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create-agent
为代码伪造应用程序创建新代理。代理以 .md 文件形式存储在 <cwd>/.forge/agents 目录中,其中包含 YAML frontmatter(id、title、description、reasoning、tools、user_prompt)和包含代理指令的 markdown 正文。当用户需要添加新代理、修改现有代理或了解代理文件结构时使用。
为代码伪造应用程序创建新代理。代理以 .md 文件形式存储在 <cwd>/.forge/agents 目录中,其中包含 YAML frontmatter(id、title、description、reasoning、tools、user_prompt)和包含代理指令的 markdown 正文。当用户需要添加新代理、修改现有代理或了解代理文件结构时使用。
创建符合代理公司规范 (agentcompanies/v1) 的代理公司包。 Use when a user wants to create a new agent company from scratch, build a company around an existing git repo or skills collection, or scaffold a team/department of agents. Triggers on: "create a company", "make me a company", "build a company from this repo", "set up an agent company", "create a team of agents", "hire some agents", or when given a repo URL and asked to turn it into a company. Do NOT use for importing an existing company package (use the CLI import command instead) or for modifying a company that is already running in Paperclip. --- # Company Creator 创建符合代理公司规范的代理公司包。
为任何领域设计和构建人工智能代理。当用户满足以下条件时使用:(1) 要求“创建代理”、“构建助手”或“设计 AI 系统”(2) 想要了解代理架构、代理模式或自主 AI (3) 需要有关功能、子代理、规划或技能机制的帮助 (4) 询问 Claude Code、Cursor 或类似的代理内部结构 (5) 想要构建用于业务、研究、创意或操作任务的代理
为代码伪造应用程序创建新代理。代理以 .md 文件形式存储在 <cwd>/.forge/agents 目录中,其中包含 YAML frontmatter(id、title、description、reasoning、tools、user_prompt)和包含代理指令的 markdown 正文。当用户需要添加新代理、修改现有代理或了解代理文件结构时使用。
将编码任务委托给 Blackbox AI CLI 代理。具有内置判断功能的多模型代理,可通过多个 LLM 运行任务并选择最佳结果。需要 blackbox CLI 和 Blackbox AI API 密钥。
与任务控制交互 - AI 代理编排仪表板。在注册代理、管理任务、同步技能或通过 MC API 查询代理/任务状态时使用。
适用于 .NET 的 Azure AI 代理持久 SDK。用于使用线程、消息、运行和工具创建和管理 AI 代理的低级 SDK。用于代理 CRUD、对话线程、流响应、函数调用、文件搜索和代码解释器。触发器:“PersistentAgentsClient”、“持久代理”、“代理线程”、“代理运行”、“流代理”、“函数调用代理 .NET”。
使用提供程序、工具、指令和内存创建和配置 Neuron AI 代理。每当用户提到构建代理、创建 AI 助手、设置 LLM 支持的聊天机器人、配置聊天代理或想要创建可以说话、使用工具或处理对话的代理时,请使用此技能。还可以触发 Neuron AI 中涉及代理配置、提供商设置、工具集成或聊天历史记录管理的任何任务。
主动编排正在运行的 AI 代理 — 扫描状态、评估进度、发送下一条指令并协调多代理工作流程。当用户要求管理代理、协调代理之间的工作或检查代理进度时使用。
将编码任务委托给 Blackbox AI CLI 代理。具有内置判断功能的多模型代理,可通过多个 LLM 运行任务并选择最佳结果。需要 blackbox CLI 和 Blackbox AI API 密钥。
Guardian 服务,用于监视活动运行时代理的状态并在停止时自动重新启动它。在检查代理活动状态或了解自动重启机制时使用。
为 M365 Copilot 和 Teams 创建、构建、部署和本地化声明式代理。将此技能用于涉及声明性代理的任何任务 - 包括本地化、搭建、编辑清单、添加功能和部署。本地化需要只有此技能知道如何生成的标记化清单和语言文件。 触发短语包括“创建代理”、“创建声明性代理”、“新声明性代理”、“搭建代理”、“新代理项目”、“创建副驾驶代理”、“添加功能”、“添加插件”、“配置我的代理”、“部署我的代理”、“修复我的代理清单”、“编辑我的代理”、“修改我的代理”、“本地化此代理”、“本地化我的代理”、“添加本地化”、 “翻译我的代理”、“添加语言”、“多语言代理”、“添加 API 插件”、“添加 MCP 插件”、“向我的插件添加 OAuth”、“向我的代理添加徽标” --- # M365 Agent Developer ## ⛔ 工作空间检查 — 强制第一步 **在执行任何操作之前,请检查工作空间文件以对项目进行指纹识别:** 1. 运行 `npx -y --package @microsoft/m365agentstoolkit-cli atk --version` 确认 ATK CLI 已安装。如果没有找到 → **停止。** 告诉用户安装 ATK。 2. 在项目根目录中检查“m365agents.yml”或“teamsApp.yml”。 3. 检查“appPackage/declarativeAgent.json”。 4. 检查非代理指标(`package.json` 与express/react/next、`src/index.js`、`app.py` 等) **然后遵循决策门:** |状况 |门 |行动| |------------|------|--------| |非代理项目文件,没有 `appPackage/` | **拒绝** |纯文本回复。没有文件,没有命令。 | |没有清单,用户想要编辑/部署 | **拒绝** |纯文本回复。解释清单丢失。 | |没有清单,用户想要新项目 | **脚手架** | → [脚手架工作流程](references/scaffolding-workflow.md) | |清单存在错误 | **修复** |检测→通知→询问(见下文)。不要部署。 | |有效代理项目 | **编辑** | → [编辑工作流程](references/editing-workflow.md)
