Open source · развивается

Agent Skills Lab

Автор · AI Engineering

Контекст и результат

15 навыков для разработки, ревью, архитектуры, текстов, дизайна и настройки CI в агентных CLI

Библиотека из 15 переиспользуемых навыков для агентных CLI: разработка и ревью фронтенда и бекенда, базы данных, архитектура, тексты, дизайн, логотипы, иконки и настройка CI. Включает модульный установщик, управление состоянием длинных задач и проверяемые сценарии.

AI-assisted процесс

Код, визуальная подача и документация создаются в AI-assisted процессе под моим контролем.

Моя зона ответственности

Лично

Спроектировал формат навыков, установщик, execution-state и контракты качества.

С помощью AI

Ускорял реализацию, подготовку тестов и сравнение вариантов поведения.

Проверка

pytest, проверка составов пакетов и execution-state; измеренные результаты привязаны к конкретным навыкам.

Skills: назначение и практическая польза

Измеренные результаты показаны только для навыков, где они подтверждены отдельной проверкой.

Skill 01

Execution State

Ведёт компактное проверяемое состояние длинной агентной задачи, снижая повторную передачу истории между контекстами.

Проверенные результаты: 16 задач

Методика и README

−73,88%total tokens

16/16задач завершено

+76,14%trade-off по времени

Дополнительные результаты candidate против AI-only, 16 задач
Дополнительная метрика	Результат
Output tokens	−59,60%
Uncached input	−15,82%
Repair tokens	0 против 2 296 689

01 / 14

Схема решения

Архитектура

Конфигурация навыка

Установщик

Агентный CLI

Проверяемые сценарии

Каталог skills описывает bundled и modular навыки, а catalog.json связывает их с обязательными и выбираемыми reference-профилями.
Python-установщик выбирает набор навыков и профилей, копирует связанные материалы и регистрирует их в инструкциях агента; при повторной установке сохраняет backup.
execution-state добавляет управляемое состояние для длинных агентных задач: маршрутизацию, checkpoints, quality contracts и перенос работы между контекстами.
ci-engineering помогает настроить CI под состав проекта: связывает приложения и сервисы с тестами, coverage, проверками миграций и обязательными PR gates; изменение защиты веток требует разрешения владельца.
Тесты проверяют установщик, состав пакетов и execution-state. Начальные прогоны Luna/Terra и пользовательская приёмка визуальных примеров документируются отдельно от измеренных результатов execution-state.

Технологии

PythonMarkdownJSONpytestGit

Ко всем личным проектам