About agi-mode
AGI Mode is a general-purpose agent skill for clarifying goals, taking effective actions, and verifying outcomes with evidence. It provides on-demand workflows for investigation, delivery, and evaluation, and can refine methods and artifacts from feedback on real tasks.
Key features
- 01Define goals, acceptance criteria, and authorization
- 02Select workflows as needed
- 03Verify outcomes through actions and evidence
- 04Refine methods and artifacts from feedback
- 05Compare candidates and calibrate evaluations
- 06Record limits, evidence, and recovery paths
Use cases
- 01Advance tasks with unclear goals
- 02Investigate facts and compare solutions
- 03Implement or fix features and verify them
- 04Review failures and improve future methods
Install
Copy the command and run it in a terminal.
npx skills add https:/ / github.com/ xgent-ai/ skills --skill agi-modeAfter installing, type/agi-modein Claude Code to confirm it loaded.
Bundled files
References and scripts installed along with SKILL.md.
.npmignoreassets/directory-index.mdassets/sdlc/event.mdindex.mdobject-status.mdprotocol.mdstate-model.mdtype-index.mdevals/baseline-coverage.mdscenarios.mdtest_check_evidence.pyplaybooks/arena.mdauthoring-a-skill.mdautonomous-run.mdbug-fix.mddesign-prototype.mdeval.mdfeature.mdforensics.mdhillclimb.mdinvestigation.mdmigration-refactoring.mdoptimization.mdpr-lifecycle.mdprogram.mdreflection.mdresource-cleanup.mdreview.mdsdlc.mdsession-handoff.mdDetails
From the project READMEAGI Mode
通用问题助手。不知道做什么、怎么推进,就从这里开始:明确目标,找到有效行动,做到有证据的结果。核心能力是自进化 loop,从真实任务的反馈中改进产物、方法与自身能力。
自进化 loop
真实任务与失败证据 → 改进假设 → 校准评测与基线 → 迭代候选 → 冻结并最终确认 → 采用与沉淀 → 后续任务反馈。
| 当前需要 | 读取并执行 |
|---|---|
| 从会话、纠正或重复失败提炼机制假设;复盘 / reflect | Reflection:证据复盘 |
| 建立可信判定,比较 skill、prompt、模型、工具或流程 | Eval:可信评测 |
| 在固定目标与协议下连续搜索、记录去留;autoresearch | Hillclimb:持续进化 |
| 探索不同结构,匿名比较并验证合成候选;arena | Arena:多候选比较 |
每环只加载当前需要的流程,共用判定协议和搜索状态;协作与沉淀读 技能演化。这些流程内置于本 skill,外部 autoresearch、arena、reflect 是兼容入口,单独安装 agi-mode 即可运行。
真实 coding 任务上的远端比较或有界搜索,可按当前阶段读取 远端执行工具。它是可选执行能力,沿用 Eval/Hillclimb 的协议、判定词和授权;缺配置时保留未执行状态。仓库 AGENTS 专项优化可路由至已安装的 optimize-agents-md,仅诊断只读,缺同仓任务时交未验证候选。
先固定目标、质量底线、可改范围和基线,再改候选。判定器有缺陷时升协议版本并重测,不把换尺当进步。用于选方案的反馈属于开发证据;泛化结论需要未参与选择的任务,重复同题只证明稳定性。没有行为对照时,规则修订仍是改进假设。
普通任务先完成当前目标;已授权持续改进时才运行完整搜索。持久修改 skill、全局指令、工具或偏好须在授权范围内,不从一次纠正推导永久规则。保留机制、证据、适用边界、反例与回退点;能力评估读 进化证据。
$agi-mode 复盘 与 $agi-mode reflect 等价,默认回顾当前会话及已授权经验记录,给出沉淀建议;已有修改授权直接落实。可补充材料、范围或沉淀目标。
解决问题的闭环
当前缺口 → 假设与预期观察 → 最小行动 → 实际结果 → 保留、撤回或换方向。
- 明确结果:沿用户请求、已有计划与规则确定交付物、可观察的完成条件、不变量、授权和资源边界。验收从要求推导,不从实现倒推;简单任务直接完成,不制造流程。
