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找到适合任务的 Agent Skill,阅读介绍并复制安装命令。

更新于 11-04 00:13

智能体与模型

25,572 个结果

pstack-correct

pstack-correct 是一个面向 Pstack 任务的智能体技能,用于处理反复出现的智能体错误、进行结构性预防,或执行“规则到执行器”的审计。它要求先通过阅读近期提交、回滚、评审评论、智能体指令文件等,把重复出现的错误归类(同一类错误出现两次即成立),然后在可行的最高层级上修复:优先用架构消除(单一状态所有者、单一受支持路径、隐藏内部实现、单一事实来源、删除旧方式与死代码),其次用类型约束,再用 lint 或 CI 检查(错误信息需指明应使用的文件、类型或函数),并测试行为。文档或智能体规则最后写,仅用于判断性决策。修复时每类一个提交,并证明新检查能在真实历史错误上失败,本地与 CI 运行同一命令。最后在智能体指令文件中维护规则与执行器对照表;当操作者纠正时,修复错误并准备指令变更以供评审,学习不会静默改变当前运行已批准的规则。完成条件是每个已处理类别都有可演示的预防机制或有理由的判断规则、相关检查通过、拟议的指令变更可评审。

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pstack-reflect

pstack-reflect 是 Agent Skills 体系中的反思技能,用于从当前对话中提炼可长期保留的经验,并把这些经验转化为对源技能的修改。当用户说出“reflect”或“/pstack-reflect”时触发。它不会自动应用任何改动:先定位当前对话的转录记录,再并行启动“判断”“工具”“发散”三名评审,由综合者交叉核验引用并给出“接受/拒绝/待办”清单,经用户明确批准后才修改技能源文件。适用于对纠正进行复盘、持续改进技能库的场景;对话琐碎、跑题或已由正���遵循的现有技能覆盖时应当跳过。

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pstack-sharpen

pstack-sharpen 是一个来自 christofferbergj/agent-skills 的智能体技能,用于在开始执行 Pstack 任务之前先强化任务设定:以顶尖专家的视角审视任务,弄清用户的真实目标,判断任务是否过度指定或规格不足,调整约束(放宽无益的限制、补充必要的限制),并把本应由用户决定的选择保留给用户。它只纳入能让工作变得更好的内容,而不是让任务变得更大,同时始终保留一项独立的外部正确性检查,且不在执行过程中叙述这套框架,也不返回改写后的提示词。适用于需要在动手前校正任务方向、提升产出质量的场景。

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