Claude Code 技能(Skills)完全指南
当前环境: 136个技能已安装至
C:\Users\[username]\.agents\skills\更新日期: 2026-04-27
目录
- 概述
- 如何使用技能
- 技能分类速查表
- 核心工作流技能 (Superpowers)
- 开发流程最佳实践
- 前端开发技能
- 后端开发技能
- 测试与质量保障技能
- DevOps与基础设施技能
- AI/Agent工程技能
- 内容创作与文档技能
- 业务与供应链技能
- 最佳实践总结
概述
什么是技能(Skill)?
技能是 Claude Code 的专业化指令文档,每个技能在特定场景下被激活,为 AI 提供领域专家级的上下文、模式和工作流程指引。
技能存储位置
C:\Users\[username]\.agents\skills\ # 已安装的所有136个技能
C:\Users\[username]\.claude\skills\ # 激活状态的技能(符号链接)
C:\Users\[username]\.agents\.skill-lock.json # 技能注册表技能激活机制
技能通过 Claude Code 的 Skill 工具调用激活。当你的指令匹配某个技能的触发条件时,AI 会自动调用该技能。你也可以显式指定技能名称。
如何使用技能
基本用法
1. 自动触发 - 当你的描述匹配技能的中文描述触发条件时,AI 自动加载对应技能。
2. 显式调用 - 在对话中使用技能名称,例如:
用 superpowers:brainstorming 帮我设计一个新功能
用 superpowers:systematic-debugging 帮我排查这个错误3. 搜索安装新技能:
pnpm dlx skills find "react testing"
pnpm dlx skills add <source> -s <skill-name> -a claude-code -y
pnpm dlx skills list
pnpm dlx skills remove <name>技能优先级规则
- 用户显式指令 > 2. Superpowers 技能 > 3. 默认系统提示
- 流程技能 (brainstorming, debugging) 优先于 实现技能 (patterns)
技能类型
| 类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 刚性技能 | 必须严格遵循,无例外 | TDD, debugging, verification |
| 灵活技能 | 适配原则到具体场景 | patterns, coding-standards |
| 参考技能 | 按需查阅的参考文档 | claude-api, mcp-server-patterns |
技能分类速查表
核心工作流 (Superpowers) - 14个
| 技能 | 用途 |
|---|---|
brainstorming | 任何创意工作前必须先设计,经用户批准后再实现 |
systematic-debugging | 遇到任何bug/测试失败,必须先排查根因而非猜测修复 |
test-driven-development | 实现功能前先写失败测试,执行红-绿-重构循环 |
verification-before-completion | 声称完成前必须运行验证命令并展示证据 |
writing-plans | 有规格或需求的多步骤任务,编码前先写计划 |
executing-plans | 有书面计划时按计划逐任务执行 |
subagent-driven-development | 用独立子agent执行计划任务,每任务双重复审 |
requesting-code-review | 完成任务/功能/合并前请求代码审阅 |
receiving-code-review | 收到代码审阅反馈时,验证后再实现 |
using-git-worktrees | 功能开发前创建隔离的git worktree |
finishing-a-development-branch | 开发完成后决定合并/PR/清理策略 |
dispatching-parallel-agents | 2+个独立任务可并行时派发多个agent |
writing-skills | 创建/编辑新技能(用TDD方法写技能文档) |
using-superpowers | 对话开始时确定激活哪些技能 |
工作流程串联规则
brainstorming (设计) → writing-plans (计划) → subagent-driven-development (执行)
├─ requesting-code-review
├─ verification-before-completion
└─ finishing-a-development-branch
systematic-debugging → test-driven-development → verification-before-completion核心工作流技能 (Superpowers) 详解
1. brainstorming - 设计先行
触发条件: 任何创意工作、构建功能、添加组件、修改行为前。
最佳实践:
- 即使是"简单"任务也走这个流程,防止AI自以为是
- 9步清单: 探索上下文 → 提供视觉伴侣(可选) → 逐个澄清问题 → 提出2-3个方案(含权衡) → 逐节展示设计 → 写设计文档 → 自查 → 用户审阅
- 设计批准后只能调用
