用途
livekit-simulations 用于为 LiveKit 语音或聊天智能体生成有针对性的测试场景，并将其作为模拟运行。其核心价值在于：基于智能体的真实代码和用户希望压力测试的内容，生成高质量、多样化、切中目标的场景，然后交给 CLI 执行。
主要能力
- 场景生成：场景 = 模拟用户的人设 + 目标（instructions）+ 通过标准（agent_expectations）。模拟会以文本方式对智能体运行每个场景，并由 LLM 裁判评分。
- 本地代码分析：使用常规工具在本地读取智能体代码（不上传任何内容），由编码智能体本身作为生成模型，无需额外 API 密钥或服务。
- 风险清单驱动：将智能体的约束转化为显式风险清单，要求每一项至少有一个场景覆盖，避免生成漂移到看似合理的正常路径而静默跳过困难用例。
- 用户意图引导：用户最清楚自己担心什么，技能会捕获并贯穿该意图；焦点是叠加的，会加深所选风险但不会降低每项风险的覆盖下限。
- 覆盖强制校验：通过脚本组装配置，若任何风险未被覆盖则失败，直到通过为止。
- 回归复用：保存的 scenarios.yaml 可在提示词、模型或工具变更后作为回归套件重新运行。
使用方式
- 描述智能体并构建风险清单：本地读取代码，写出面向测试的描述（Identity / Capabilities / Constraints）到 description.md，并将显式风险清单写入 risks.yaml（每个必须测试的约束/护栏一条，含 id 与 category）。切勿上传代码。
- 获取用户测试焦点：若用户未说明要探测什么，主动询问。将焦点以
# Test Focus追加到 description.md 并影响编写。若用户确实没有偏好，则广泛生成并说明。 - 编写场景：每个风险至少一个场景，围绕 description.md 与焦点写出约 10 个多样化场景，人设/情绪/情境的多样性由自身判断生成（此版本不附带属性库）。每个 risks.yaml 条目至少获得 1 个专用场景，使用真正能触发该风险的形态，并打上
covers: [<risk id>, …]标签。写入 authored.yaml，用户指定的必测项也在此加入。 - 组装配置（强制覆盖）：运行
python scripts/build_scenarios.py assemble --in authored.yaml --agent-description-file description.md --risks risks.yaml --strict --out scenarios.yaml该命令校验 schema，若有风险未覆盖则失败，并输出lk agent simulate --scenarios可加载的 YAML 场景文件。修复缺口并重跑直到通过。 - 运行：
lk agent simulate --scenarios scenarios.yaml（用--help确认确切参数；需要 beta 说明中提到的 SDK/认证）。向用户展示结果，并提供重掷、重新聚焦或添加场景的选项。 - 回归复用：在提示词/模型/工具变更后重新运行已保存的 scenarios.yaml。
适用场景
- 为 LiveKit 语音或聊天智能体构建系统化测试场景。
- 需要覆盖护栏与滥用面（越界、有害、专业建议、敏感数据、提示词提取）的测试。
- 在提示词、模型或工具变更后进行回归测试。
限制
- 模拟功能处于私有测试阶段，尚未普遍可用。
- 暂无文档或 MCP 覆盖；
lk agent simulate命令面请使用lk agent simulate --help和 LiveKit Cloud 仪表盘，而非lk docs/ MCP。 - 需要较新的 SDK：运行模拟需要 livekit-agents 1.6 系列，应确认已安装版本而非假设。
- 可用性/认证受限：创建运行需要项目已启用模拟功能，并拥有有效的 lk cloud 认证会话。生成场景（本技能的主要工作）则两者都不需要，完全本地进行。
- 确切参数、CI 等待/失败标志、最低 SDK 版本和仪表盘来自实时来源，会变化，应查阅而非猜测。
- 本技能是方法本身，不附带库，多样性需自行提供。