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共找到 410 个 Skills
编排完整的ToolUniverse自改进周期：发现API、创建工具、使用研究员角色测试、修复问题、优化技能，并通过git推送。会引用并调度所有其他devtu技能。适用于以下请求场景：运行自改进循环、执行一轮调试/测试、扩展工具覆盖范围、提升工具质量，或者迭代ToolUniverse。
多Agent并行开发周期，涵盖需求分析、探索规划、代码开发与验证环节。编排逻辑在主流程中内联运行（无需独立的编排Agent）。支持基于Markdown进度文档的持续迭代，通过“parallel-dev-cycle”触发。
分析任务，选择合适的Agent集群类型，并生成可直接启动的集群（包含fleet.json和prompt.md文件）。可动态发现可用的集群技能。适用于用户希望并行执行工作、要求“规划一个集群”或提及“fleet-plan”的场景。
将繁琐嘈杂的调查工作委托给一个或多个subagent，使编排器（orchestrator）的上下文保持整洁，然后基于提炼后的结果开展工作。当回答问题需要读取大量文件、冗长日志、大型diff或大范围代码库调研时——也就是生成答案的过程中产生的噪音远多于答案本身时，请使用此技能。适用于“X的工作原理是什么”“Y被用在哪些地方”“Z的根本原因是什么”“总结这个PR/日志”这类问题，在直接读取大量文件前可以放心使用该技能。
基于预设 URL 列表抓取内容，筛选高质量技术信息并生成每日 Markdown 报告。
使用POMASA模式语言生成声明式多智能体系统（MAS）。适用于构建智能体管道、编排多个AI Agent或创建研究自动化工作流。支持Prompt-Defined Agent、Orchestrated Pipeline、Filesystem Data Bus和Verifiable Data Lineage等模式。
用于PRD、架构以及Epic/Story生成的交互式项目规划工具。适用于新项目启动、功能规划、PRD创建、架构设计，以及将工作拆解为Epic和Story的场景。
LangGraph 管理者-工作者模式。适用于构建可将任务路由至专业工作者的中央协调Agent，支持实现轮询或基于优先级的Agent调度。
关于amplihack框架架构、模式及使用方法的全面知识
深度调研的多实例（多 Agent）编排工作流：把一个调研目标拆成可并行子目标，用 Codex CLI（`codex exec`）在默认 `workspace-write` 沙箱内运行子进程；联网与采集优先使用已安装的 skills，其次使用 MCP 工具；用脚本聚合子结果并分章精修，最终交付“成品报告文件路径 + 关键结论/建议摘要”。用于：系统性网页/资料调研、竞品/行业分析、批量链接/数据集分片检索、长文写作与证据整合，或用户提及“深度调研/Deep Research/Wide Research/多 Agent 并行调研/多进程调研”等场景。
Claude Code Agent团队编排指南——由团队负责人协调多个并行的Claude Code会话。当用户提及agent团队、队友、并行agent、多agent工作流、生成agent、协调agent、委托模式、队友计划审批、TeammateIdle或TaskCompleted钩子，或者希望将任务拆分为并行独立工作流时，可使用此技能。此外，当用户询问tmux分窗模式、进程内队友模式、Shift+Up/Down切换agent、共享任务列表、agent间消息传递或为多agent分解设计任务的相关问题时，也可触发此技能。这是一项实验性功能，需要启用CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS。
执行跨AI供应商的多Agent系统编排，支持任务移交、路由与工作流管理。 适用于构建需要Agent协作、任务委派或工作流协调的复杂AI系统。 可通过「创建多Agent系统」「编排Agent」「协调Agent工作流」等指令触发。