用途
Agent Development Repo Bootstrap 用于初始化一个面向智能体开发的仓库。它的设计原则是让全局技能保持“薄”，仅负责两件事：创建项目脚手架，以及把长期适用的开发理念写入目标仓库的 .agent/ 目录。这样未来运行在该项目中的 Codex、Claude Code 或其他代码智能体会话，都能从项目自身读取本地指导，而不是依赖全局技能。
主要能力
该技能通过一个确定性的引导脚本生成仓库结构，包括：
- .agent/ 目录中的开发指导原则（doctrine）。
- 起始台账（starter ledgers）。
- 一个校验脚本（validator）。
- lab/、deliverables/、memory/ 等结构目录。
根据规则说明，它会生成 lab/research/、lab/artifacts/、lab/experiments/、deliverables/ 以及 DECISIONS.md 等用于存放持久行为事实的位置。memory/ 被视为项目的活跃状态，必须包含 memory/gc/retention-policy.yaml、compaction-log.md 和 tombstones.yaml。此外还会涉及 lab/infra/private/（私有机器覆盖配置，应被 gitignore）、lab/infra/dependencies.yaml（本地/私有/git/系统依赖）、lab/infra/external-scripts.yaml（外部脚本与非仓库命令）以及 memory/change-control.yaml（行为、能力、工具、模型、上下文、记忆、目标与发布变更）。
使用方式
工作流程如下：
- 确认目标路径，以及它是新仓库还是已有仓库。
- 收集必要的标签：项目名、智能体名、任务领域和运行时配置文件。
- 运行确定性引导脚本：
python3 skills/agent-development-repo-bootstrap/scripts/bootstrap_agent_development_repo.py /path/to/repo \
--project-name "My Agent Project" \
--agent-name "my_agent" \
--domain "workflow automation" \
--runtime-profile single-agent
- 在目标仓库中运行生成的校验器：
python3 scripts/check-agent-harness.py
- 报告已创建的文件、已跳过（已存在）的文件、校验结果以及后续操作。
规则约束
- 脚本能够生成脚手架时，不要手写脚手架。
- 除非用户明确要求 --force，否则不要覆盖已有文件。
- 长期适用的智能体开发理念应放在 .agent/ 中，而非全局技能里。
- 持久行为事实放在 lab/research/、lab/artifacts/、lab/experiments/、deliverables/ 或 DECISIONS.md 中。
- memory/ 视为活跃项目状态，必须包含 memory/gc/retention-policy.yaml、compaction-log.md 与 tombstones.yaml。
- 私有机器覆盖配置放在 lab/infra/private/ 中，并保持 gitignore。
- 本地/私有/git/系统依赖记录在 lab/infra/dependencies.yaml。
- 外部脚本与非仓库命令记录在 lab/infra/external-scripts.yaml。
- 行为、能力、工具、模型、上下文、记忆、目标与发布的变更记录在 memory/change-control.yaml。
- 仓库初始化完成后，使用 .agent/session-protocol.md 作为后续会话契约。
适用场景
适合需要启动一个新的智能体开发项目、并希望建立统一目录结构、本地开发理念与记忆/变更管理机制的场景。也适用于已有仓库需要引入这套结构的情况（注意非强制不覆盖已有文件）。
限制
资料中未提供该技能支持的平台范围、收费方式、性能数据或除上述结构外的其他功能信息，这些内容暂未提供。使用前需确认目标仓库路径与运行环境是否具备 python3。