Agent Agent验证

AI 智能 社区
解读按原文结构重写,命令、链接、术语均保留;右侧可核对作者原始 SKILL.md

方法与流程

  • Step 1: Discover Your Agent ID:Your agent ID determines all your ports and resources. Find it by checking for the generated environment file: This will show something like .env.agent.1 — the number is your agent ID. Alternative: Check which PM2 processes are running:
  • Step 2: Know Your Ports:Once you have your agent ID, your ports are deterministic: Service · Formula · Agent 1 · Agent 2 · Agent 3 Frontend (Vite) · 3000 + (ID × 10) · 3010 · 3020 · 3030
  • Step 3: Use the CLI:All stack management goes through agent-cli.sh:

适用与边界

  • 当前原文没有单列适用场景。
  • 当前原文没有单列不适用场景或限制。

原文中的明确线索

  • 要点:「Alternative」、「Shared infrastructure」、「Run verification after every code change」、「typecheck」、「lint」、「test-unit」、「test-full」、「smoke」
  • 文件与命令.env.agent.1localhost:15432localhost:19000localhost:13001localhost:11025localhost:18025agent-cli.shpackages/common/

流狐整理:以上内容来自当前 SKILL.md 的章节与原词;未补写作者没有声明的工具、兼容性或能力。

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流狐分类
AI 智能
作者声明 Agent
未找到明确声明;不据此推断已兼容或已测试
静态检查
88 / 100 · 启发式扫描,不代表运行安全
作者 / 版本 / 许可
@lightdash · 未声明 license
流狐 Token 估算
低消耗
流狐接入估算
需手动接入
是否需要外部 API Key
未发现要求
检测到的系统要求
Docker
底层运行要求
Node.js · Docker
检测到的文件与系统行为
  • 只读
  • 允许写入 / 修改
  • Shell 执行
  • 读取环境变量
检测到的网络行为
仅限本地
安装命令数
无(仅作为资料)

档案由构建时根据 SKILL.md 与安装命令自动衍生,可能与作者实际意图存在差异。

需要注意: 未限定 allowed-tools,默认拥有全部工具权限。

输出预览 agent-harness.preview
作者没有在当前 SKILL.md 中定义固定输出样例。

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