sriramgandhis/skills/agentic-engineering
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作为代理工程师，采用评估优先执行、分解和成本感知模型路由进行操作。
Install
npx vskill@latest install sriramgandhis/skills/agentic-engineeringSKILL.md
The same SKILL.md was published earlier as marshall0524/everythingclaudecode/agentic-engineering.
智能体工程
在 AI 智能体执行大部分实施工作、而人类负责质量与风险控制的工程工作流中使用此技能。
操作原则
- 在执行前定义完成标准。
- 将工作分解为智能体可处理的单元。
- 根据任务复杂度路由模型层级。
- 使用评估和回归检查进行度量。
评估优先循环
- 定义能力评估和回归评估。
- 运行基线并捕获失败特征。
- 执行实施。
- 重新运行评估并比较差异。
任务分解
应用 15 分钟单元规则：
- 每个单元应可独立验证
- 每个单元应有一个主要风险
- 每个单元应暴露一个清晰的完成条件
模型路由
- Haiku：分类、样板转换、狭窄编辑
- Sonnet：实施和重构
- Opus：架构、根因分析、多文件不变量
会话策略
- 对于紧密耦合的单元，继续使用同一会话。
- 在主要阶段转换后，启动新的会话。
- 在里程碑完成后进行压缩，而不是在主动调试期间。
AI 生成代码的审查重点
优先审查：
- 不变量和边界情况
- 错误边界
- 安全性和身份验证假设
- 隐藏的耦合和上线风险
当自动化格式化/代码检查工具已强制执行代码风格时，不要在仅涉及风格分歧的审查上浪费周期。
成本纪律
按任务跟踪：
- 模型
- 令牌估算
- 重试次数
- 实际用时
- 成功/失败
仅当较低层级的模型失败且存在清晰的推理差距时，才升级模型层级。
Security
- Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
- Model reviewPassed
Quality evaluation
- Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.
Source
- SKILL.md in the repositoryCheckingweb-assets/docs/zh-CN/skills/agentic-engineering/SKILL.md
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