writing-plans,不能直接跳到实现 - 大项目分解为独立子项目,各自走完整流程
禁忌:
- 不要认为"这个太简单不需要设计"
- 不要一次性问多个问题(一次一个)
2. systematic-debugging - 系统调试
铁律: 未找到根因之前不能修bug。
四阶段:
- 根因调查 - 读错误信息、复现、检查最近改动、在组件边界添加诊断
- 模式分析 - 找正常工作的例子、对比差异、理解依赖
- 假设与测试 - 形成单一假设("我认为X是根因,因为Y")、最小改动测试
- 实现 - 先写失败测试、单个修复、验证。3次以上修复失败则质疑架构
禁忌:
- "这个bug很简单,不需要流程" — 简单bug走流程也很快
- "紧急情况没时间" — 系统调试比猜测试错更快
3. test-driven-development - 测试驱动开发
铁律: 没有先写失败测试就不能写生产代码。
红-绿-重构循环:
- RED - 写一个最小失败测试,起个清楚的名字
- 验证RED(强制) - 确认测试因预期原因失败
- GREEN - 写最简单代码让测试通过,不添加功能
- 验证GREEN(强制) - 确认通过且其他测试不挂
- REFACTOR - 消除重复、改进命名,保持测试绿色
测试原则:
- 最小化(一个测试测一件事)
- 名字清晰(描述行为)
- 展示意图(演示期望API)
禁忌:
- "我先写好代码再补测试" — 事后写的测试直接通过,不能证明什么
- "手动测试过了" — 临时测试不是系统测试
- "删除X小时的工作太浪费" — 沉没成本谬误
4. verification-before-completion - 完成前必验证
铁律: 没有新鲜的验证证据就不能声称完成。
门控函数:
- 识别 什么命令能证明你的声称
- 运行 完整命令(新鲜运行)
- 读 完整输出,检查退出码
- 验证 输出是否证实声称
- 只有这时 才能做声称
危险信号:
- 使用"应该"、"可能"、"似乎"
- 验证前表达满足感("完成了!"、"完美!")
- 信任agent的成功报告
- 想在提交/PR前跳过验证
5. requesting-code-review - 请求代码审阅
触发条件: 完成任务、实现主要功能、合并前。
必须审阅的时机:
- subagent-driven-development 每个任务后
- 完成主要功能后
- 合并到主分支前
流程:
- 获取 git SHA (BASE_SHA 和 HEAD_SHA)
- 派发 code-reviewer 子agent
- 根据反馈行动: Critical 立即修复, Important 继续前修复, Minor 记录
禁忌:
- 不要因为"很简单"跳过审阅
- 不要忽略 Critical 问题
- 不要带着未修复的 Important 问题继续
6. dispatching-parallel-agents - 并行Agent派发
使用时机: 3+个测试失败且根因不同、多个独立子系统坏了、每个问题不需要其他上下文。
不使用时机: 失败互相关联、需要理解完整系统状态、agent之间会相互干扰。
4步模式:
- 识别独立域(按什么坏了分组)
- 创建聚焦的agent任务(明确范围+目标+约束+输出)
- 并行派发
- 审阅和整合结果
7. subagent-driven-development - 子Agent驱动开发
与executing-plans的区别:
- 同一会话(不需要上下文切换)
- 每个任务用全新子agent(隔离上下文)
- 两阶段审阅(规格合规 → 代码质量)
- 更快迭代(任务间不需要人工干预)
模型选择指南:
- 机械任务(1-2文件,明确规格) → Haiku
- 集成/判断任务 → Sonnet
- 架构/设计/审阅 → Opus
前端开发技能
frontend-design
触发: 构建Web组件、页面、应用、React组件、HTML/CSS布局
核心原则:
- 设计思考先行: 明确目的、基调(极简/极繁/复古未来/有机/奢华等)、约束、差异化
- 排版: 避免通用字体(Inter, Roboto, Arial),选有个性的字体
- 配色: 主导色+锐利强调色 > 均匀分布配色
- 动效: 微交互用CSS动画,高光时刻用错开页面加载
- 空间: 非对称、重叠、对角线流、打破网格
- 禁止: 通用AI美学(紫色渐变、Inter字体、模板化布局)
frontend-patterns
触发: 构建React组件、状态管理、数据获取、性能优化、表单
核心模式:
- 组合优于继承(用children、variant props)
- 复合组件(Context共享状态)
- 自定义Hook(useToggle, useQuery, useDebounce)
- Context + Reducer管理复杂状态
- React.lazy + Suspense代码分割
- @tanstack/react-virtual虚拟化长列表
- Framer Motion动画
web-design-guidelines (Vercel)
触发: "review my UI"、"check accessibility"、"audit design"
流程: 获取最新指南 → 读取文件 → 检查所有规则 → 输出 file:line 格式发现
frontend-slides
触发: 创建HTML演示文稿、转换PPT/PPTX
核心原则:
- 零依赖(单个HTML文件包含所有CSS/JS)
- 每页必须适配一个视口(使用100vh/100dvh)
- 3个单页预览让用户视觉选择风格
- PPT转换用python-pptx
