pskoett/pskoett-ai-skills

解决的问题

本项目提供了一组为AI代理设计的结构化「技能」，以防止常见的失败模式，如范围蔓延、上下文退化以及在不同会话中重复同样的错误。它将代理行为从简单的提示驱动执行转变为具有内置验证和学习循环的可靠多阶段工作流。

如何工作

该项目实现了两种主要的反馈循环来提升代理输出质量：

• 内层循环（会话内）： 专注于即时执行。使用 plan-interview 实现对齐，intent-framed-agent 和 context-surfing 监控漂移和上下文健康状态，verify-gate 和 self-healing 自动诊断并修复故障，simplify-and-harden 进行最终质量审查。
• 外层循环（跨会话）： 专注于长期改进。使用 learning-aggregator 从会话日志中发现模式，harness-updater 将这些模式编码为永久规则，eval-creator 将这些规则转化为回归测试。

这些技能可作为插件安装到各种代理（Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI）中，或作为遵循 Agent Skills 规范的独立技能使用。

适用人群

希望超越基础聊天交互，为AI代理实现专业软件工程工作流（规划、验证和持续学习）的开发者。

主要亮点

• 自我修复能力： 在任务执行过程中自动诊断、修复并验证故障，无需依赖用户报告错误。
• 跨会话学习： 一种捕捉错误并将其提升为永久项目规则和回归测试的系统。
• 多代理编排： 包含 control-session-orchestrator，用于协调多个代理和会话之间的协作工作。
• 广泛兼容性： 支持通过 GitHub CLI（gh skill）、Agent Plugins 1.0，以及 Claude Code 和 Codex 的原生插件进行安装。