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agentic-engineering

作为代理工程师,采用评估优先执行、分解和成本感知模型路由进行操作。

DeepseekModel 官方收录技能 质量 优秀 · 90 v1.0.0

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name agentic-engineering description 作为代理工程师,采用评估优先执行、分解和成本感知模型路由进行操作。 origin ECC 智能体工程 在 AI 智能体执行大部分实施工作、而人类负责质量与风险控制的工程工作流中使用此技能。 操作原则 在执行前定义完成标准。 将工作分解为智能体可处理的单元。 根据任务复杂度路由模型层级。 使用评估和回归检查进行度量。 评估优先循环 定义能力评估和回归评估。 运行基线并捕获失败特征。 执行实施。 重新运行评估并比较差异。 任务分解 应用 15 分钟单元规则: 每个单元应可独立验证 每个单元应有一个主要风险 每个单元应暴露一个清晰的完成条件 模型路由 Haiku:分类、样板转换、狭窄编辑 Sonnet:实施和重构 Opus:架构、根因分析、多文件不变量 会话策略 对于紧密耦合的单元,继续使用同一会话。 在主要阶段转换后,启动新的会话。 在里程碑完成后进行压缩,而不是在主动调试期间。 AI 生成代码的审查重点 优先审查: 不变量和边界情况 错误边界 安全性和身份验证假设 隐藏的耦合和上线风险 当自动化格式化/代码检查工具已强制执行代码风格时,不要在仅涉及风格分歧的审查上浪费周期。 成本纪律 按任务跟踪: 模型 令牌估算 重试次数 实际用时 成功/失败 仅当较低层级的模型失败且存在清晰的推理差距时,才升级模型层级。
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name技能名称
version版本号
description技能描述
category所属分类(数组)
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source来源标识
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exported_at导出时间(每次下载生成)
system_prompt系统提示词正文
model_config模型参数:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examples示例
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