agent-knowledge-cycle 是做什么的？
一个面向AI代理的知识循环系统——它会随着使用者一起成长。该系统围绕人类注意力和判断力随代理能力增长的稀缺性而设计，通过六个阶段确保跨会话的行为与操作者意图保持一致。包含 ADR、JSON schema 以及无依赖的 Python 参考实现。
一个面向AI代理的知识循环系统——它会随着使用者一起成长。该系统围绕人类注意力和判断力随代理能力增长的稀缺性而设计，通过六个阶段确保跨会话的行为与操作者意图保持一致。包含 ADR、JSON schema 以及无依赖的 Python 参考实现。
shimo4228/agent-knowledge-cycle 是一个专为 AI 代理设计的知识循环系统，其核心理念是：随着 AI 代理能力的增强，人类注意力和判断力变得越来越稀缺，因此需要一种结构化的方法来保持代理行为与人类操作者的意图对齐。该技能定义了六个阶段组成的知识循环，确保跨会话的一致性和可靠性。它包含了架构决策记录（ADR）来记录设计决策、JSON schema 来定义知识结构的格式，以及一个无外部依赖的 Python 参考实现，便于开发者快速集成和理解。该技能适用于各种 AI 代理平台（如 Claude Code、Cursor 等），帮助开发者和操作者建立一个随着时间推移不断演进的知识体系，从而提升代理的稳定性、可控性和长期效用。
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一个面向AI代理的知识循环系统——它会随着使用者一起成长。该系统围绕人类注意力和判断力随代理能力增长的稀缺性而设计，通过六个阶段确保跨会话的行为与操作者意图保持一致。包含 ADR、JSON schema 以及无依赖的 Python 参考实现。
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.