- 内容密度限制: 标题=1+1, 内容=4-6条, 代码=8-10行
nextjs-turbopack
触发: Next.js 16+项目,打包器选择,dev性能优化
要点:
- 日常开发默认用Turbopack
- 只有遇到Turbopack bug或依赖webpack-only插件时才切回webpack
- 文件系统缓存使重启快5-14倍
nuxt4-patterns
触发: Nuxt 4项目,水合问题,数据获取,路由规则
关键规则:
- 首次渲染必须确定性(不用Date.now(), Math.random())
- 页面数据用
useFetch/useAsyncData,不用顶级$fetch - 路由规则按路由组配置(prerender/swr/isr/ssr)
- 重要交互块懒加载(Lazy前缀+条件渲染)
后端开发技能
api-design
触发: 设计新API端点、审阅API合同、分页/过滤/排序
核心模式:
- URL: 复数小写kebab-case (
/api/v1/users) - 集合响应:
{ data: [...], meta: {...}, links: {...} } - 错误响应:
{ error: { code, message, details } } - 分页: 公开API用游标分页(可扩展O(1))
- 版本控制: URL路径版本 (
/api/v1/) - 限流头: X-RateLimit-Limit/Remaining/Reset
backend-patterns
触发: 设计REST/GraphQL端点、Repository/Service/Controller层
核心模式:
- Repository模式抽象数据访问
- Service层放业务逻辑
- Redis缓存(cache-aside模式)
- 集中错误处理+自定义ApiError
- JWT认证+RBAC权限
- 结构化JSON日志
django-patterns
触发: Django Web应用、DRF API、ORM优化
关键模式:
config/settings/分环境(base/dev/prod/test)- apps放在
apps/目录下 - 自定义QuerySet和Manager
- Service层用
@transaction.atomic select_related/prefetch_related优化查询
django-security
触发: Django认证/授权、生产配置、安全审阅
关键设置:
- DEBUG=False, 环境变量注入密钥
- Argon2密码哈希(优于PBKDF2)
- CSP/CORS/X-Frame-Options安全头
- Session/CSRF cookie SameSite=Lax
- SQL参数化查询(绝不拼接)
- 文件上传验证(扩展名+大小)
springboot-patterns
触发: Spring Boot REST API、JPA、缓存、异步、异常处理
核心模式:
- Controller → Service → Repository 分层
- 构造函数注入(推荐)
- @Transactional(readOnly=true)查询优化
- @ControllerAdvice全局异常处理
- DTO用Java records + Bean Validation
- SLF4J结构化日志
springboot-security
触发: JWT认证、OAuth2、授权、CSRF、密钥管理
关键要点:
- 无状态JWT + OncePerRequestFilter
- @PreAuthorize方法级授权
- BCryptPasswordEncoder(cost=12)
- 密钥外部化(环境变量/Spring Vault)
- 安全头配置(http.headers())
- Bucket4j限流
postgres-patterns
触发: PostgreSQL查询优化、模式设计、索引、RLS
索引选择:
- B-tree: 等值/范围查询
- 复合索引: 等值列在前,范围列在后
- GIN: JSONB/全文搜索
- BRIN: 时序数据
反模式检测: 未索引外键、慢查询(pg_stat_statements)、表膨胀
hexagonal-architecture
触发: 新功能(可维护性/可测试性重要)、重构框架重度代码
核心概念:
- 领域模型不引入任何框架
- Use Case层纯编排
- 端口(接口)定义在应用层
- 适配器实现端口
- 依赖方向: 适配器 → 应用/领域 → 端口接口
mcp-server-patterns
触发: 构建MCP服务器、添加tools/resources
关键决策:
- stdio: 本地客户端(Claude Desktop)
- Streamable HTTP: 远程客户端(Cursor)
- 工具输入用Zod验证
- 工具设计优先Schema
测试与质量保障技能
python-testing
核心: pytest + TDD,目标80%+覆盖率,关键路径100%
核心模式: fixtures(setup/teardown/scopes)、parametrize、mock/patch、异步测试、tmp_path
e2e-testing
核心: Playwright + Page Object Model,并行执行,CI集成
关键模式: POM模式、flaky test处理(fixme/skip)、截图/追踪/video artifacts
browser-qa
触发: 部署到staging后、发版前、PR有前端改动
