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AjaneeI/agent-skills

在授权的多任务自主会话中,当工作流因审批、依赖、工具或环境故障受阻时,保持高效进展。对阻塞范围进行分类,保存检查点证据,仅切换到独立授权的任务,并在遇到全局安全问题或没有安全工作时停止。

agent-skills 是什么?

该技能(Autonomous Execution Continuity)旨在帮助AI代理(如Claude Code、Cursor、Codex等)在受限的多任务环境中最大化完成已验证、授权的工作,同时不牺牲安全性和审批要求。其核心价值在于处理阻塞(blocker)情况:当代理遇到特定审批、依赖或工具故障时,能够智能分类阻塞是局部工作流问题还是全局安全问题,保存当前状态的检查点后,有选择地转向其他独立授权任务,而不是盲目等待或尝试绕过封锁。技能支持所有具备任务切换能力的平台,通过明确的步骤(分类、检查点、切换、执行、结束)和严格的优先级规则(全局安全优先于局部效率),防止代理在执行预算内做无用功或越权操作。它强调“看门狗”式的作用,不授予权限或调度时间,而是提供决策框架,确保代理在遇到权限不足、环境失败或实验固定时,能正确报告阻塞状态并避免无效重试。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/AjaneeI/agent-skills/tree/HEAD/skills/autonomous-execution-continuity

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文档

自主执行连续性

目的

在执行预算内,完成最大数量的经过验证、授权的工作,同时不削弱安全性、研究完整性或审批要求。技能提供指导,而非权限授予或运行时调度器。

前提条件

  • 存在用户批准的目标、任务列表或限定目标,以及执行预算或停止规则。
  • 已知适用的权限、工具权限、隐私边界以及所需审批。
  • 代理能够保存持久的检查点,或清晰解释为何无法保存。

如果这些未知,仅请求缺失的授权或停止,而非假设同意。

遇到阻塞时

  1. 对范围进行分类。 区分局部工作流阻塞(特定审批、依赖、工具故障)与全局停止(明确的用户停止、安全边界被破坏、无效授权、系统性数据完整性故障,或不确定其他工作是否安全)。参见阻塞策略。
  2. 切换前检查点。 保存确切的任务、版本/提交、尝试的操作、观察到的错误、工件、当前状态,以及简洁的决策请求。切勿将失败的观察结果重写为成功。
  3. 尊重被阻塞的边界。 不要重新运行冻结的实验、更改锁定的评估者/方法、添加权限、使用付费回退或重试被拒绝的操作,除非已另行授权。未解决的审批仍然未解决。
  4. 寻找独立工作。 从已有的授权队列中,选择一个与阻塞决策无因果依赖关系且不涉及禁止资源的任务。优先选择具有客观验收标准的关键路径工作。
  5. 仅在安全时继续。 执行、验证、检查点并重复。在一次会话中不要反复提出相同的未回答问题。不要为了填充时间而创建推测性任务。
  6. 仅在发生变化时重新访问。 只有在有证据表明审批或依赖关系发生变化时,才恢复被阻塞的工作流。切勿因沉默或时间流逝而推断审批通过。
  7. 有目的地结束。 在遇到适用的全局停止、授权工作耗尽、执行预算到期或明确的停止请求时停止。提供决策/证据交接,包括未验证和未完成的工作。

调度与并发

仅当任务、环境、资源和状态隔离时,工作才可以并行化。一个局部阻塞不得导致无关工作等待。强制执行用户的资源、模型调用、时间和成本上限;避免冲突写入和意外的付费操作。如果定时器或后台执行不可用,则报告该限制,而不是声称强制执行。

完成标准

对于每个工作流,报告以下之一:已验证完成、已阻塞、失败并附有证据 或 未开始。记录证据链接、任何需要的决策,以及最高优先级的下一步安全操作。只有授权的评估程序才能宣布研究关口通过。

不可协商的优先级

更高优先级的指令、法律/安全控制、用户的明确限制以及实验特定的协议优先于本技能。全局安全停止绝不会通过切换工作流来绕过。

有关详细决策规则,请使用阻塞策略;有关行为验证,请参阅场景检查清单。

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

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