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共找到 410 个 Skills
通过3-Agent（Architect→Builder→Reviewer）循环完成单一功能的设计、实现与验证的团队技能。 可通过「用3A创建」「3Agent」「设计-实现-审查」「team-3a」关键词触发。 相较于peach-team，更适合单一功能、小规模修改场景。
适用于已获批的计划需要执行，或热修复/单句范围需求需要直接进行TDD实现的场景——按任务调度子Agent，执行验证并生成报告
运行带有并行子代理的evo优化循环，直到被中断。
Nous Research推出的Hermes Agent框架——具备内置学习循环、三层记忆系统和技能自动进化功能的自改进AI Agent
包含130+个专业Claude Code子Agent的集合，覆盖语言、框架、基础设施和安全领域的各类开发任务
为LLM交互设计、测试并优化prompt。 涵盖prompt模式（few-shot、chain-of-thought、ReAct）、系统prompt设计、 输出格式化、prompt评估以及prompt优化技术。 当输入以下关键词时触发本技能："write prompt"、"optimize prompt"、"design system prompt"、 "few-shot examples"、"chain of thought"、"prompt evaluation"、 "LLM output formatting"、"prompt testing"或"prompt patterns"。
作为自主后台子Agent执行单个DAG步骤。是v-planning生成的DAG计划中phase-running的同类组件。直接读取step-<n>.md文件，通过前置元数据（frontmatter）状态以原子方式认领该步骤，运行三类成功标准，并返回报告。由v-implementing或/run-step触发启动。
通过发送按键指令和抓取面板输出来远程控制交互式CLI的tmux会话。
适用于设计多智能体系统、实现监督者模式、协调多个智能体，或咨询关于“multi-agent”、“supervisor pattern”、“swarm”、“agent handoffs”、“orchestration”、“parallel agents”相关问题的场景
通过代码库调研将研究成果转化为设计决策。适用于以下场景：(1) 将研究成果转化为实现方案；(2) 在多种设计方案中做选择；(3) 在执行/research或deep-research之后使用；(4) 为/plan阶段准备输入内容。
基于Meta验证方法论的AI Agent工作流设计与架构专家系统。适用于用户需要构建AI Agent、创建Agent工作流、使用智能代理系统解决问题、在Agent架构中集成多工具，或需要Agent设计模式指导的场景。可帮助将业务问题转化为具备清晰范围、工具集成和多层架构规划的结构化Agent解决方案。
用于问题解决的统一团队Skill。所有角色通过传入--role参数调用该Skill，以执行对应角色的任务。触发关键词为"team issue"。