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更新于 11-05 00:16

智能体与模型

25,663 个结果

shape

Shape 是一套五命令工作流中的第二个命令,用于在智能体动手开发之前,把工单推进到可执行状态。它按工单分层处理:Tier 2 依次走 specify-behavior、design-solution、plan-tasks 三步,生成规格三件套;Tier 1 则走 root-cause 子技能,产出修复需求及其守护条件。每一步都会停在需要人工审批的关口,并只由操作者放行。运行时使用 /shape 触发;审批通过后,它会把工单状态从 shaping 改为 ready-for-agent,并在工单上写入 Requirements covered 行,供 /go 识别 Tier 1 修复。等待审批时,它会在工单上留言说明当前停在何处、等待谁。

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asking-user-questions

这是一个用于工作流中 ask_user_question 交互轮次共享规范的技能概念。它说明了如何按轮次与用户访谈:以设计树映射议题,每轮一次性提出当前可确定的前沿问题(即前置条件已解决、目前可以提问的那些决策),答案到达后再重算前沿,直到没有待定决策。它强调事实自己查、决策交给用户,问题须改变结果、具体到当前工作、揭示隐含假设与冲突;选项推荐项置顶并说明理由,选项以可观察行为描述,不自行编写“其他”或跳过项。还规定确认推断的回答方式、跳过或界面不可用时的降级处理,以及常见错误做法。

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context-network

Context Network 是一个面向智能体与人类协作者的上下文网络技能,用于在项目全生命周期中引导、维护和演进结构化的项目知识框架。它强调把隐性知识显性化、把关系写清楚,让知识能跨会话持久保留,并为人和智能体提供可导航的项目上下文。该技能可诊断当前上下文网络所处状态(CN0 至 CN6,从无网络、文档散乱、结构孤岛到维护失效),并据此生成脚手架、迁移文档、编写关系映射与导航入口。使用方式包括:在全新项目启动、文档散乱、智能体因缺少上下文而效果下降、或回顾发现上下文缺口时启用;支持 Bootstrap 模式(从零或整理散乱文档搭建结构)与 Maintenance 模式(诊断并改进已有网络)。适用于软件、研究、创意及个人知识等类型项目,可生成 .context-network.md 发现文件、context/ 目录结构及模板文件,并更新 CLAUDE.md 中的智能体指令。限制方面:技能假设项目需要跨会话的持久上下文,不处理实时项目工作、会话回顾分析或框架开发;对生命周期极短或纯实验型项目可能收益有限。

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mastra-hono

mastra-hono 是一个面向开发者的技能文档,讲解如何使用 Mastra v1 Beta 与 Hono API 服务器构建可用于生产的 AI 智能体(agent)、工具(tool)和工作流(workflow)。内容覆盖从智能体定义到部署的完整技术栈,目标版本为 Mastra v1 Beta(资料称稳定版预计 2026 年 1 月发布)。适用场景包括:创建带工具与记忆的 Mastra 智能体;用 Zod 输入/输出 schema 定义工具;构建多步骤数据流的工作流;通过 Mastra 适配器搭建 Hono API 服务器;实现多智能体协作的 agent networks;编写暴露智能体/工具的 MCP 服务器;集成 RAG 与对话记忆。不适用场景包括:Mastra 稳定版(0.24.x),其模式差异较大;构建非 AI 的 Web API;不带智能体/工具的简单 LLM 调用。前置条件为 Node.js 22.13.0+、npm/pnpm/bun 包管理器,以及 OpenAI、Anthropic 等提供商的 API key。安装命令为 npm install @mastra/core@beta @mastra/hono@beta 等。

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