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greyhaven-ai/autocontext
GitHub提供grid_ctf游戏的策略运营知识，涵盖参数调优规则、资源密度应对及故障恢复指南，用于生成、评估或调试游戏策略。
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Skills in Collection (5)
提供grid_ctf游戏的策略运营知识，涵盖参数调优规则、资源密度应对及故障恢复指南，用于生成、评估或调试游戏策略。
需要制定或优化grid_ctf游戏策略
调试grid_ctf中的参数失败或零分情况
评估当前策略在特定资源密度下的表现
npx skills add greyhaven-ai/autocontext --skill grid-ctf-ops -g -y
基于LLM的迭代策略生成与评估系统，提供输出评分、自动优化循环、后台任务队列及运行快照检查等功能，用于提升Agent输出质量。
评估Agent输出质量
运行多轮改进循环
排队后台评估任务
检查运行状态或快照
npx skills add greyhaven-ai/autocontext --skill autocontext -g -y
用于读取和迁移 Autocontext 已生成的知识。支持查询场景学习状态、阅读 Playbook 与经验教训、跨环境导出导入知识包及回放生成详情，无需特定主机环境。
需要查看 Autocontext 已学习的知识内容
需要将知识从一个环境迁移到另一个环境
需要分析历史运行记录或生成细节
npx skills add greyhaven-ai/autocontext --skill autocontext-consumer -g -y
通过autoctx CLI执行改进循环、评分或生成知识，支持场景运行、单输出优化及结果检查。
需要自动改进任务方法并持久化知识
对单一输出进行评分或迭代优化
查看或回放历史运行结果
npx skills add greyhaven-ai/autocontext --skill autocontext-creator -g -y
用于评估Agent行为、运行Autocontext场景、检查Hermes Curator状态、导出可复用知识及准备本地MLX/CUDA训练数据的控制平面技能。
需要运行Autocontext场景并检查结果
需要检查Hermes Curator报告或技能状态
需要导出知识包或准备本地训练数据
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