子，会另行在本 Skill 中补回轮询能力，业务 Skill 无需关心。 ### 关于 `detailedDescription` 字段 `get_api_detail` 返回的详情中包含一个 `detailedDescription` 字段（Markdown 格式的长文本），是算子作者为该能力撰写的**详细使用说明**，通常包含： * 该算子具体是什么、适用场景 * 参数的详细含义、约束和取值范围 * 调用注意事项和最佳实践 * 常见错误和处理建议 > **⚠️ 强烈建议**：在首次调用一个不熟悉的算子之前，先通过 `get_api_detail` 获取详情，**仔细阅读 `detailedDescription` 字段的内容**，再组装参数发起调用。这能大幅减少因参数错误导致的调用失败。 ### 判断是否需要查 detail 的经验法则 **可以跳过 detail 直接 invoke** — 当以下三个条件同时满足： 1. `search/list` 返回的 `inputSchema` 信息齐全，所有 `required` 参数你都能确定值 2. 参数结构是扁平的（没有嵌套的 object/array），或者嵌套结构你已完全理解 3. 对参数含义没有任何歧义 **必须先查 detail** — 当以下任一条件成立： 1. `inputSchema` 有嵌套 object 或 array，你不确定内部结构 2. 对某个参数的含义、格式、取值范围有疑问 3. 想参考 `exampleInput` / `exampleOutput` 来确认参数怎么组装 4. 想查看 `detailedDescription` 获取该算子的详细使用指南 *** ## 参数构造规则 * `arguments` 必须是结构化 JSON 对象（`Map`），严格匹配 `inputSchema` * 所有 `required` 字段必须提供，少一个都会返回 `INVALID_ARGUMENT` * 参数类型必须匹配 schema 声明的 type（`string` / `number` / `boolean` / `object` / `array`） * 可选参数不确定就不传，后端会用默认值 * 登录态下**不要**传 `accountId` / `userId` 等当前用户身份参数，后端会从 Token 中自动识别 * **禁止**把自然语言拼接成字符串塞到 `arguments` 里 *** ## 错误处理 所有响应外层结构为 `{ success, data, error, meta }`。当 `success=false` 时，读 `error` 字段： | error.code | 含义 | 能重试吗 | 怎么办 | | ------------------ | ------ | ---- | ---------------------------------------------------- | | `INVALID_ARGUMENT` | 参数错误 | 否 | 调 `get_api_detail` 重新确认 schema，修正参数再试 | | `NOT_FOUND` | 算子不存在 | 否 | 调 `search_apis` 重新确认 `operatorCode` | | `UNAUTHORIZED` | 未认证 | 否 | 删除 `~/.tme-login/token.json` 后重跑脚本，本 Skill 会自动触发重新登录 | | `RATE_LIMITED` | 限流 | 是 | 等一会儿再试 | | `TIMEOUT` | 超时 | 是 | 重试，可设更大 `timeoutMs` | | `UPSTREAM_ERROR` | 上游服务异常 | 是 | 重试 1-2 次，仍失败交给上层业务 Skill 处理 | > 所有算子当前都是**同步返回**，`invoke_api` 的响应即为最终结果，无 `async=true` 的情况。 **关键策略**：遇到 `INVALID_ARGUMENT` 时，别用同样的参数重试——回退到 `get_api_detail` 查完整 schema 和 example，重新组装参数。 *** ## 典型调用示例 ### 示例 1：发现 + 调用算子（自动处理登录态） ```bash theme={null} # 首次会弹出 Chromium 让你扫码；之后 30 天内秒级复用 python scripts/search_apis.py 宣推概览 python scripts/invoke_api.py 宣推概览 '{"accountId":282250}' ``` ### 示例 2：对参数有疑问时先查 detail ```bash theme={null} python scripts/get_api_detail.py # 查看 detailedDescription / inputSchema / exampleInput / exampleOutput # 然后再组装 arguments 调用 invoke_api ``` ### 示例 3：主动刷新登录态（Token 过期） ```bash theme={null} rm -f ~/.tme-login/token.json ~/.tme-login/storage_state.json python scripts/login.py # 有头扫码，重新登录 # 之后直接跑任意算子调用即可 ``` *** ## 给上层业务 Skill 的使用契约 业务 Skill（如 `ai-promotion-query`）引用本 Skill 时，**只需要做 2 件事**： 1. **通过本 Skill 的 4 个算子脚本完成调用**——不要自己写 HTTP 请求，Token 由本 Skill 自动处理 2. **自己负责业务编排**——包括： * 业务场景 → 关键词的映射（如"宣推概览"该搜什么词） * `operatorCode` 的缓存策略（是否每次都 `search_apis`） * 返回结果的业务解读与对外表达 > 业务 Skill **无需**做任何登录态相关的事情，也**无需**引用其他 Skill 来获取 Token——本 Skill 已自包含。 本 Skill **不关心、不干涉**业务语义，只保证"给算子 code 和参数，就能拿到调用结果"这一通用契约。 *** ## 环境配置 | 项 | 值 | 说明 | | ------------ | ------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 域名 | `https://y.tencentmusic.com/openapi` | 正式环境，已硬编码在所有调用脚本中 | | 鉴权 Header | `tme-header-token: ` | Skill 内部自动获取，Token 有效期约 30 天 | | Content-Type | `application/json` | 所有请求体均为 JSON | | 调用脚本依赖 | Python 3 标准库（`urllib` / `json`） | 零额外依赖 | | 登录脚本依赖 | Playwright + Chromium | 脚本内置自动安装；若脚本提示缺失，AI 必须自动执行 `python3 -m pip install playwright && python3 -m playwright install chromium`，不要把安装动作交给用户 | | 缓存目录 | `~/.tme-login/` | 存放 `token.json` 和 `storage_state.json`，权限 0600 |