论文助手
- 作者仓库星标 3,783
- 作者更新于 实时读取
- 作者仓库 Continuous-Claude-v3
- 领域
- AI 智能
- 兼容 Agent
-
- Claude Code
- Cursor
- Cline
- Codex
- Windsurf
- Gemini CLI
- +20
- 信任分
- 88 / 100 · 社区维护
- 作者 / 版本 / 许可
- @parcadei · 未声明 license
- Token 消耗评级
- 低消耗
- 接入复杂程度
- 即装即用
- 是否需要外部 API Key
- 不需要
- 兼容的系统
- 未声明（默认跨平台）
- 底层运行要求
- 无特殊要求
- 文件与系统权限
-
- 只读
- 允许写入 / 修改
- 网络行为
- 仅限本地
- 安装命令数
- 26 条
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。
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name: agentic-workflow
description: Agentic Workflow Pattern Standard multi-agent pipeline for implementation tasks. Task(subagentty…
category: AI 智能
runtime: 无特殊运行时
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# agentic-workflow 输出预览
## PART A: 任务判断
- 适用问题：提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理。
- 输入要求：目标材料、限制条件、期望输出和验收方式。
- 证据边界：围绕“Architecture Principles / Workflow Stages / 1. Research Agent”读取原文规则，不把推断写成作者承诺。
## PART B: 执行结果
- **01** 任务判断：确认你的需求是否属于提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理，并标出输入、限制和预期结果。
- **02** 执行计划：优先按“Architecture Principles / Workflow Stages / 1. Research Agent”拆成步骤，说明每一步会读取什么、修改什么、产出什么。
- **03** 交付结果：给出可复制的命令、文件改动、检查清单或内容草稿，并说明如何继续迭代。
- **04** 风险边界：结合 读取文件、写入/修改文件、主要在本地完成、通常不需要额外 API Key 给出执行前确认项。
## Running Rules
- 读取文件、写入/修改文件；主要在本地完成；通常不需要额外 API Key。
- 先小样例验证，再放大到真实任务。
- 交付时同时给结果、检查口径和下一步迭代建议。 先确认触发方式
原文出现了 `/nia-docs`、`/tmp` 这类斜杠命令；如果你的 Agent 支持命令触发，优先用命令开场，再补充目标和边界。
给清楚输入和边界
告诉 Agent 目标文件或材料、期望结果、不可改范围、是否允许联网或执行命令。本 Skill 的权限画像是：读取文件、写入/修改文件。
小样例验证后再放大
先用一个小任务确认它会围绕“Architecture Principles / Workflow Stages / 1. Research Agent”工作；涉及文件或命令时，先看 diff、日志、预览或测试结果。
复核后再交付
检查最终产物是否包含明确结果、必要证据和下一步动作；如果输出泛泛而谈，就补充输入、边界和验收标准后重跑。
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name: agentic-workflow
description: Agentic Workflow Pattern Standard multi-agent pipeline for implementation tasks. Task(subagentty…
category: AI 智能
source: parcadei/Continuous-Claude-v3
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# agentic-workflow
## 什么时候使用
- 把 AI / Agent方向的常用动作沉淀成 Agent 可调用的技能 适合处理AI Agent、提示词、模型评估与自动化推理，核心价值是把输入、判断、执行、验证和交付边界固定下来，避免 Agent 泛泛回答。 把任务拆成可执行、可检查…
- 面向提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理，优先处理能明确输入、步骤和验收标准的工作。
## 需要提供什么
- 目标材料、目录范围、期望结果和不可改动内容。
- 是否允许联网、执行命令、读写文件或调用外部服务。
## 执行规则
- 围绕「Architecture Principles / Workflow Stages / 1. Research Agent」组织步骤，不把推断写成作者事实。
- 读取文件、写入/修改文件；主要在本地完成；通常不需要额外 API Key。
- 先跑小样例，确认结果可检查后再扩大任务范围。
## 输出要求
- 给出最终产物、关键证据、验证方式和下一步动作。
- 信息不足时标记 unknown，不编造命令、平台或依赖。 证据边界与执行链路
作者原文负责流程事实；仓库文件负责来源和命令；流狐只补充适用场景、限制和质量判断。
skill "agentic-workflow" {
输入层 -> 用户目标 + 目标文件 + 禁止范围 + 验收标准
上下文层 -> Architecture Principles / Workflow Stages / 1. Research Agent
规则层 -> SKILL.md 触发条件 / 执行顺序 / 输出格式
运行层 -> 无特殊运行时 | 读取文件、写入/修改文件 | 主要在本地完成
安全层 -> 通常不需要额外 API Key + 小任务验证 + diff / 日志复核
输出层 -> 可复制结果 + 检查清单 + 下一步迭代
}Agentic Workflow Pattern
Standard multi-agent pipeline for implementation tasks.