四阶段:
- Smoke Test(导航+错误+截图+Core Web Vitals)
- Interaction Test(点击/表单/认证/关键流程)
- Visual Regression(375px/768px/1440px截图对比)
- Accessibility(axe-core扫描)
输出: SHIP / SHIP WITH FIXES / BLOCKED
security-review
触发: 添加认证、处理用户输入、创建API端点、支付功能
十大安全检查:
- 密钥管理(环境变量,不进代码)
- 输入验证(Zod白名单)
- SQL注入(参数化查询)
- 认证授权(httpOnly cookie, RLS)
- XSS(DOMPurify, CSP头)
- CSRF(SameSite=Strict)
- 限流
- 敏感数据暴露(不记录密码/令牌)
- 区块链安全(签名验证)
- 依赖安全(npm audit)
security-scan
触发: 安装新Claude Code项目、修改配置后、提交配置前
使用 AgentShield 扫描 .claude/ 目录:
- CLAUDE.md(密钥、自动运行指令)
- settings.json(权限列表)
- mcp.json(危险服务器)
- hooks(命令注入)
npx ecc-agentshield scanai-regression-testing
核心问题: AI写代码+AI审代码=带着相同假设进入两个步骤
策略: 只在发现bug的地方写回归测试(不追求100%覆盖),AI同类错误倾向重复出现
codebase-onboarding
触发: 第一次用Claude Code打开项目、加入新团队
四阶段: Reconnaissance(并行检查) → Architecture Mapping → Convention Detection → Generate Onboarding Artifacts
coding-standards
触发: 新建项目、审阅代码、重构、设置linting
核心原则: Readability First > KISS > DRY > YAGNI
- 函数命名: 动词-名词
- 不可变性优先
- 正确错误处理
- 避免嵌套三元
java-coding-standards
Java特有:
- records优先(不可变性)
- Optional不用get()
- Streams保持简短
- 异常用领域特定非受检异常
- 避免裸类型
python-patterns
核心价值观: Readability Counts, Explicit > Implicit, EAFP
核心模式: dataclass, context manager, 生成器, asyncio, Protocol, TypeVar
DevOps与基础设施技能
docker-patterns
关键模式:
- 多阶段构建(deps → dev → build → production)
- Docker Compose覆盖文件(dev/prod分开)
- 非root用户运行
- 特定标签(不用:latest)
- .dockerignore排除node_modules/.git/.env
- 127.0.0.1绑定端口
deployment-patterns
部署策略:
- Rolling: 零停机,需要向后兼容
- Blue-Green: 即时切换+回滚,需双倍基础设施
- Canary: 小比例流量先上新版本
健康检查:
{ "status": "ok" }生产就绪清单: 应用(测试/无密钥/日志/健康检查) + 基础设施(构建/资源限制/SSL) + 监控(指标/告警) + 安全(CVE扫描/CORS/限流)
git-workflow
分支策略:
- GitHub Flow: 简单,main始终可部署
- Trunk-Based: 短分支+功能标志,每日多次部署
- GitFlow: 复杂(main+develop+feature/release/hotfix)
提交规范(Conventional Commits):
feat(scope): 新增用户登录
fix(scope): 修复分页越界
docs: 更新API文档AI/Agent工程技能
claude-api
触发: 调用Claude API的Python/TypeScript应用
模型选择:
- Opus 4.1: 复杂推理
- Sonnet 4: 均衡编程(默认)
- Haiku 3.5: 速度/成本
成本优化: Prompt Caching(90%节省) + Batches(50%) + Haiku模型(75%)
关键: 绝不硬编码API密钥
agent-eval
用途: 多个AI编码agent的A/B对比测试
流程: YAML定义任务 → 独立git worktree隔离 → 多轮运行 → 对比报告(通过率/成本/时间/一致性)
deep-research
用途: 多源深度研究(需要firecrawl/exa MCP)
流程: 明确目标 → 拆分为3-5个子问题 → 多源搜索(15-30个来源) → 深度阅读3-5个关键来源 → 综合报告(含引用)
continuous-learning 系列
v1: Session结束自动提取可复用模式保存为技能 v2: 基于Hook的实时观察系统,创建"本能"、信心打分、跨项目推广模式
eval-harness
用途: EDD(评估驱动开发) - AI开发的"单元测试"
两类评估:
- Capability Eval: AI能做到吗?
