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智能体工程
在 AI 智能体执行大部分实施工作、而人类负责质量与风险控制的工程工作流中使用此技能。
操作原则
- 在执行前定义完成标准。
- 将工作分解为智能体可处理的单元。
- 根据任务复杂度路由模型层级。
- 使用评估和回归检查进行度量。
评估优先循环
- 定义能力评估和回归评估。
- 运行基线并捕获失败特征。
- 执行实施。
- 重新运行评估并比较差异。
任务分解
应用 15 分钟单元规则:
- 每个单元应可独立验证
- 每个单元应有一个主要风险
- 每个单元应暴露一个清晰的完成条件
模型路由
- Haiku:分类、样板转换、狭窄编辑
- Sonnet:实施和重构
- Opus:架构、根因分析、多文件不变量
会话策略
- 对于紧密耦合的单元,继续使用同一会话。
- 在主要阶段转换后,启动新的会话。
- 在里程碑完成后进行压缩,而不是在主动调试期间。
AI 生成代码的审查重点
优先审查:
- 不变量和边界情况
- 错误边界
- 安全性和身份验证假设
- 隐藏的耦合和上线风险
当自动化格式化/代码检查工具已强制执行代码风格时,不要在仅涉及风格分歧的审查上浪费周期。
成本纪律
按任务跟踪:
- 模型
- 令牌估算
- 重试次数
- 实际用时
- 成功/失败
仅当较低层级的模型失败且存在清晰的推理差距时,才升级模型层级。
- Fluxly category
- Documentation
- Author-declared agents
- No explicit declaration found; this is not inferred or tested compatibility
- Static check
- 88 / 100 · heuristic scan, not runtime safety proof
- Author / version / license
- @affaan-m · no license declared
- Fluxly token estimate
- Lean
- Fluxly setup estimate
- Plug-and-play
- External API key
- No requirement detected
- Detected OS requirements
- Unspecified
- Runtime requirements
- Unspecified
- Detected file/system behavior
-
- Read-only
- Detected network behavior
- Local-only
- Install commands
- None (reference only)
Profile is derived at build time from SKILL.md and install vectors. Subject to drift from author intent.
Heads up: 未限定 allowed-tools,默认拥有全部工具权限。
The current SKILL.md does not define a fixed output example. 操作原则
在执行前定义完成标准。 将工作分解为智能体可处理的单元。 根据任务复杂度路由模型层级。
评估优先循环
定义能力评估和回归评估。 运行基线并捕获失败特征。 执行实施。
任务分解
应用 15 分钟单元规则: 每个单元应可独立验证 每个单元应有一个主要风险
模型路由
Haiku:分类、样板转换、狭窄编辑 Sonnet:实施和重构 Opus:架构、根因分析、多文件不变量
会话策略
对于紧密耦合的单元,继续使用同一会话。 在主要阶段转换后,启动新的会话。 在里程碑完成后进行压缩,而不是在主动调试期间。
AI 生成代码的审查重点
优先审查: 不变量和边界情况 错误边界
# 智能体工程
在 AI 智能体执行大部分实施工作、而人类负责质量与风险控制的工程工作流中使用此技能。
## 操作原则
1. 在执行前定义完成标准。
2. 将工作分解为智能体可处理的单元。
3. 根据任务复杂度路由模型层级。
4. 使用评估和回归检查进行度量。
## 评估优先循环
1. 定义能力评估和回归评估。
2. 运行基线并捕获失败特征。
3. 执行实施。
4. 重新运行评估并比较差异。
## 任务分解
应用 15 分钟单元规则:
* 每个单元应可独立验证
* 每个单元应有一个主要风险
* 每个单元应暴露一个清晰的完成条件
## 模型路由
* Haiku:分类、样板转换、狭窄编辑
* Sonnet:实施和重构
* Opus:架构、根因分析、多文件不变量
## 会话策略
* 对于紧密耦合的单元,继续使用同一会话。
* 在主要阶段转换后,启动新的会话。
* 在里程碑完成后进行压缩,而不是在主动调试期间。
## AI 生成代码的审查重点
优先审查:
* 不变量和边界情况
* 错误边界
* 安全性和身份验证假设
* 隐藏的耦合和上线风险
当自动化格式化/代码检查工具已强制执行代码风格时,不要在仅涉及风格分歧的审查上浪费周期。
## 成本纪律
按任务跟踪:
* 模型
* 令牌估算
* 重试次数
* 实际用时
* 成功/失败
仅当较低层级的模型失败且存在清晰的推理差距时,才升级模型层级。 Evidence boundary and execution chain
Author text anchors workflow facts; Fluxly only indexes current sections, terms, files, and commands.
sections -> 操作原则 → 评估优先循环 → 任务分解 → 模型路由 → 会话策略 → AI 生成代码的审查重点
terms -> 在 AI 智能体执行大部分实施工作、而人类负责质量与风险控制的工程工作流中使用此技能。 · 1. 在执行前定义完成标准。 · 1. 定义能力评估和回归评估。 · 对于紧密耦合的单元,继续使用同一会话。 · 当自动化格式化/代码检查工具已强制执行代码风格时,不要在仅涉及风格分歧的审查上浪费周期。 · 仅当较低层级的模型失败且存在清晰的推理差距时,才升级模型层级。
files/cmd -> no explicit files or commands
body sha256 -> 851a942b13c5
Decide Fit First
Design Intent
How To Use It
Boundaries And Review