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共找到 51 个 Skills
当用户要求“压缩上下文”、“总结对话历史”、“实现压缩处理”、“减少token使用量”，或者提及上下文压缩、结构化总结、按任务优化token使用，或是长时间Agent会话超出上下文限制时，应使用本技能。这是一项核心的上下文工程技能——当用户在管理token预算和会话时长的场景下提到“上下文工程”（context engineering）时，也会触发本技能。
当用户要求“设计多智能体系统”、“实现监督者模式”、“创建集群架构”、“协调多个智能体”，或者提及多智能体模式、上下文隔离、智能体移交、子智能体或并行智能体执行时，应使用本技能。它属于上下文工程技能套件的一部分——当用户在跨多个智能体编排上下文的场景中提及“context engineering”或“context-engineering”时，也会触发本技能。
评估并优化Claude Code的命令、技能与代理。适用于测试提示词（prompt）有效性、验证上下文工程选型或衡量优化质量的场景。
优化Agent上下文设置。适用于开启新会话、Agent输出质量下降、切换任务，或者需要为项目配置规则文件和上下文的场景。
了解Agent系统中上下文的组成部分、机制和约束条件。适用于设计Agent架构、调试上下文相关故障或优化上下文使用场景。
在AI Agent中有效管理LLM上下文窗口的策略。适用于构建处理长对话、多步骤任务、工具编排，或需要在长时间交互中保持连贯性的Agent时使用。
当用户请求‘诊断上下文问题’‘修复中间丢失问题’‘调试Agent故障’‘理解上下文污染’，或提及上下文退化、注意力模式、上下文冲突、上下文混淆或Agent性能下降时，应使用本技能。本技能提供识别和缓解上下文故障的模式。
[Hyper] 为上下文、提示词、工具、评估、信息来源、安全及验证工作流创建并重构AI可读的文档、指令库、运行手册、规范以及可直接用于Harness的规则包。
基于Claude Code架构模式的AI Agent系统理解与实现全面指南
生成自然语言→SQL配对的测试套件，作为nao agent的质量基准，随后通过`nao test`运行。适用于用户希望衡量agent可靠性、扩展现有测试套件或为新指标添加测试的场景。测试是回答“上下文是否有效”的唯一可靠方式。请勿用于编写规则（write-context-rules）或诊断故障（audit-context）。
适用于上下文规模过大（50k+ tokens）、性能下降、对话中途指令被忽略，或是规划多Agent工作流的场景。当出现「上下文丢失」「指令遗忘」或会话时长超过30分钟时触发。
通过减少冗余信息、优先处理相关内容、整理记忆、定义约束条件以及管理token预算，为Agent和LLM优化并构建上下文。