人工智能 Skill技能列表
产品专家设计Skill product-expert-design
产品专家设计技能专注于创建人工智能驱动的智能代理，以自适应优化用户体验和实现个性化功能。它用于设计学习用户行为的系统、构建用户专属的专家数据文件，并集成AI技术进行动态UI调整和推荐优化。关键词：人工智能代理，用户体验设计，个性化算法，用户行为分析，智能推荐系统，AI智能体，产品个性化。
PITER框架设置Skill piter-setup
PITER框架设置是一种技能，用于配置自主代理系统的PITER框架元素，包括提示输入源（如GitHub问题）、触发器（如Webhook或Cron）、环境设置和审查过程（如Pull Request），以实现AFK（离开键盘）代理工作流。关键词：PITER框架、AFK代理、自主代理、LLM分类、工作流自动化、DevOps、AIGC。
编排器设计技能Skill orchestrator-design
该技能专注于设计和管理O-Agent系统，用于编排多代理车队，实现代理的创建、命令、监控和删除，提供统一接口以优化任务执行和资源管理。关键词：多代理编排、AI智能体管理、架构设计、工作流协调、代理生命周期、可观测性、编排器系统。
编排提示技能Skill orchestration-prompts
这个技能用于编写和管理多智能体编排工作流的提示，包括设计阶段、代理命令和结果聚合。关键词：AI代理编排、工作流提示、多智能体协同、阶段设计、结果聚合。
复杂任务多代理编排技能Skill orchestrate
此技能用于通过多代理模式编排复杂任务的执行，包括侦察、构建和审查阶段，以提高任务协调性、自动化程度和工作流效率。关键词：任务编排、多代理系统、工作流协调、人工智能编排、智能体协作。
多智能体可观测性Skill multi-agent-observability
这个技能用于构建多智能体系统的可观测性接口，专注于监控代理执行、跟踪指标、实施日志记录和调试工作流，以提高系统的可靠性和可扩展性。关键词包括多智能体、可观测性、监控、日志、调试、AI智能体。
模型选择技能Skill model-selection
此技能帮助开发者为自定义AI代理任务选择适当的Claude模型（Haiku、Sonnet、Opus），基于任务复杂度、成本敏感性、质量要求和延迟需求进行权衡优化。关键词：Claude模型选择，AI智能体，成本优化，性能评估，自定义代理开发。
最小可行代理层Skill minimum-viable-agentic
这个技能指导团队创建基本的代理层组件，用于启动代理式编码，包括设置AI开发者工作流、创建提示模板和实现脚本，适用于新项目启动或现有代码库自动化。关键词：代理层, AI智能体, 工作流, 自动化编码。
元代理创建技能Skill meta-agentic-creation
该技能用于自动化创建元提示、元代理和元技能，支持AI代理系统的扩展和模板生成，适用于实施“构建系统的系统”模式。关键词：元代理、AI智能体、自动化生成、系统构建、模板创建。
上下文捆绑加载Skill load-context-bundle
这个技能用于从JSONL格式的上下文捆绑文件中恢复AI代理的会话上下文，分析文件操作和用户提示，优化读取参数，以便无缝继续工作。关键词：上下文恢复，AI代理，文件操作，JSONL，工作流优化。
代理提示级别快速参考Skill list-prompt-levels
这个技能提供了一个快速参考框架，用于理解和应用代理提示的七个级别，帮助用户根据任务复杂度选择合适的提示，优化AI智能体工作流。关键词：代理提示，提示级别，AI智能体，工作流优化，快速决策，智能提示管理。
代理工具列表与管理Skill list-agent-tools
这个技能用于列出和管理AI代理的默认工具，包括文件操作、执行、网页和代理工具，并提供工具访问配置指南，如白名单、黑名单和自定义工具，帮助用户优化代理行为和性能。关键词：AI代理，工具列表，工具配置，Claude Code，代理管理，SEO优化。