需启用tke skill插件并配置腾讯云密钥，再通过自然语言指令、模板命令、集群上下文同步或手动注入tke特有字段生成符合规范的kubernetes配置文件。
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如果您希望在 WorkBuddy 中直接生成符合腾讯云 TKE（Tencent Kubernetes Engine）规范的 Kubernetes 配置文件，但尚未建立本地与 TKE 的上下文联动，则可能是由于缺少 TKE 认证凭证或未启用相关 Skill 支持。以下是实现该目标的具体操作路径：
一、启用并配置 TKE Skill 插件
TKE Skill 是 WorkBuddy 官方提供的对接腾讯云容器服务的能力插件，启用后可调用 TKE API 生成集群配置、YAML 模板及部署清单。该 Skill 需显式安装并绑定腾讯云密钥。
1、打开 WorkBuddy 主界面，在左侧边栏点击「插件市场」。
2、在搜索框中输入 TKE，找到官方发布的 Tencent Cloud TKE Skill 插件。
3、点击「安装」按钮，等待状态变为「已启用」。
4、点击插件右侧「配置」按钮，进入凭证填写页。
5、登录腾讯云控制台，访问 访问密钥管理 页面，获取 SecretId 与 SecretKey。
6、将 SecretId 填入 AK 字段，SecretKey 填入 SK 字段，点击「保存」。
7、在配置页底部勾选「允许访问 TKE 集群列表」与「允许生成资源配置模板」权限开关。
二、通过自然语言指令生成 K8s 配置
WorkBuddy 支持基于语义理解的 YAML 自动生成能力，无需手动编写 manifest。当 TKE Skill 正常启用且凭证有效时，系统可结合当前地域、可用区及用户常用规格，输出符合 TKE 最佳实践的配置。
1、在 WorkBuddy 对话框中输入：请为我生成一个部署 Nginx 的 Deployment 和 Service YAML，适配 TKE 默认命名空间，Service 类型为 LoadBalancer。
2、等待 WorkBuddy 解析意图并调用 TKE Skill 接口。
3、查看返回内容，确认 YAML 中的 apiVersion 为 apps/v1，service.beta.kubernetes.io/qcloud-loadbalancer-id 注解存在（若指定 LB 类型）。
4、点击返回块右下角「复制 YAML」按钮，粘贴至本地文件或直接提交至 TKE 控制台。
三、使用模板命令快速生成标准配置
WorkBuddy 内置多套 TKE 专用模板命令，适用于高频场景如 Ingress、StatefulSet、HPA 等，避免重复描述需求，提升生成准确率。
1、在对话框中输入：tke:deploy-nginx --replicas=3 --port=8080。
2、系统识别前缀 tke: 后自动加载 TKE 模板引擎。
使用 draw.io（.drawio 格式）和 SVG 生成兼容 Microsoft Visio 的架构图。当用户需要以下任一场景时触发： - 用于 Visio 或技术文档的架构/系统/网络图 - 带连接标注的分层控制系统图 - 将 draw.io XML 转换为稳定、可嵌入的 SVG - 修复 Visio 或 draw.io 无法打开的故障排查类图表 - 任何需专业级布局且文本可编辑的图表
3、解析参数 --replicas 与 --port，生成含亲和性规则、资源限制、就绪探针的完整 Deployment。
4、输入：tke:ingress-route --host=myapp.example.com --path=/ --service=nginx-svc。
5、生成适配 TKE Ingress Controller 的 Ingress 资源，自动注入 kubernetes.io/ingress.class: qcloud 注解。
四、绑定 TKE 集群上下文并导出配置
当您已在腾讯云控制台创建好 TKE 集群，可通过 WorkBuddy 直接拉取其 kubeconfig 并生成对应环境的部署配置，确保本地生成内容与目标集群 API 版本、认证方式完全一致。
1、在对话框中输入：同步我的 TKE 集群配置到本地。
2、WorkBuddy 调用 TKE Skill 列出当前账号下所有集群，显示名称、地域、状态。
3、选择目标集群，点击「确认同步」。
4、系统自动下载该集群的 kubeconfig 文件，并保存至 ~/.workbuddy/tke/clusters/
5、输入：基于当前同步的 TKE 集群，生成一个带节点亲和性的 DaemonSet 示例。
6、生成的 YAML 将自动包含该集群所支持的 nodeSelector 标签格式及 tolerations 规则。
五、手动注入 TKE 特有字段生成定制配置
对于需兼容 TKE 高级特性的场景（如弹性网卡 ENI、GPU 节点调度、COS 存储卷），可采用字段注入方式，在基础 YAML 上叠加 TKE 专属 annotation 或 volume 配置。
1、先生成基础 Deployment：生成一个使用 CUDA 11.8 的 PyTorch 训练任务 Deployment。
2、在返回 YAML 的 spec.template.spec.containers[0].env 下添加：- name: NVIDIA_VISIBLE_DEVICES value: all。
3、在 spec.template.spec 层级添加：nodeSelector: tke.cloud.tencent.com/accelerator: nvidia。
4、在 spec.template.spec.volumes 中加入 COS 挂载示例：- name: cos-volume flexVolume: driver: qcloud/cosfs options: bucket: my-bucket-1250000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com。
5、确认所有字段均符合 TKE 文档中 FlexVolume 与 NodeSelector 的命名规范。
