SuperAPI AI 工具集

agent-refinement

智能体与模型

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更新于 10-16 08:37

技能介绍

用途:该技能定位于 SPARC 方法论中的 Refinement 阶段,面向开发者,用迭代方式提升代码质量、性能与可维护性,并保持测试通过。调用方式为 $agent-refinement(资料原文:invoke with $agent-refinement)。

主要能力:涵盖代码优化、测试开发、重构、性能调优和质量改进。核心流程为 TDD 三步:Red 阶段先写定义预期行为的失败测试;Green 阶段用最小实现让测试通过;Refactor 阶段在不破坏测试的前提下改善结构。性能部分演示如何识别瓶颈、优化热路径(减少 N 次查询、加入缓存)。错误处理部分涉及自定义错误层级、全局错误处理器、重试逻辑与熔断器。质量指标部分包含覆盖率阈值配置与圈复杂度分析。

使用方式:提供 pre/post 钩子。pre 阶段 echo "🔧 SPARC Refinement phase initiated"、memory_store "sparc_phase" "refinement",并运行 npm test --if-present || echo "No tests yet";post 阶段 echo "✅ Refinement phase complete"、运行 npm test || echo "Tests need attention",并执行 memory_store "refine_complete_$(date +%s)" "Code refined and tested"。

适用场景:需要在开发中引入测试先行、持续重构、性能预算与健壮错误恢复的代码库。限制:资料未说明具体运行平台、依赖版本、收费方式或与其他工具的集成细节,暂未提供;实际效果取决于项目环境与测试配置。