skill-sample/ ├─ SKILL.md ⭐ 必备:技能说明入口:用途 / 安装 / 用法 / 示例 / 依赖 ├─ manifest.sample.json ⭐ 推荐:机器可读元信息:用于索引 / 校验 / 自动填表 ├─ LICENSE.sample ⭐ 推荐:授权与使用范围:开源 / 限制 / 商用说明 ├─ scripts/ │ └─ example-run.py ✅ 可运行示例脚本:让用户导入后立刻验证“能用” ├─ assets/ │ ├─ example-formatting-guide.md 🧩 输出规范:统一排版 / 结构 / 风格 │ └─ example-template.tex 🧩 模板资源:报告/文档模板,快速生成标准产物 └─ references/ 🧩 参考资料库:方法论 / 结构指南 / 最佳实践 ├─ example-ref-structure.md 🧩 结构参考:章节框架 / 目录组织 ├─ example-ref-analysis.md 🧩 分析参考:常用套路 / 指标口径 └─ example-ref-visuals.md 🧩 视觉参考:图表规范 / 可视化建议
更多 Agent Skills 规范 详见Anthropic官方文档:https://agentskills.io/home
├─ ⭐ 必备:YAML Frontmatter(必须存在,放在文件最顶部) │ ├─ ⭐ name :技能唯一名;须符合命名规则,并建议与目录名一致 │ └─ ⭐ description :技能描述;建议包含触发关键词(便于检索/匹配) │ ├─ ✅ 可选:Frontmatter 扩展字段(规范允许,但非强制) │ ├─ ✅ license :许可证标识(也可配合单独 LICENSE 文件) │ ├─ ✅ compatibility :兼容性/运行环境要求(仅在确实有限制时写) │ ├─ ✅ metadata :任意键值对(如 author/version/source_url 等) │ └─ 🧩 allowed-tools :允许工具白名单(规范标注为 experimental) │ └─ ✅ 推荐:Markdown 正文(自由格式,但建议按“渐进式披露”组织) ├─ ✅ Overview / Purpose :一句话说明目标 + 不做什么(边界) ├─ ✅ When to use :触发条件/适用场景(让模型/用户知道何时调用) ├─ ✅ Step-by-step :步骤化流程(最好 3–6 步,保证可复现) ├─ ✅ Inputs / Outputs :输入格式、输出格式、产物位置(文件/文本/JSON等) ├─ ✅ Examples :至少 1 个可复制示例(越“能跑”越好) ├─ 🧩 Files & References :引用assets/、references/、scripts/(相对路径) ├─ 🧩 Edge cases :边界情况/限制(大文件、速率限制、失败回退) ├─ 🧩 Troubleshooting :常见错误与解决(依赖缺失、路径不对、权限问题) └─ 🧩 Safety notes :涉及联网/写文件/执行命令时给出提醒(建议写)
在 GitHub 和各类社区里,技能文件分散、难检索、也难判断是否可靠。SkillWink 把开源技能集中整理成可搜索、可筛选、可直接下载使用的技能库,让你更快找到“正好能用”的那一个。并且支持在SkillWink上直接上传skills。
我们提供 AI 语义搜索 + 关键字检索,支持 版本更新与多维排序(下载/点赞/评论/更新),并为每个技能提供 SKILL.md 开放标准与来源信息。你还可以在详情页直接 评论讨论、交流用法与改进建议。
快速上手:
支持下载与导入 skills(.zip/.skill),本地放置后即可生效:
~/.claude/skills/(Claude Code)
~/.codex/skills/(Codex CLI)
~/.gemini/skills/(Gemini CLI)
同一份 SKILL.md 跨平台通用。
你需要了解的:技能是什么、怎么运行的、怎么找、怎么导入、怎么判断可信、怎么参与共建。
这里的“skills(技能)”是一种可复用的任务能力包,通常包含 SKILL.md 说明(用途、输入输出、使用方法)以及可选的脚本/模板/示例文件。
你可以把它理解为:给 AI 助手或工具链用的“插件说明书 + 资源包”,可被反复安装与分享。
技能系统采用“渐进式披露”策略,高效管理上下文信息,具体流程如下:
发现阶段:系统启动时,智能体仅加载各技能的名称与简要描述——信息精简,足以判断其适用场景,避免冗余加载。
激活阶段:当任务需求与某技能描述匹配时,智能体才将对应的完整 SKILL.md 说明文档动态载入上下文。
执行阶段:智能体严格遵循文档指引执行操作,并按需调用关联文件或运行内置代码模块。
核心优势:该设计使智能体始终保持轻量高效,同时具备“按需扩展上下文”的能力,既保障响应速度,又确保复杂任务拥有充分执行依据。
推荐 3 种方式组合使用:
注:以上导入方式文件大小控制在10M之内。
常见路径如下(不同系统略有差异,以你本机为准):
同一份 SKILL.md 通常可以跨工具复用。你在 SkillWink 导入后,也可以查看“放置指引/安装说明”。
可以。很多技能本质是标准化说明 + 资源,只要目标工具支持读取该格式,就能共享使用。
比如:检索类技能 + 写作类技能 + 自动化脚本,形成“发现 → 处理 → 输出”的工作流。
一部分skills来源于公开的 GitHub 仓库。我们会筛掉低质量仓库(至少 2 星),并扫描基本质量指标,还有一部分是SkillWink平台的创作者独立上传的。作为使用者,在安装前应始终审查代码,对安全问题负责。
最常见原因是这几类:
我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前: