用途
该技能用于为 Java 仓库生成 AGENTS.md 文件。AGENTS.md 是面向 AI 代理与贡献者的说明文件，用于记录项目约定、工作方式与行为边界。
主要能力
- 为任意复杂度的 Java 仓库生成 AGENTS.md。
- 定义 AI 代理与贡献者的角色和专长。
- 记录技术栈：语言、构建工具、框架、流水线。
- 映射文件结构，并标注读/写边界。
- 编制构建、测试、部署、运行等命令目录。
- 记录 Git 工作流约定，包括分支策略与提交信息格式。
- 使用「✅ Always do / ⚠ Ask first / 🚫 Never do」格式定义贡献者边界。
使用方式
该技能为交互式 SKILL，采用模块化的分步流程。其工作流如下：
- 起草前先审查仓库上下文，查看项目结构与现有文档，为发现阶段准备准确回答。
- 阅读 AGENTS 生成参考文件 references/200-agents-md.md，并遵循其生成模式与安全措施。
- 运行交互式需求收集，以模块化分步对话收集角色、技术栈、命令、工作流与边界。
- 生成 AGENTS.md 产物，包含 ✅ Always do / ⚠ Ask first / 🚫 Never do 边界及仓库特定约定。
适用触发场景包括：创建 AGENTS.md、更新 AGENTS.md、添加代理指令、为 Java 代理生成贡献者指令、在 AGENTS.md 中记录仓库约定。
适用场景
适用于需要为 Java 仓库建立或更新面向 AI 代理和贡献者说明文件的场景，尤其是希望以结构化方式记录技术栈、命令、Git 工作流和贡献者边界的项目。
限制与边界处理
- 生成 AGENTS.md 前不需要执行 Maven 校验。
- 开始前应审查项目结构与现有文档，以便在第一步中提供准确回答。
- 应用前应阅读参考文件，了解每种生成模式的详细正反示例、约束与安全措施。
- 边界情况：若用户目标不明确，应停止并先提出澄清问题，再编辑文件或运行项目级命令。
- 边界情况：若缺少必要的上下文、文件、凭据或工具，应明确报告阻塞，并询问是否继续设置或采用回退指导。
- 边界情况：若请求的更改与项目约束或安全边界冲突，应解释冲突并请用户确认偏好的取舍。
暂未提供的信息
资料未提供该技能的收费、价格、平台限制、效果数据或具体使用步骤示例。