Architecture Principles
- Use
run_in_background: truefor all agents to keep main context minimal - Use
Tasktool (neverTaskOutput) to avoid receiving full agent transcripts - Agents write outputs to
.claude/cache/agents/<stage>/for injection into subsequent agents - Main conversation is pure orchestration — no heavy lifting, only coordination
Workflow Stages
1. Research Agent
Task(subagent_type="oracle", run_in_background=true, prompt="""
Query NIA Oracle (via /nia-docs skill) to verify approach and gather best practices.
Output to: .claude/cache/agents/oracle/<task>-research.md
""")- Enforce NIA as the research layer
- Output: Research findings
2. Planning Agent
Task(subagent_type="plan-agent", run_in_background=true, prompt="""
Read: .claude/cache/agents/oracle/<task>-research.md
Use RP-CLI to analyze the target codebase section.
Generate implementation plan informed by research.
Output to: .claude/cache/agents/plan-agent/<task>-plan.md
""")- Receives: Research agent output as context
- Output: Implementation plan
3. Validation Agent
Task(subagent_type="validate-agent", run_in_background=true, prompt="""
Read: .claude/cache/agents/plan-agent/<task>-plan.md
Read: .claude/cache/agents/oracle/<task>-research.md
Review plan against research findings and best practices.
Output to: .claude/cache/agents/validate-agent/<task>-validated.md
""")- Reviews plan against research
- Output: Validated plan with amendments
4. Implementation Agent
Task(subagent_type="agentica-agent", run_in_background=true, prompt="""
Read: .claude/cache/agents/validate-agent/<task>-validated.md
Read: .claude/cache/agents/oracle/<task>-research.md
TDD approach: Write failing tests FIRST, then implement.
Run tests to verify.
Output summary to: .claude/cache/agents/implement-agent/<task>-implementation.md
""")- Receives: Validated plan + research context
- TDD: Failing tests first
- Output: Implementation + tests
5. Review Agent
Task(subagent_type="review-agent", run_in_background=true, prompt="""
Read: .claude/cache/agents/implement-agent/<task>-implementation.md
Read: .claude/cache/agents/validate-agent/<task>-validated.md
Read: .claude/cache/agents/oracle/<task>-research.md
Cross-reference implementation against plan and research.
Run tests to confirm passing.
Output to: .claude/cache/agents/review-agent/<task>-review.md
""")- Cross-references all artifacts
- Confirms tests pass
- Output: Review summary
Agent Progress Monitoring
# Watch for system reminders:
# "Agent a42a16e progress: 6 new tools used, 88914 new tokens"
# Poll for output files:
find .claude/cache/agents -name "*.md" -mmin -5
# Check task file size growth:
wc -c /tmp/claude/.../tasks/<id>.outputStuck detection:
- Progress reminders stop arriving
- Task output file size stops growing
- Expected output file not created after reasonable time
Directory Structure
.claude/cache/agents/
├── oracle/
│ └── <task>-research.md
├── plan-agent/
│ └── <task>-plan.md
├── validate-agent/
│ └── <task>-validated.md
├── implement-agent/
│ └── <task>-implementation.md
└── review-agent/
└── <task>-review.mdKey Rules
- Never use TaskOutput - floods context with 70k+ token transcripts
- Always run_in_background=true - isolates agent context
- File-based handoff - each agent reads previous agent's output file
- Poll, don't block - check file system for outputs, don't wait
- TDD in implementation - failing tests first, then make them pass
Source
- Session 2026-01-01: SDK Phase 3 implementation using this pattern
先判断是否适合
作者设计意图
作者的方法与取舍
边界和复核