Agent助手
- 作者仓库星标 12
- 作者更新于 实时读取
- 作者仓库 camunda-ai-dev-kit
- 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
- @meyerdan · 未声明 license
- Token 消耗评级
- 低消耗
- 接入复杂程度
- 需简单配置
- 是否需要外部 API Key
- 需要 · Vendor-specific
- 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
- Shell 执行
- 网络行为
- 允许外网请求
- 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: new-agent
description: Generate a Camunda 8 agentic process with AI Agent connector and ad-hoc sub-process. Use when bu…
category: AI 智能
runtime: 无特殊运行时
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# new-agent 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“先判断是否适合 / 作者设计意图 / 作者的方法与取舍”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“先判断是否适合 / 作者设计意图 / 作者的方法与取舍”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、执行终端命令、会按任务需要访问外部网络、需要准备 Vendor-specific API Key 给出执行前确认项。
## Running Rules
- 读取文件、写入/修改文件、执行终端命令；会按任务需要访问外部网络；需要准备 Vendor-specific 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。原文没有稳定的斜杠命令要求。安装验证后通常全局生效，直接在对话里点名这个 Skill 并描述任务即可。
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、执行终端命令。
先用一个小任务确认它会围绕“先判断是否适合 / 作者设计意图 / 作者的方法与取舍”工作；涉及文件或命令时，先看 diff、日志、预览或测试结果。
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: new-agent
description: Generate a Camunda 8 agentic process with AI Agent connector and ad-hoc sub-process. Use when bu…
category: AI 智能
source: meyerdan/camunda-ai-dev-kit
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# new-agent
## 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「先判断是否适合 / 作者设计意图 / 作者的方法与取舍」组织步骤，不把推断写成作者事实。
- 读取文件、写入/修改文件、执行终端命令；会按任务需要访问外部网络；需要准备 Vendor-specific 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。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 "new-agent" {
输入层 -> 用户目标 + 目标文件 + 禁止范围 + 验收标准
上下文层 -> 先判断是否适合 / 作者设计意图 / 作者的方法与取舍
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、执行终端命令 | 会按任务需要访问外部网络
安全层 -> 需要准备 Vendor-specific 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
}Generate an agentic Camunda 8 BPMN process. Find and read the "Agentic BPMN" section of camunda-dev-guide.md for ad-hoc sub-process XML, connector task types, input targets, and fromAi() usage.
$ARGUMENTS
Use the AI Agent Sub-process pattern (recommended):
- Create a
bpmn:adHocSubProcesswithzeebe:taskDefinition type="io.camunda.agenticai:aiagent-job-worker:1" - Add
zeebe:adHoc outputCollection="toolCallResults" outputElement="={id: toolCall._meta.id, name: toolCall._meta.name, content: toolCallResult}"— required for tool result collection - Add
zeebe:taskHeaderswithresultVariable=agent - Add tools as activities inside (no incoming flows, no start/end events)
- Use
fromAi()in tool input mappings for AI-generated parameters - Each tool must write output to
toolCallResultvariable (e.g.resultExpression→={toolCallResult: response.body}) - Add
<bpmn:documentation>to each tool describing what it does - Configure
systemPrompt,userPrompt,modelProvider, andauthentication.apiKey({{secrets.KEY_NAME}})
Tools can also be sub-processes for multi-step async patterns:
- Put a service task (action) followed by a catch event (wait) inside a sub-process
- The sub-process is the tool entry point; inner steps are hidden from the agent
- Use this for send+wait, request+callback, or any tool needing async interaction
- See the "Sub-flow Tool Pattern" section in camunda-dev-guide.md
For non-REST connectors as tools, look up their task type and input targets via the Camunda Docs MCP tool.
Save to resources/. Deploy with c8ctl.
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