SuperAPI AI 工具集

piter-setup

智能体与模型

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更新于 10-16 00:23

技能介绍

用途:piter-setup 是一份配置指南,用于搭建 PITER 框架的各个要素,从而启用 AFK(Away From Keyboard,离开键盘)智能体系统,把智能体编码从“循环内”推向“循环外”。PITER 五要素为:P(任务从哪来)常用 GitHub Issues;I(工作类型)用 LLM 分类;T(何时开始)用 Webhook/Cron;E(智能体在哪运行)用专用 VM/沙箱;R(如何校验)用 Pull Request。

主要能力与用法:配置输入源时用 gh auth status 验证 GitHub CLI 登录,用 gh issue create 测试创建、gh issue view 1 --json title,body,labels 测试获取;Issue 标题、正文、标签会转成提示词。分类环节创建 /classify-issue 命令,把 Issue 判为 /chore、/bug 或 /feature,可用 claude -p "/classify-issue 'Fix login button not working'" 测试。触发环节可选 Cron 轮询脚本或 Webhook(Flask 路由 /gh-webhook),Webhook 需配置隧道、在仓库设置中选 Issues 与 Issue comments 事件。环境环节需验证 claude --version、ANTHROPIC_API_KEY、gh auth status、git remote -v,并测试模板;.env 含 ANTHROPIC_API_KEY、GITHUB_TOKEN、CLAUDE_CODE_PATH,切勿提交。评审环节用 gh pr create 测试建 PR,建议启用分支保护(要求评审、状态检查通过、线性历史)。

适用场景与限制:适用于把 GitHub Issues 作为任务源、需要在无人值守下运行并产出 PR 的自动化编码流程,文档附有验证清单与快速测试流程。资料未提供具体价格、平台支持范围或效果数据。