- Regression Eval: 改动破坏已有功能吗?
流程: 编码前定义评估 → 运行基线 → 实现 → 重新运行评估
nanoclaw-repl
用途: 零依赖的会话感知REPL(基于claude -p)
功能: 持久化会话、模型切换、动态技能加载、会话分支、跨会话搜索、历史压缩、导出
context-budget
用途: 审计Claude Code上下文窗口消耗
关键洞察: MCP是最大杠杆(每个工具schema ~500 tokens),30工具服务器消耗超过所有技能总和
cost-aware-llm-pipeline
四大技术:
- 模型路由(按任务复杂度选模型)
- 不可变成本追踪
- 窄重试逻辑(仅瞬态错误)
- Prompt缓存(系统提示>1024 tokens时启用)
token-budget-advisor
触发: 用户想控制回复长度/深度时
深度级别: Essential(25%) → Moderate(50%) → Detailed(75%) → Exhaustive(100%)
prompt-optimizer
触发: "优化prompt"、"improve my prompt"、"帮我优化这个指令"
六阶段管道: 项目检测 → 意图分类 → 范围评估 → ECC组件匹配 → 缺失上下文检测 → 工作流/模型推荐
search-first
原则: 写自定义代码前先搜索已有工具/库/模式
决策矩阵:
- 完全匹配+维护良好 → 直接采用
- 部分匹配+好基础 → 扩展包装
- 多个弱匹配 → 组合使用
- 无合适方案 → 自建
内容创作与文档技能
doc
触发: 读写.docx文档(布局/格式要求高)
工作流: Python-docx编辑 + LibreOffice转PDF + Poppler转PNG(可视化验证)
pdf
触发: 读写PDF(渲染和布局重要)
工具: reportlab(生成) + pdfplumber/pypdf(提取) + pdftoppm(渲染为PNG验证)
article-writing
触发: 写博客、指南、教程、通讯稿等长内容
核心规则: 先用具体例子开头再解释、句子精简、用证据不用形容词、绝不编造事实
禁止模式: "In today's rapidly evolving landscape"、"game-changer"、"revolutionary"
brand-voice
触发: 需要特定写作风格的品牌一致性
流程: 收集5-20个代表性样本 → 提取节奏/压缩度/标点/括号/提问频率 → 生成VOICE PROFILE
content-engine
触发: 跨平台内容系统(X/LinkedIn/TikTok/YouTube/Newsletter)
平台适配:
- X: 最强声明开头,保持压缩度
- LinkedIn: 展开够局外人理解,不要企业鸡汤
- 短视频: 围绕视觉序列编排,前几秒展示结果
- Newsletter: 开头直奔重点,不要铺垫
禁止: "Excited to share"、"no fluff"、假好奇缺口、LinkedIn思想领袖调调
frontend-slides
同上(见前端技能章节)
业务与供应链技能
market-research
触发: 市场研究、竞争分析、投资者尽调
产出: 决策支持型研究(非"研究剧场"),每个声明需有来源
lead-intelligence
触发: AI驱动的线索智能评分和拓展管道
五阶段: Signal Scoring → Mutual Ranking → Warm Path Discovery → Enrichment → Outreach Draft
product-lens
触发: 验证"为什么做"、产品诊断
四种模式:
- Product Diagnostic(7个问题)
- Founder Review(PMF信号评分)
- User Journey Audit(摩擦点计时)
- Feature Prioritization(ICE评分: Impact × Confidence ÷ Effort)
healthcare 系列
| 技能 | 用途 |
|---|---|
healthcare-cdss-patterns | 临床决策支持(药物相互作用/剂量验证/临床评分) |
healthcare-emr-patterns | EMR/EHR开发(单页就诊流程/智能模板/就诊锁定) |
healthcare-phi-compliance | PHI/PII合规(HIPAA/DISHA/GDPR)、行级安全、审计追踪 |
供应链系列
| 技能 | 用途 |
|---|---|
carrier-relationship-management | 承运商管理、费率谈判、绩效记分卡 |
logistics-exception-management | 货运异常处理、损坏/丢失/延误纠纷 |
inventory-demand-planning | 需求预测、安全库存、ABC/XYZ分类 |
returns-reverse-logistics | 退货授权、退货分级、欺诈检测 |
production-scheduling | 生产排程、SMED快速换型、瓶颈管理 |
quality-nonconformance | 质量控制、8D根因分析、CAPA系统 |
customs-trade-compliance | 海关文件、关税分类、被拒方筛查 |
energy-procurement | 电力/燃气采购、需求费用管理、可再生能源PPA |
最佳实践总结
1. 开发流程黄金组合
