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TianMingKanae/engineering-multi-ai-skills

通过明确的命令、资源和输出证据执行有界的工程作业,适用于构建、测试、数据任务、模拟和基准测试。除非分配了实现任务,否则将设计或算法变更返还给其所有者。

engineering-multi-ai-skills 是什么?

这是一个面向AI Agent的工程执行技能,旨在通过严格定义的任务边界、明确的命令和资源限制,确保工程作业(如构建、测试、数据任务、模拟和基准测试)的可重复性和可验证性。该技能支持在共享队列或协作环境中安全地认领和执行业务,避免重复劳动或归属冲突。执行前需确认任务所有者、输入版本、命令、工作目录、资源限制、验收标准和预期产物,并通过预检或小型代表性运行验证依赖、资源和输出路径。执行过程中,技能要求使用授权的执行工具捕获精确参数、时间戳、退出码、日志和产物路径;对于长时间任务,支持宿主后台设施和命令自身的检查点机制,分离启动与完成。失败时,技能会分类原因并在安全且瞬态/机械性故障时执行最多一次有界重试,但禁止重试迁移或外部突变(除非有幂等性证据),并明确将算法、具有语义影响的依赖、种子、阈值或验收标准的更改交由实现所有者处理。阻塞时,技能会返回精确命令、版本、环境、相关日志尾、预期行为和重试结果;成功时,会重新打开预期输出并与验收标准对比后再标记完成。最终仅通过授权共享传输预期产物,并将命令成功与独立验证的结论区分开。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/TianMingKanae/engineering-multi-ai-skills/tree/HEAD/skills/worker-task

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文档

确认任务所有者、输入版本、命令、工作目录、资源限制、验收标准和预期产物。对于已被其他人认领的工作,不得重复认领。若使用共享队列,需先记录认领信息再执行。

对于昂贵或新配置的作业,使用文档化的预检或小型代表性运行。检查依赖、资源和输出路径。不得编造干运行标志,也不得推断现有输出即代表本次运行已完成。

通过授权的执行工具运行命令。捕获精确参数、时间戳、退出码、日志和产物路径。对于长时间工作,使用宿主的后台设施及命令自身的检查点支持。分离式启动视为交接,而非完成。

失败时,分类原因,并在安全且可能为瞬态或机械性故障时最多尝试一次有界重试。未经幂等性证据,不得重试迁移或外部变更。机械性修复仅在不会改变计算过程或测试行为范围内。算法、具有语义影响的依赖、种子、阈值或验收标准的更改应转交实现所有者。

阻塞时,返回精确命令和版本、环境、相关日志尾、预期行为及重试结果。成功时,重新打开预期输出并与验收标准比对后再标记完成。仅通过授权共享传输预期产物。将命令成功与独立验证的结论区分开。

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