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synced 2026-06-06 08:30:42 +08:00
feat: skills i18n 改造（schemaVersion 1.1，零向后兼容） (#1)
* feat: skills i18n 改造 — schemaVersion 1.1，零向后兼容
把 21 个 skills + 1 个 agent + manifest/categories 全量迁移到 schemaVersion 1.1
的 i18n 结构，配套 CI AI 翻译流水线（GitHub Models）与本地工具链。
## 关键变更
### 数据结构（破坏性，schemaVersion 1.0 → 1.1）
- SKILL.md: 顶层 name 改为 ASCII slug（== 目录名，符合 agentskills.io 规范）；
中文显示名/short_desc/description 全部迁入 metadata.i18n.<locale>
- agents/<id>/agent.json: shortDesc/fullDesc/tags/persona.{role,traits} 迁入
i18n.<locale>；changelog[].changes 改为 { <locale>: string[] } 对象
- categories.json: 每个分类的 label/description 迁入 i18n.<locale>，顶层只剩
color/icon
- manifest.json: 加 supportedLocales / defaultLocale；顶层 description 迁入
i18n.<locale>
### Body 文件结构
- 根 SKILL.md = frontmatter + default_locale (en-US) body
- SKILL.<locale>.md = 各 locale 的 markdown body（首行 <!-- locale: xx --> 自校验）
### 工具链（scripts/i18n/）
- glossary.json: zh→en 术语表 + do_not_translate 白名单
- schema/skill-frontmatter.schema.json: i18n frontmatter JSON Schema
- validate-i18n.py: 8 条校验规则（name 合规 / locale 完整性 / hash 一致性等）
- translate.py: GitHub Models / Anthropic 双 backend，sha256 增量翻译
- migrate.py: 一次性迁移脚本（旧格式 → i18n 结构）
### CI（.github/workflows/）
- i18n-validate.yml: PR 触发跑 validate + translate --check
- i18n-translate.yml: PR 触发用 GitHub Models（默认 openai/gpt-5-mini）翻译缺失
locale，自动追加 commit；可切到 ANTHROPIC_API_KEY 走 Claude
### 文档
- docs/I18N.md: 作者贡献指南（schema 说明 / 提交流程 / 常见问题）
- README.md: 加多语言段落
## 验证
- uv run scripts/i18n/validate-i18n.py: OK，49 文件 0 错误
- uv run scripts/i18n/translate.py --check: 0 stale locale
- 21 skills 标题数 zh-CN == en-US 严格对齐（最大 66=66）
- skills-ref 规范校验：全部通过（顶层 name ASCII slug + description 单字段）
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
* fix(i18n): 修复 PR #1 review 反馈的 6 项问题
- schema: translated_by 正则放宽为 ^(human|ai:[A-Za-z0-9._:/-]+)$，接受
'ai:github:openai/gpt-5-mini' 这类 backend:model 形式（CI 翻译输出格式）
- README + docs/I18N.md: 修正"CI 用 Claude API"误导描述，正确说明默认是
GitHub Models（openai/gpt-5-mini）+ GITHUB_TOKEN，可选切到 Anthropic
- skills/minimax-tts/SKILL.md & SKILL.zh-CN.md: 删除多余的 ``` 闭合，避免
Markdown 后续渲染错乱
- skills/docx/SKILL.md: 翻译时丢失的 • Unicode escape 示例已恢复，
与 zh-CN 版本对齐
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
---------
Co-authored-by: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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GitHub
241
skills/discover-agent/SKILL.zh-CN.md
Normal file
241
skills/discover-agent/SKILL.zh-CN.md
Normal file
@@ -0,0 +1,241 @@
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<!-- locale: zh-CN -->
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# discover-agent 技能
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## L0：一句话摘要
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根据用户需求描述，在已注册的智能体中匹配并推荐最合适的 Agent。
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## L1：概述与使用场景
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### 能力描述
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discover-agent 是一个**流程型技能（Procedural Skill）**，赋予 DesireCore 为用户发现和推荐合适智能体的能力。它通过理解用户需求描述，在已注册的 Agent 列表中进行多维度匹配，展示候选列表供用户选择。
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### 使用场景
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- 用户描述了一个需求，但不知道该找哪个智能体帮忙
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- 用户想浏览当前可用的智能体及其能力
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- 用户需要为特定任务找到最合适的专业助手
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- 新用户初次使用系统，需要了解有哪些智能体可用
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### 核心价值
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- **降低门槛**：用户无需记住每个智能体的名称和能力
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- **精准匹配**：基于需求语义进行智能推荐，而非简单关键词搜索
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- **流畅衔接**：无匹配时自动建议创建新 Agent（衔接 create-agent 技能）
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## L2：详细规范
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### 执行流程
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```
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┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
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│ 需求理解 │ ──→ │ Agent 检索 │ ──→ │ 匹配评分 │
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└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
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│
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↓
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┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
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│ 引导选择 │ ←── │ 结果展示 │ ←── │ 候选排序 │
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└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
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```
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### 阶段 1：需求理解
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**触发条件**（任一满足）：
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- 用户说"帮我找一个..."、"有没有..."、"谁能帮我..."
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- 用户描述了一个任务但未指定具体智能体
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- 用户说"有哪些智能体"、"看看都有谁"
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- 系统检测到用户需求与当前 Agent 能力不匹配
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**需求解析**：
