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利用OpenContext实现AI Agent持久化内存与上下文管理。支持在会话/仓库/日期间维持上下文、保存结论、提供文档检索工作流。
AI Agent协作开发的核心原则。定义了分而治之、上下文管理、抽象层级选择、自动化理念、验证与复盘。适用于所有AI Agent使用场景下的最优协作模式落地。
精通TDD编排的专家，专注于红-绿-重构准则、多Agent工作流协调以及全面的测试驱动开发实践。借助AI辅助测试和现代框架在团队中推行TDD最佳实践，可主动用于TDD的实施与治理。
使用Cartesia Line SDK构建语音Agent。通过LiteLLM支持100+家LLM提供商，具备工具调用、多Agent交接和实时中断处理功能。
构建品牌识别系统——包含调色板、排版、设计令牌、logo使用指南、附带使用规则的视觉语言以及组件规范。输出文件为 `.agents/design/brand-system.md`。本工具不适用于撰写营销文案（请使用content-create）或梳理用户流程（请使用user-flow）。活动规划请参考imc-plan，受众研究请参考icp-research。
适用于上下文管理中的上下文恢复场景
使用OpenServ SDK (@openserv-labs/sdk) 构建并部署自主AI Agent。重要提示 - 请务必同时阅读配套技能openserv-client，因为构建和运行Agent需要这两个包。openserv-client涵盖了多Agent工作流和ERC-8004链上身份的完整平台API。请查看reference.md获取完整的API参考。
集成Azure AI Services、Azure OpenAI与认知服务。
创建并管理Agent图——由带有切换逻辑的边连接起来的AI Config有向图。适用于构建Config之间相互路由的多Agent工作流场景。
以Worktree为核心的隔离式专注工作流。适用于启动任何开发任务时使用——包括单个问题修复、功能开发或多任务并行工作。每个Worktree都会提供一个干净的隔离目录及独立分支，避免代码污染，支持生成原子化PR。
适用于代码重构上下文恢复场景
借助规模估算准则、预设配置和Agent类型选择，设计最优的Agent团队构成。在决定团队规模、选择Agent类型或为多Agent工作流配置团队预设时，可使用此技能。