任何新功能: brainstorming → writing-plans → subagent-driven-development
任何bug修复: systematic-debugging → test-driven-development → verification-before-completion
完成工作前: verification-before-completion → requesting-code-review → finishing-a-development-branch2. 代码质量保障链
coding-standards + (java|python)-coding-standards → TDD → (python|django|springboot)-testing
→ security-review → (django|springboot)-verification → browser-qa → deployment-patterns3. AI工程效率
search-first (先搜不用造轮子)
→ claude-api (API调用最佳实践)
→ cost-aware-llm-pipeline (成本控制)
→ context-budget (上下文管理)
→ agent-eval (A/B评估)
→ eval-harness (EDD回归保障)4. 多Agent协作
简单独立任务: dispatching-parallel-agents
结构化执行: subagent-driven-development (推荐)
视频/UI生产: gan-style-harness (Generator-Evaluator模式)5. 内容生产
brand-voice (风格建立)
→ article-writing (写作)
→ content-engine (跨平台适配)
→ crosspost + x-api (分发)6. Skill管理
# 发现技能
pnpm dlx skills find "关键词"
# 安装
pnpm dlx skills add <源> -s <技能名> -a claude-code -y
# 列出已安装
pnpm dlx skills list
# 更新
pnpm dlx skills update
# 技能审计
使用 skill-stocktake 或 rules-distill7. 通用禁忌
- 不要跳过设计阶段 - 即便看似简单的功能
- 不要猜测bug根因 - 系统调试优于直觉修复
- 不要跳过测试 - TDD的铁律没有例外
- 不要声称完成而不验证 - 新鲜运行的证据是唯一标准
- 不要过度设计 - YAGNI: 只做当前需要的
- 不要跳过代码审阅 - "很简单"不是跳过理由
- 不要硬编码密钥 - 永远用环境变量
- 不要在任务间共享agent上下文 - 用独立子agent避免污染
8. 按场景选择技能
| 场景 | 推荐技能 |
|---|---|
| 新建项目功能 | brainstorming + writing-plans + subagent-driven-development |
| Bug修复 | systematic-debugging + test-driven-development |
| 代码审阅 | requesting-code-review + receiving-code-review |
| 前端页面 | frontend-design + web-design-guidelines + browser-qa |
| React开发 | frontend-patterns + coding-standards |
| API设计 | api-design + backend-patterns + security-review |
| Django项目 | django-patterns + django-security + django-tdd + django-verification |
| Spring Boot | springboot-patterns + springboot-security + springboot-tdd |
| 数据库 | postgres-patterns + database-migrations |
| Docker化 | docker-patterns + deployment-patterns |
| 文档写作 | brand-voice + article-writing + doc/pdf |
| 内容跨平台 | content-engine + crosspost + frontend-slides |
| AI API调用 | claude-api + cost-aware-llm-pipeline |
| 技能管理 | find-skills + skill-stocktake + rules-distill |
| 安全审计 | security-review + security-scan + safety-guard |
| 新人入门项目 | codebase-onboarding + coding-standards |
| MCP服务器 | mcp-server-patterns + claude-api |
| 项目记忆 | ck (Context Keeper) + continuous-learning |
| 提示词优化 | prompt-optimizer + token-budget-advisor |
| 长期Agent运维 | enterprise-agent-ops + autonomous-agent-harness |