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解決的問題

VibeSkills 是一個面向 AI 代理的通用編排層，解決了「技能疲勞」與工具使用效率低下的問題。當代理能存取大量本地專用技能（工具）時，往往難以發現合適的技能，重複呼叫無效工具，或無法規劃複雜的多階段工作流程。VibeSkills 透過自動將這些本地技能路由並編排成可驗證的交付流程，減輕使用者與代理的認知負擔。

作法

VibeSkills 實作一個結構化的五階段流程，將任務從請求推進至交付：

1. 需求確認：在工作開始前，釐清目標、限制條件與預期交付物。
2. 等級建議：根據範圍與依賴關係，建議工作流程等級（L 表示可管理的多階段工作，XL 表示較大規模、可能並行的任務）。
3. 技能整理：掃描本地技能資料夾，讀取 SKILL.md 檔案以篩選候選技能，並為任務模組分配特定技能，定義交付物與檢查項目。
4. 執行與記錄：代理執行計畫，對程式碼任務使用 TDD（測試驅動開發），並記錄每個工作單元的狀態。
5. 結果驗證：將實際輸出與計畫項目比對，確保所有需求在最終接受前皆已達成。

適用對象

專為維護大型可重複使用 AI 技能／工具庫的使用者與開發者設計，希望獲得一個能自主規劃、選擇並執行跨多領域複雜專業任務的代理框架，而無需手動微管理。

主要特色

• 高效資源運用：在 SkillsBench 上的基準測試顯示，平均任務分數提升 21.12%，同時 token 消耗減少 29.6%，工具呼叫次數減少 33.1%。
• 智能路由：非被動觸發，而是先分解任務，再從大型技能池（例如 100+ 個技能）中僅選擇最相關的技能。
• 可驗證工作流程：整合嚴謹的檢查階段（例如單一 ML 實驗包含 17 項檢查），確保跨交付物的一致性。
• 可擴展的程式庫：支援新增個人、團隊或第三方技能，且不會因每次任務增加 token 開銷，因其使用本地探索與索引機制。