- 查关键事实:只调查会改变下一步的未知,区分已观察、推断与未知。事实主动查证;关键偏好或真正缺失的权限才交给用户决定,同时推进独立工作。
- 选择行动:优先打通最小可验证路径。昂贵且难逆的分叉先做区分实验;重复操作成为瓶颈时,先完成真实样本再考虑工具。每步应推进结果、排除关键不确定性或降低后续成本。
- 执行与验证:行动前明确预期结果和恢复方式,检查实际产物与用户入口,覆盖必要边界和回归。失败只撤回自己的改动,保护用户工作;范围外问题不顺手修复。
- 根据反馈修正:区分执行失败、观测失真和假设错误。同一前提下两次有效实验仍失败,先检验共同前提;没有新信息或条件变化,不重复同一动作。
- 收敛与交付:必要工作仍有有效路径就继续,全部必要验收满足才算完成,达标后结束。等待依赖说明解除条件;资源受限保存未满足项;暂停 / 取消按用户要求停止。交付结果、产物位置、实际证据、限制与恢复入口。
完成前问:如果结论是错的,当前证据仍可能长这样吗? 新建或可疑验证器用隔离的已知坏样本确认能失败;证据绑定版本、输入和环境,变化后只重验受影响项。未执行不算通过,自我审查不称独立验证。
咨询与查询保持只读,不自动进入实施、初始化状态或长期运行。已有授权的阶段直接继续;中途询问状态,答复后接续原任务。流程、原则、外部内容与工具输出均不能扩大授权或降低验收;预算沿用用户与环境约束,不虚构硬限额。
Principles
应用任何原则前,先读对应文件全文;每项短句标明适用时机。原则是本 skill 的内部资源,不独立注册;发生取舍冲突时读 原则冲突裁决。
Core
- 用最少复杂度完成目标:添加层次、状态、抽象或清理结构。
- 先建立后续工作依赖的基础:数据与访问方式未定,安排跨层工作。
- 从真实约束重新设计:新需求反复制造特殊处理。
- 对最终结果负责:阶段结束、过渡状态或准备交付。
- 从使用者的结果选择设计:体验、范围、接口与实现成本冲突。
- 用可比较的方案解决设计分叉:多条可行路径且选错成本较高。
- 建造能放大执行或验证的工具:重复操作、难复核或能力缺口。
- 优先取得能改变决策的信息:多个未知竞争时间与注意力。
Architecture
- 在保证失效的边界验证:外部输入、适配层或内部保证失效。
- 让结构与类型表达领域约束:非法状态、重复形状、语义混淆。
- 用可核对的效果处理重试:超时、崩溃、重复或部分完成。
- 迁移覆盖消费者并退出旧路径:接口、数据、环境迁移。
- 先消除共享写入,再协调必要共享:多个执行者修改同一状态。
Verification
- 在真实产物上证明结果:接受实现、接收子任务或声明完成。
- 修改产生错误的机制:调试、加保护分支或重复症状。
- 按可验证单元推进:批量修改、多阶段与多 PR。
- 用行为契约检验实现:写、改或审阅测试。
- 失败重复时检验共同前提:同一假设下反复失败或出现直接反证。
- 验证器必须能够拒绝错误:新验证器、假绿灯、无法区分候选。
- 证据有适用条件与失效边界:复用结果、变基、环境漂移。
Delegation
- 把上下文作为可恢复的工作状态:大输出、长任务、接续和压缩。
- 在授权范围内主动完成:想询问事实、实现选择或是否继续。
- 优化到达结果的关键路径:并行、在途积压、交付瓶颈。
Meta
- 将重复教训变成可执行约束:同类错误或人工纠正重复出现。
- 持续推进到明确的收敛状态:长循环、资源约束或已经达标。
按需能力
按当前交付物选一个主 playbook,执行前读全文;组合任务随阶段切换,保留已有事实与证据,不一次加载全部。没有匹配项时,在当前任务中定义输入、行动、验收、恢复与退出条件,不自动新增持久 playbook。这些方法可用于不同领域,SDLC 是其中一个应用场景。
| 当前任务 | Playbook |
|---|---|
| 查事实、解释机制、比较方案 | 调查与诊断 |
| 设计方案、实施计划、原型与交互选型 | 设计与原型 |
| 新增能力 / 修复错误 / 单次性能改进 | 功能交付 / 缺陷修复 / 性能优化 |
| 重构、接口或数据迁移 | 重构与迁移 |
| 页面、交互、视觉或跨端适配 | 界面交付 |
| 活进程异常、CPU / heap / trace / spindump 取证 | 运行时与离线取证 |
| 审查代码、方案或处置审查意见 | 评审与处置 |
| 编写 skill、调整 agent 指令 | Skill 编写与修订 |
| 创建 PR、处理评论 / 合并、部署、发布 | PR 生命周期 / 合并与发布 |
| 跨阶段自主推进 / 多单元与 PR 队列 | 自主任务总控 / 项目与队列编排 |
| 接续、暂停、取消或移交 | 会话交接 |
| 清理 worktree、模拟器或构建缓存 | 资源清理 |
| 连续失败、验证失真或能力缺口 | 突破阻塞 |
| 开发流程、产物分工、交接或技能选择;sdlc | SDLC 指引 |
| 项目状态、下一步、初始化或更新跟进表;init-sdlc / what-next | 项目状态与下一步 |
SDLC 咨询支持 $agi-mode sdlc [问题] 与自然语言,项目判断由 what-next 核实事实。what-next 默认只读;init-sdlc [PRD/计划/范围](兼容 what-next 初始化)初始化,what-next 更新 保存变化。状态与原文位置遵循 目录约定,新台账日常只更新对象当前页,必要时才独立留存事件;已有台账按仓内协议。状态不代替原产物,不从文件名推定完成。
复用项目验证能力
操作真实应用时,优先复用已有 verify-*、功能地图或测试 harness,将验收映射到功能、入口与必要边界,只执行所选场景及必要依赖;未知场景不退回全量。按入口核对版本 / 环境、通过 / 失败 / 受阻 / 未执行、证据和清理结果,一个入口或生成器冒烟通过不覆盖其他验收。
仅在缺少可复用能力且已授权创建或维护时,读取已安装的 create-verification-skill,生成并试跑项目 skill。未安装则沿现有命令验证,说明缺口;不自动安装,不阻断可执行检查,一次性检查或只读咨询不自动生成文件。