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local-agents-collab

Use when the user @mentions or asks to delegate work to local CLI agents (OpenClaw, Hermes, Cursor, Codex, OpenCode, Trae). Guides task formulation and local_agent tool usage — never invoke CLIs directly from shell.

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name local-agents-collab description Use when the user @mentions or asks to delegate work to local CLI agents (OpenClaw, Hermes, Cursor, Codex, OpenCode, Trae). Guides task formulation and local_agent tool usage — never invoke CLIs directly from shell. 本地协同智能体(Local Agents Collaboration) 概述 OpenOcta 可探测并委派任务到本机已安装的 CLI 智能体。用户可通过 @cursor 、 @codex 等方式提及工具。 强制工作流: 理解意图 — 结合对话上下文,把模糊需求扩展为完整、可独立执行的任务描述。 调用 local_agent 工具 — 由 OpenOcta 代为执行 CLI, 禁止 在 bash/shell 中直接运行下列命令。 汇总结果 — 将工具输出整理成用户可读的回答。 工具 API // 探测已安装工具 { "action" : "status" } // 单个委派 { "action" : "run" , "agent" : "cursor" , "task" : "完整任务描述…" } // 并行委派 { "action" : "run_many" , "tasks" : [ { "agent" : "cursor" , "task" : "…" } , { "agent" : "codex" , "task" : "…" } ] } agent 可用 id 或别名: openclaw / claw , hermes , cursor , codex , opencode , trae / trae-cli 。 任务撰写要点 好的 task 应包含: 目标 :要完成什么(功能、修复、文档、测试等) 上下文 :相关文件路径、技术栈、现有约束 验收标准 :怎样算完成(可选但推荐) 边界 :不要改什么、用什么模式(只读分析 vs 可改代码) 示例(差 → 好): 用户输入 不应直接传递 应整理后传递 @cursor 登录 登录 在当前工作区实现用户登录:邮箱+密码表单、JWT session、/api/login 路由;参考 src/auth/ @codex 写测试 写测试 为 pkg/localagents/parse.go 的 ParseMessage 函数编写 table-driven 单元测试,覆盖多 @ 提及与空任务场景 各工具说明 OpenClaw ( @openclaw / @claw ) 适用 :OpenClaw 生态内的本地 agent 任务、与 OpenOcta 同体系的工作流。 CLI 形态 : openclaw agent --local --agent main --message "<task>" --json 任务建议 :说明 agent 名称、是否需 JSON 输出、工作区路径。 Hermes Agent ( @hermes ) 适用 :Hermes CLI 支持的自动化与 coding 任务。 CLI 形态 : hermes -z "<task>" 任务建议 :单条清晰指令;复杂任务拆步骤写进 task 正文。 Cursor ( @cursor ) 适用 :代码编辑、重构、项目内多文件改动、IDE 级 coding agent。 CLI 形态 : agent -p --output-format text "<task>" 任务建议 :给出仓库路径、目标文件、框架版本;说明是否允许创建新文件。 Codex ( @codex ) 适用 :OpenAI Codex CLI 的 exec 模式任务(脚本、补丁、终端导向工作)。 CLI 形态 : codex exec --output-format text "<task>" 任务建议 :明确输出格式期望;涉及 secrets 时提醒用户自行配置环境变量。 OpenCode ( @opencode ) 适用 :OpenCode CLI 的 run 流程。 CLI 形态 : opencode run "<task>" 任务建议 :与 Cursor 类似,强调项目根目录与语言/构建工具。 Trae ( @trae / @trae-cli ) 适用 :Trae CLI 的 run 任务。 CLI 形态 : trae-cli run "<task>" (或 trae run ) 任务建议 :保持任务自包含;说明运行环境(Node/Go 等)。 多工具协作 用户可能在一句话中 @ 多个工具,例如: @cursor 实现 API @codex 为 API 写集成测试 处理步骤: 分别理解每段意图,各自整理完整 task。 若任务有依赖(先实现再测试), 顺序 调用两次 local_agent run。 若完全独立,使用 run_many 并行执行。 合并输出,标注各工具负责的部分。 错误处理 local_agent status 显示未安装 → 告知用户安装对应 CLI,或建议换用已安装工具。 工具返回 Error → 提取关键错误信息,给出下一步(重试、缩小任务范围、检查 PATH)。 用户仅 @cursor 无任务 → 先追问 ,不要猜测执行。 反模式(禁止) ❌ 在 shell 中直接运行 cursor 、 codex exec 、 openclaw agent 等 ❌ 把用户原始短句不加分析就传给 CLI ❌ 跳过 local_agent 工具自行 subprocess ✅ 分析 → local_agent → 汇总
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该技能未提供触发词。

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字段 说明
format格式标识(skill/v1)
skill_id技能唯一 ID
name技能名称
version版本号
description技能描述
category所属分类(数组)
trigger_words触发词列表
tags标签列表
source来源标识
source_url来源链接(本页地址)
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
install_guide各平台导入说明(Coze / Dify / Claude / 自定义框架)
同一份技能可按不同平台格式导出。
.skill 标准格式,含 system_prompt 与 model_config,导入任意 Agent 框架即可使用 下载
.skillpro 增强格式,额外含脚本 / 工具 / 依赖 / 钩子占位 下载
.json 纯 JSON 导出,只含 system_prompt 与模型参数 下载
Coze 带 frontmatter 的 Markdown,Coze 平台导入用 下载
Dify Dify DSL,创建应用后直接导入 下载

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