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更新于 11-02 00:09

智能体与模型

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omx

OMX(oh-my-codex)是面向 OpenAI Codex CLI 的多智能体编排层,提供 30 个专用智能体、40 多个工作流技能、基于 tmux 的团队编排以及持久化 MCP 服务器。它通过角色提示词、工作流技能和分阶段流水线(plan → prd → exec → verify → fix),帮助用户在 Codex CLI 中组织复杂的多智能体协作任务,支持并行团队工作、代码审查、安全审计、测试驱动开发等场景。安装需 Node.js >= 20 及已配置的 Codex CLI,通过 npm 全局安装后运行 omx setup 与 omx doctor 完成初始化与诊断。

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prompt-repetition

Prompt Repetition 是一种提升大语言模型(LLM)准确率的提示词重复技术。由于 LLM 以因果语言模型方式训练,每个 token 只能关注之前的 token,导致处理上下文时无法参考后出现的问题、选项优先的多选题难以理解题意、长列表中的位置信息注意力衰减等问题。该技术通过将同一提示词重复 2 至 3 次,使第二遍处理能够引用完整的第一遍内容,从而在一定程度上模拟双向注意力的效果。据 Google Research 2025 研究,在 70 项基准测试中有 47 项(67%)取得显著提升,无性能下降案例,最显著提升为 Gemini 2.0 Flash-Lite 在 NameIndex 任务上从 21.33% 提升至 97.33%。该技能主要面向轻量级模型(如 claude-haiku、gemini-flash、gpt-4o-mini 等),适用于选项优先的多选题、上下文加问题检索、索引/位置任务、NPC 对话一致性及非推理任务,不适用于已使用思维链(CoT)的任务或推理模型。

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write-agent-instructions

write-agent-instructions 是一个用于创建、编辑、审查、评估和精简“智能体指令”的技能。这里的智能体指令指模型或智能体实际执行的文本,包括技能(skills)、斜杠命令、AGENTS.md 与 CLAUDE.md、系统与开发者提示词,以及为智能体编写的任务提示词。它覆盖从新建、措辞修改、结构性修订(含精简)、审查到评估的完整流程,并强调先明确任务类型、再收集材料、按结果导向撰写、合理放置内容、先精简后润色、最后检查与报告。该技能还提供按条件加载的参考文档,分别处理技能机制、指令精简、上下文设计和指令评估。

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