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从用户描述中提取以下维度：
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| 维度 | 说明 | 示例 |
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| ----------- | -------- | ---------------------- |
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| `domain` | 专业领域 | 法律、财务、技术、教育 |
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| `task_type` | 任务类型 | 咨询、审查、分析、创作 |
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| `keywords` | 关键词 | 合同、报表、代码、论文 |
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| `urgency` | 紧急程度 | 日常 / 紧急 |
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### 阶段 2：Agent 检索
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**数据源**：调用 `GET /api/agents` 获取所有已注册的智能体列表。
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**API 调用**：
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```bash
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GET /api/agents
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```
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**返回数据中的关键字段**：
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- `id` — 智能体唯一标识
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- `name` — 智能体名称
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- `description` — 智能体描述
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- `skills` — 技能列表
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- `status` — 当前状态（online/offline/busy）
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**过滤规则**：
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- 默认只展示 `status: online` 或 `status: offline` 的智能体
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- 排除系统内部智能体（如 DesireCore 自身，除非用户显式要求）
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### 阶段 3：匹配评估
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根据以下维度综合判断匹配度（使用 LLM 语义理解，非公式计算）：
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| 维度 | 说明 |
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| ---------- | --------------------------------------------------- |
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| 描述相关性 | 智能体 description / persona 与用户需求的语义相关度 |
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| 技能匹配度 | 智能体拥有的 skills 与任务类型的关联度 |
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| 领域契合度 | 智能体专业领域与用户需求领域的契合程度 |
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| 状态可用性 | 智能体当前状态（online 优先于 offline） |
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**展示规则**：
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- 高度匹配（明确适合该任务）→ 标为"推荐"
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- 部分匹配（可能有帮助）→ 标为"可能相关"
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- 无明显关联 → 不展示
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### 阶段 4：候选排序
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**排序规则**：
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1. 按综合得分降序排列
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2. 同分时 online 状态优先
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3. 最多展示 5 个候选
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### 阶段 5：结果展示
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**有匹配结果时**：
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```
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根据你的需求，我推荐以下智能体：
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 1. 法律顾问助手 匹配度: 92% │
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│ 专注合同审查和法律风险评估 │
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│ 技能：合同审查、风险评估、法律研究 │
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│ 状态：在线 │
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├─────────────────────────────────────────────────────┤
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│ 2. AI 文书助手 匹配度: 71% │
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||||
│ 专业文书撰写和格式优化 │
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│ 技能：文书撰写、格式排版、合规检查 │
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||||
│ 状态：在线 │
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├─────────────────────────────────────────────────────┤
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||||
│ 3. 数据分析师 匹配度: 45% │
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||||
│ 数据分析和可视化报告 │
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||||
│ 技能：数据分析、报表生成、趋势预测 │
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│ 状态：离线 │
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└─────────────────────────────────────────────────────┘
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请选择一个智能体，或告诉我更具体的需求。
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```
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**无匹配结果时**：
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```
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目前没有找到完全匹配你需求的智能体。
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你可以：
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1. 用更具体的描述再试一次
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2. 创建一个新的专业智能体（我可以帮你）
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3. 浏览所有可用的智能体
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你想怎么做？
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```
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**浏览模式**（用户要求查看所有）：
