全部能力

为 Agentica/REPL 智能体编写避免 LLM 指令歧义的可靠提示词 核心原则 1. 明确执行模式 - 区分"思考模式"与"执行模式" - 使用显式标记如 `[THINK]` / `[EXECUTE]` 分隔推理与操作 2. 消除代词歧义 - 避免：它、这个、那个、上述 - 改用：精确的变量名、文件路径、函数签名 3. 结构化输出格式 - 强制指定响应格式（JSON/YAML/代码块） - 定义严格的字段顺序和必填项 4. 原子化操作指令 - 每条指令只包含单一动作 - 禁止复合句："读取并修改文件" → 拆分为两步 5. 状态显式传递 - 要求智能体在每次响应中重复关键上下文 - 避免依赖对话历史隐式记忆 具体模式 文件操作提示词模板 ``` 任务：修改文件 约束： - 目标路径：/absolute/path/to/file.ext - 操作类型：[READ | WRITE | PATCH | DELETE] - 若 PATCH，必须提供：原始片段（≥3 行上下文）、替换片段 输出格式： [CONFIRM] 路径：{path} 操作前哈希：{sha256} 操作后哈希：{sha256} 变更行数：{n} ``` REPL 代码执行提示词 ``` 环境：Node.js v20, 只读文件系统 /workspace 可用 API：{显式列出允许调用的模块} 执行规则： 1. 先输出 [PLAN] 步骤分解 2. 每步输出 [STEP n] 代码块，含超时设置 3. 禁止：eval、Function constructor、child_process 4. 副作用限制：仅允许写入 /tmp/output/* 错误处理： - 非预期异常 → 立即 [HALT] 并输出堆栈 - 预期异常 → [CATCH] 块显式处理 ``` 防注入模式 ``` 用户输入占位符：{{USER_INPUT}} 处理规则： - 所有 {{USER_INPUT}} 必须经 JSON.stringify 转义 - 禁止将用户输入拼接至模板字符串字面量 - 验证：输入长度 ≤ 4096，匹配预定义正则 ^[a-zA-Z0-9_]+$ ``` 状态机控制 ``` 当前状态：{IDLE | PENDING_CONFIRM | EXECUTING | ERROR} 允许转移： IDLE → PENDING_CONFIRM（需用户显式 [CONFIRM]） PENDING_CONFIRM → EXECUTING EXECUTING → IDLE | ERROR ERROR → IDLE（需 [RESET]） 禁止转移： 任何状态 → 绕过 PENDING_CONFIRM 的直接执行 ``` 验证清单 - [ ] 提示词是否包含"不要"类否定指令？改为正面约束 - [ ] 是否存在未量化的形容词（快速、大量、最近）？替换为具体数值 - [ ] 输出是否可被静态解析？避免自然语言包裹关键数据 - [ ] 边界情况是否覆盖：空输入、超长输入、特殊字符、并发请求 - [ ] 是否显式定义"完成"标准，而非依赖智能体推断 示例：安全的文件搜索任务 ``` [CONTEXT] 工作目录：/project/src .gitignore 已加载，排除路径：node_modules/, .git/, dist/ [TASK] 搜索所有引用 "deprecatedAPI" 的 TypeScript 文件 [CONSTRAINTS] - 文件扩展名限制：.ts, .tsx - 匹配模式：整词匹配，大小写敏感 - 最大结果数：50 - 单文件最大匹配行数：10 [OUTPUT_FORMAT] ```json { "search_id": "uuid-v4", "matches": [ { "file": "相对于工作目录的路径", "line": 整数, "column": 整数, "context": "前后各2行，共5行" } ], "truncated": true/false, "stats": {"files_searched": 整数, "files_matched": 整数} } ``` [VERIFICATION] 执行完成后，输出 [VERIFY] 标记并复述： - 实际扫描文件数 - 与 .gitignore 排除数 - 结果哈希：SHA256(matches 的 JSON 字符串) ```

用于 automation-smart-agent 的 Agent 技能 - 使用 $agent-automation-smart-agent 调用

Create custom field types and field handlers for Hyvä CMS components. Use when the user mentions Hyvä, Hyva, or CMS together with custom field, custom input,…

用于 swarm-pr 的 Agent 技能 - 使用 $agent-swarm-pr 调用

从固定的 RSS 和 Atom 订阅源中策划中文阅读摘要，强烈偏好 AI agent 思维、前沿 AI 评论、深度技术解析、创业与产品策略，以及中国科技生态的一线观察。输出需简洁、高信噪比，每日或每周聚合，保留原文链接与关键引用，必要时附简短点评。优先覆盖中文原创与优质英译内容，过滤营销噪音与重复资讯。

Expert in CrewAI - the leading role-based multi-agent framework used by 60% of Fortune 500 companies. Covers agent design with roles and goals, task…

Use when working with the OpenAI API (Responses API) or OpenAI platform features (tools, streaming, Realtime API, auth, models, rate limits, MCP) and you need…

Orchestrate agile development workflows for Gitea repositories using the tea CLI. Use when working with Gitea-hosted repos and asking to 'run the workflow',…

用于 project-board-sync 的 Agent 技能 - 使用 $agent-project-board-sync 调用

用于 performance-analyzer 的 Agent 技能 - 使用 $agent-performance-analyzer 调用

Set up or repair codecontext adoption in a project. Use this whenever the user wants to add @context annotations to a repo, install the codecontext toolchain, update AGENTS.md guidance, improve agent workflows around decision capture, or audit whether an existing codecontext setup is coherent. Prefer this skill over vague "document the tool" work: it is specifically for making a repo actually usable with codecontext.

Use this skill when the user wants to organize, classify, or maintain a PARA-method second brain. Triggers include asking where to file something,…

用于 github-pr-manager 的 Agent 技能 - 使用 $agent-github-pr-manager 调用

进入 Copilot 模式——人类主导，Claude 辅助。放宽工作树限制，允许直接提交到 main 分支。

用于 sync-coordinator 的 Agent 技能 - 使用 $agent-sync-coordinator 调用

用于 sparc-coordinator 的 Agent 技能 - 使用 $agent-sparc-coordinator 调用

llm-application-dev-prompt-optimize — an installable skill for AI agents, published by sickn33/antigravity-awesome-skills.

Manage track lifecycle: archive, restore, delete, rename, and cleanup

Checks DRY/KISS/YAGNI/architecture compliance with quantitative Code Quality Score. Use when implementation tasks are Done and need quality scoring.

使用 Agentica SDK 构建 Python 智能体 —— @agentic 装饰器、spawn()、持久化、MCP 集成