Skills
收录 96,981 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引,复制一行命令即可安装。
Agent 工作流
当 Ane 输入 /improve-system、要求 "mine recent sessions"、"what is the system getting wrong"、"improvement loop"、"trend the rejection rate",或提出 "where are my tokens going"、"token audit"、"why was that session expensive"(spend-audit 模式)时使用;或当 SessionStart 维护提醒按 14 天周期报告 improve-system 时使用。挖掘 QA 日志和会话历史以找出反复出现的纠正模式,提出系统修改建议,并审计 token 支出去向。不适用于一次性 bug 修复(用 /system-audit)、wiki 完整性检查(用 /li lint)或质量态势评级(用 /grade-system)。
华为云技能的端到端功能测试框架——三级流水线,覆盖单技能单元测试、多技能编排和端到端全流程测试。每个阶段都会输出带链路校验的结构化 JSON。支持技能安装验证、功能分析、CLI→SDK→API 可行性研究、测试用例生成、含资源生命周期的真实环境执行、资源清理、多技能场景编排、触发冲突检测以及汇总报告。触发词包括:测试技能, 执行技能测试, 跑测试流程, 技能回归测试, skill test, run skill tests, test huawei cloud skill, verify skill, 测试华为云skill, 全流程测试, 编排测试, 技能完整性检查, skill-tester, 跑测试, 回归测试, 组合测试, 多skill编排, verification, e2e.
当需要将当前会话中值得长期保留的经验记录下来,供未来的 Agent 使用时,必须使用此工具,包括遇到的陷阱、用户纠正的错误、发现的约定、最终奏效的命令,不限对话语言;用户要求记录本次会话的经验时,以及 awf 流程 finalize 后也适用。无需询问,即可将这些内容记录在项目被 git 忽略的 docs/session-learnings/AGENTS.md 中,并从根目录的 CLAUDE.md 或 AGENTS.md 链接过去;每条记录都包含原话和目标位置。单独收到请求时,将累积的笔记分类整理到 AGENTS.md、CLAUDE.md、用户的全局指令,或更强的约束(如检查或测试)中,只应用已批准的修改。此工具不用于审计或重组指令文件(maintaining-agent-context),也不用于一般记忆或技能改进请求。
构建 ADK (Agent Development Kit) Python Agent:带工具的 LLM Agent、由函数节点和 Agent 节点组成的图工作流、条件路由、扇出与汇合、经模式验证的 Agent 间委派、人在环路中的暂停,以及覆盖所有这些内容的 pytest 测试。用户要求创建 Agent 或工作流、为其添加工具、在节点间分支或循环、并行运行步骤、暂停以等待用户批准或测试 Agent 时使用。不要用于解释 ADK 的内部工作方式或设计其核心组件(使用 `adk-architecture`)、处理已运行但行为异常的 Agent(使用 `adk-debug`)、在 `contributing/` 下编写示例(使用 `adk-sample-creator`),或处理命名、类型和格式约定(使用 `adk-style`)。
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。
