Новый проект
N0zoM1z0/gensokyo-skills
Библиотека из восьми проверяемых и комбинируемых навыков для агентов, каждый из которых задаёт отдельную стратегию решения задач.
- Stars
- ★ 10
- Forks
- ⑂ 0
- Язык
- Python
- Статус
- В канале 1 янв. 1 г.
AI-разбор
Gensokyo Skills — неофициальная фанатская библиотека Agent Skills, превращающая мотивы персонажей Touhou в разные процедуры решения задач. Каждый навык задаёт собственную политику сбора свидетельств, принятия решений, обработки ошибок, критерии остановки и формат результата, поэтому проект не сводится к тематическим персонажам поверх одинаковых советов. В состав входят восемь навыков для инцидентного триажа, быстрого прототипирования, упрощения, анализа границ, проверки источников, обратной инженерии, проверки правил и инверсии предположений. Репозиторий также содержит каталоги маршрутизации, композиции навыков с явными контрактами передачи, оценочные сценарии, валидатор, тесты и запускатель модельных проверок через OpenAI Responses API. Поддерживаются установка через skills CLI и интеграция с Codex как Git-ориентированным плагином; подтверждённые ограничения включают требование Node.js 22.20 или новее для текущего CLI, максимум три навыка в одной композиции и необходимость OPENAI_API_KEY для запуска модельных оценок.
Разработчики и команды, создающие AI-агентов, которым нужны воспроизводимые рабочие процессы для диагностики, исследования, проверки источников, проектирования и оценки качества решений.
Что внутри
- Восемь самостоятельных навыков с отдельными операционными правилами, сбоями, контрпроверками и критериями выхода
- Шесть готовых композиций навыков с явными последовательностями и контрактами передачи результата
- Каталог из восьми осей маршрутизации со шкалами от 0 до 5 для выбора контрастных навыков
- Набор оценок для проверки маршрутизации, качества, пограничных случаев и различий между навыками
- Зависимостно-независимый валидатор структуры, метаданных, ссылок, JSON-оценок и целостности композиций
- Модельный оценочный запускатель, офлайн-тесты контракта Responses API и сохраняемые артефакты результатов
Где применять
- Разбор сбоев после релиза с выделением реальной аномалии, восстановлением нормальной работы и анализом пересечения компонентов
- Быстрая проверка технической гипотезы через минимальный эксперимент перед выбором архитектурного подхода
- Проверка происхождения утверждений и восстановление механизма работы неизвестного артефакта по контролируемым наблюдениям
- Сокращение избыточной архитектуры и последующая проверка границ между оставшимися компонентами
- Анализ действий по формальным правилам и стресс-тестирование скрытых предположений в проектных решениях
Темы