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```
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当前可用的智能体：
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在线：
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- 法律顾问助手 — 合同审查和法律风险评估
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- AI 文书助手 — 专业文书撰写和格式优化
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离线：
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- 数据分析师 — 数据分析和可视化报告
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- 翻译助手 — 多语言翻译和本地化
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共 4 个智能体。需要了解某个智能体的详细信息吗？
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```
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### 阶段 6：引导选择
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**用户选择后的操作**：
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| 用户选择 | 后续操作 |
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| ---------------- | ------------------------------------------------------------- |
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| 选择了某个智能体 | 切换到该智能体的对话，传递用户需求上下文 |
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| 要求了解更多 | 调用 `GET /api/agents/:id` 获取详情，展示结构化信息（见下方） |
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| 不满意候选 | 引导用户细化需求或建议创建新 Agent |
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| 选择"创建新的" | 调用 create-agent 技能，传递已收集的需求信息 |
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**"了解更多"的实现**：
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调用 `GET /api/agents/:id` 获取详情，并可选调用结构化端点获取人格/规则：
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```bash
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# 获取基本信息
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GET /api/agents/{agentId}
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# 返回: { id, name, description, skillsCount, toolsCount, status, config, persona, principles }
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# 获取结构化 persona（可选，用于展示更丰富的信息）
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GET /api/agents/{agentId}/persona
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||||
# 返回: { L0, L1: { role, personality, communication_style }, L2 }
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```
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||||
向用户展示时，以自然语言/表格形式呈现关键信息：
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```
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「法律顾问助手」详细信息
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| 字段 | 内容 |
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|------|------|
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| 角色定位 | 专注合同审查和法律风险评估 |
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| 性格特征 | 专业、严谨、审慎 |
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| 技能数量 | 3 个 |
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| 当前状态 | 在线 |
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需要与这个智能体对话吗？
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```
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**切换上下文传递**：
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```yaml
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context_handoff:
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source_agent: desirecore
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target_agent: legal-assistant
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user_intent: '帮我审查这份合同的风险点'
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```
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### 与其他技能的协作
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| 协作技能 | 协作方式 |
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| --------------- | -------------------------------------------------- |
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| create-agent | 无匹配时建议创建新 Agent，传递用户需求作为初始信息 |
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| task-management | 匹配成功后可自动创建任务并分配给目标 Agent |
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### 错误处理
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| 错误场景 | 处理方式 |
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| --------------------- | -------------------------------- |
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| API 调用失败 | 提示网络错误，建议稍后重试 |
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| Agent 列表为空 | 引导用户创建第一个智能体 |
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| 用户描述过于模糊 | 追问具体需求，提供领域选项引导 |
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| 推荐的 Agent 状态异常 | 标注状态，建议选择其他在线 Agent |
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### 权限要求
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- 建议优先通过 `Bash` 工具调用 curl 访问 Agent Service HTTP API 完成操作
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- API 基础地址已注入到 system prompt 的「本机 API」小节，直接引用即可
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- 只读操作，无风险
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### 依赖
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- Agent Service HTTP API（`GET /api/agents`）
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- System prompt 中的本机 API 地址声明
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Reference in New Issue
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