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MaDxCRaZY/antigravity-skills

启动 Antigravity 的竞技场对战模式。让两个对立子代理在隔离分支工作空间中相互对抗,通过对抗性裁判压力测试竞争实现方案,并合并获胜解决方案。

antigravity-skills 是什么?

此技能为 AI 代理(如 Claude Code、Cursor 或 Codex)引入了竞技场对战模式。当用户调用 `/battle` 命令时,系统会创建两个对立子代理,在隔离的 Git 工作树(使用 `Workspace='branch'`)中并行实现同一目标的竞争方案。它们分别优化安全性/正确性和极简/直接性。然后,一个名为 `critic@colosseum` 的对抗性裁判代理会运行模糊测试、边界测试、边缘用例攻击和经验基准测试,客观评估两个实现。最后,系统合并获胜分支,丢弃失败分支,并向用户提供详细的比较分数。此技能对于压力测试架构决策、发现隐藏缺陷以及确保在生产级代码合并之前选择稳健的实现非常有用。它支持任何与 Git 工作树集成的代理平台。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/MaDxCRaZY/antigravity-skills/tree/HEAD/skills/battle

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文档

竞技场对战模式协议

/battle 命令启动两个竞争实现之间的对抗性竞技场,而不是依赖单一代理的代码选择。


竞技场架构

                       [用户提示]
                             │
            ┌────────────────┴────────────────┐
            ▼                                 ▼
   [竞争对手 Alpha]            [竞争对手 Beta]
   工作空间:'branch' (A 方)     工作空间:'branch' (B 方)
            │                                 │
            └────────────────┬────────────────┘
                             │
                             ▼
                 [竞技场裁判 / 评审员]
                 角色:critic@colosseum
                 (对抗性伪造器 + 基准测试)
                             │
                             ▼
                     [加冕胜者并合并]

执行流程

当用户调用 /battle 时:

步骤 1:分叉竞争方

在隔离的 Git 工作树中,使用 Workspace='branch' 同时生成两个对立子代理:

  1. 竞争对手 Alpha:

    {
      "TypeName": "self",
      "Role": "竞争对手 Alpha",
      "Workspace": "branch",
      "Prompt": "为用户目标设计和实现方法 A。优化安全性、正确性和清晰抽象。"
    }
    
  2. 竞争对手 Beta:

    {
      "TypeName": "self",
      "Role": "竞争对手 Beta",
      "Workspace": "branch",
      "Prompt": "为用户目标设计和实现另一种方法 B。优化极简复杂性、吞吐量和直接性。"
    }
    

步骤 2:竞技场裁判审计(critic@colosseum)

两个分支完成实现后:

  1. 派遣一个对抗性裁判代理:

    {
      "TypeName": "self",
      "Role": "critic@colosseum",
      "Workspace": "inherit",
      "Prompt": "比较 Alpha 和 Beta。对两个分支运行模糊测试、边界测试、边缘用例攻击和经验基准测试。识别隐藏缺陷、内存开销和未处理的故障模式。"
    }
    
  2. 裁判无缝执行两个测试套件,并记录具体的通过/失败指标。

步骤 3:加冕胜者

  1. 审查裁判的裁决。
  2. 将获胜分支快进/合并到主工作空间。
  3. 消除失败分支,并向用户呈现完整的比较得分明细。

Individual skills in this repo

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