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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 11-15 00:13

编程与开发

41,133 个结果

subtask4llm-codex

Subtask4LLM 是一个面向 Codex 的多步骤软件开发工作流技能:由当前 Codex 会话担任规划者与审核者,把经授权的软件修改拆解为 2–10 个有界步骤,再通过 scripts/run_workflow.py 依次派发给全新的 codex exec 工作进程执行,并带有重试、超时与交接上下文机制。该技能强调只在任务确实包含多个有序交接步骤时使用,要求每步具备可观察的验收标准,并在计划中完整写明用户需求、决策、仓库发现、文件路径、架构与边界情况,避免工作进程依赖未说明的对话上下文。执行前需按 references/plan-format.md 生成 v1 JSON 计划并以 --dry-run 校验,运行时向用户展示目标与步骤清单后立即启动。工作进程启用 --yolo,可能访问工作区外的文件与网络,因此只适合在外部隔离环境中使用,不应用于部署、发布、消息、迁移、购买等非幂等外部操作,也不得在同一工作区并发启动多个工作流。

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implementation-review

implementation-review 是 falcondev-oss/skills 中的一个技能,用于对照规格说明(spec)与代码质量标准来复查已完成的工作。资料说明其使用时机为:被其他技能或用户明确要求时触发。该技能的流程包含两步循环复查:先运行 $code-review 并修复每一项发现,然后重新运行所有修改过发现的复查,重复此过程直到所有复查都不再返回任何发现;之后在并行子代理中运行 $ponytail-review,并以 $ponytail ultra 作为严格准则,修复每一项发现(即使与 spec 不同),并重新运行 $ponytail-review 直到不再返回任何发现。适用于开发流程中对实现结果进行质量把关的场景。

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skill-installer

Skill Installer 是一个用于安装 Codex 技能(skills)的工具。它默认从 OpenAI 官方技能仓库的精选列表(.curated)中安装技能,也支持用户提供其他 GitHub 仓库或路径(包括私有仓库)进行安装。该工具提供辅助脚本,可列出可安装的技能(并标注哪些已安装)、从精选列表按名称安装、或从指定 GitHub 仓库路径安装。安装目标为 $CODEX_HOME/skills/<skill-name>(默认 ~/.codex/skills)。脚本需要网络访问,在沙箱中运行需请求提权。安装完成后需重启 Codex 以加载新技能。

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designing-agent-error-messages

该技能用于审计并重写错误消息、异常以及 API/SDK/CLI 的失败输出,使 AI 智能体和人类都能仅凭错误文本自行纠正,无需离开终端或查阅文档。核心原则是:对智能体而言,错误消息就是文档。模糊错误会造成工具调用浪费,误导性错误会让智能体自信地做错事,静默失败最糟,会让智能体误以为成功。技能要求每条错误正文回答四个问题:具体失败什么、为什么、如何修复(确切的环境变量名、密钥格式或命令)、在哪里自助解决(字面 URL),并要求大声报错、诚实反映根因、尽早在本地校验。审计覆盖七种失败模式:只说失败不给补救、缺少自助 URL、把不同原因混为一条通用消息、等到网络请求才失败而非本地校验、静默失败或错误地“成功”、误导到错误根因、假定有终端交互的人类。

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