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TianMingKanae/engineering-multi-ai-skills

執行有界限的工程任務,使用明確的命令、資源和輸出證據。適用於建置、測試、資料作業、模擬和基準測試;除非已指定實作,否則將設計或演算法變更回報給所有者。

engineering-multi-ai-skills 是什麼?

此技能專為需要執行明確定義、有界限工程任務的 AI Agent 而設計,例如建置、測試、資料處理、模擬和基準測試。它建立一個嚴格的結構化工作流程:首先確認任務所有者、輸入版本、命令、工作目錄、資源限制、驗收標準和預期產出。該技能強調避免干預他人已擁有的工作,並在執行前使用共享佇列來記錄任務聲明。它還指導使用預檢或小型代表性運行來測試昂貴或新配置的任務,並強烈禁止虛構的乾運行標誌或假設現有輸出代表當前運行已完成。在執行命令時,它要求使用授權工具並捕獲精確的參數、時間戳、退出碼、日誌和產出路徑。對於長時間執行的任務,建議使用主機的背景功能和命令的實際檢查點支援,將分離啟動視為交接而非完成。最後,技能詳細說明了失敗處理策略:分類原因、最多一次有限重試(僅在安全且原因可能是暫時性或機械性時),並避免重試非冪等的遷移或外部變更。成功完成後,重新開啟預期輸出並與驗收標準進行比較,然後再標記為完成。

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npx skills add https://github.com/TianMingKanae/engineering-multi-ai-skills/tree/HEAD/skills/worker-task

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說明文件

確認任務所有者、輸入版本、命令、工作目錄、資源限制、驗收標準和預期產出。不要聲明其他人已擁有的工作。在使用共享佇列時,請在執行前記錄聲明。

對於昂貴或新配置的任務,請使用已記錄的預檢或小型代表性運行。檢查依賴項、資源和輸出路徑。切勿虛構一個乾運行標誌或推斷現有輸出表示此運行已完成。

透過授權的執行工具運行命令。捕獲確切的參數、時間戳、退出碼、日誌和產出路徑。對於長時間工作,請使用主機的背景功能和命令的實際檢查點支援。分離啟動是交接,而非完成。

失敗時,對原因進行分類,並在安全且原因顯然是暫時性或機械性時,最多嘗試一次有限重試。若無冪等性證據,請勿重試遷移或外部變更。機械性修正僅在不改變計算或測試中的行為時才屬於範圍。對演算法、具有語義效應的依賴項、種子、閾值或驗收標準的變更應交由實作所有者處理。

受阻時,返回確切的命令和版本、環境、相關日誌尾部、預期行為和重試結果。成功時,重新開啟預期輸出並與驗收標準進行比較,然後再標記為完成。僅透過授權共享傳輸預期的產出。將命令成功與獨立驗證的結論區分開來。

Individual skills in this repo

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