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共找到 51 个 Skills
当用户要求“诊断上下文问题”、“修复lost-in-middle问题”、“调试Agent故障”、“理解上下文污染”，或者提到上下文退化、注意力模式、上下文冲突、上下文混淆、Agent性能下降时，应使用该技能。这是一项核心的上下文工程技能——当用户在诊断和缓解上下文故障的场景中提到“context engineering”或“context-engineering”时，也会触发该技能。
针对Coding Agent提示词的提示词工程与上下文工程最佳实践
诊断上下文填充与上下文工程的差异，评估相关实践、定义边界，并就内存架构、检索机制以及Research→Plan→Reset→Implement循环提供指导建议。
当用户要求“优化CLAUDE.md”、“创建新Skill”、“编写自定义Agent”、“配置Hooks”、“管理上下文窗口”、“设置MCP服务器”、“搭建Skill包脚手架”、“分析Token预算”、“创建子Agent”、“配置权限”、“设置工作树”或“将Claude Code与编辑器集成”时，应使用本技能。适用于Claude Code CLI精通、Skill创作、上下文工程、Hooks自动化、子Agent创建以及开发工作流优化。
资深AI上下文工程专家，精通动态上下文管理、向量数据库、知识图谱和智能记忆系统。采用2024/2025年最佳实践，在多Agent工作流、企业AI系统和长期运行项目中实现上下文编排。适用于复杂AI编排场景，建议主动使用。
掌握构建生产级AI Agent系统的上下文工程原则，包括高效的上下文管理、多Agent架构和内存系统。
面向Agent Teams的Manus风格上下文工程。通过共享规划文件协调多个Claude Code实例。适用于需要并行处理的复杂任务（如代码审查、调试、功能开发）。需要启用CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1。
为任意代码仓库搭建前沿的上下文工程体系。分析代码库，生成多层级CLAUDE.md/AGENTS.md文件结构、钩子（hooks）、会话管理及token预算方案。基于苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）、Anthropic、Google DeepMind及Manus生产数据等200+来源打造，面向使用AI Agent交付代码的工程师。
编码Agent的管控框架模式——内存、权限、上下文工程、任务委派、技能、钩子、启动引导。
适用于Graphiti和Zep的综合技能——面向AI Agent的时序知识图谱框架，具备动态上下文工程能力
评估并优化Claude Code的命令、技能与Agent。适用于测试提示词有效性、验证上下文工程选择或衡量优化质量的场景。
当用户要求“建模Agent心理状态”、“实现BDI架构”、“创建信念-愿望-意图模型”、“将RDF转换为信念”、“构建认知Agent”，或提及BDI本体、心理状态建模、理性智能体、神经符号AI集成时，应使用此技能。它属于上下文工程技能套件——当用户在基于信念的Agent推理场景中提及“context engineering”或“context-engineering”时，也会激活此技能。