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monotykamary/pi-fabric
GitHub配置一个持久化的Pi Fabric同行顾问Agent，在决策点审查主Agent表现，提供具体纠正建议以保障代码正确性，避免无效工作。
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Skills in Collection (36)
配置一个持久化的Pi Fabric同行顾问Agent，在决策点审查主Agent表现，提供具体纠正建议以保障代码正确性，避免无效工作。
需要持续监控主Agent行为时
发生工具错误或代理空闲需介入时
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创建持久的代理监督或顾问角色，用于持续监控目标进展或提供代码正确性建议。支持监督者自动干预停滞任务，以及顾问在每轮结束时进行静默审查，无需额外扩展即可实现环境化辅助。
需要持续监控项目目标进展
请求对代码进行实时正确性审查
希望在不打断主流程的情况下获得指导
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运行多视角架构审查，通过并行独立角色分析并综合决策。适用于架构选择、计划评审及对抗性交叉检查，提升决策质量。
需要多视角评估的技术方案
架构决策前的风险审查
复杂计划的 adversarial cross-checking
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fabric_exec TypeScript程序的核心参考文档，详述pi工具集（如read、bash、edit等）的API契约、参数格式及错误处理机制。用于解决参数形状错误或需要精确接口定义的复杂场景。
遇到参数形状错误
需要查询高级API精确契约
调试动态提供者的执行逻辑
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通过2-8个模型并行生成答案并由裁判对比共识、矛盾与盲点，或执行参考后由演员协调行动。适用于高错误成本的多模型决策研究或批判性分析场景。
需要多模型并行对比分析以发现盲点和矛盾
高错误成本场景下的多模型协同决策
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根据用户需求推荐最合适的 Pi Fabric 工作流（如 workflow, council, fusion 等），不执行操作。适用于需选择特定协作模式或处理大规模、持久化任务场景，提供最小充分路径建议。
需要选择合适的工作流或协作模式
不确定使用哪种 Fabric 技能
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将超大任务递归分解为多个上下文受限的子Agent，通过分区、并行执行与结果合并，实现全仓库审计、大规模代码分析及多文件重构。
全仓库审计
超出上下文的代码分析
多文件重构
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提供Fabric框架下的类型化Schema证据循环机制，支持审计与强制模式。通过假设、验证和提交流程确保文件变更的安全性与状态一致性，防止意外修改并验证后置条件。
需要进行安全的文件编辑或状态变更
需要验证代码修改后的后置条件
需要在受保护工作区执行操作
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启动持久化规范监督器，审计主会话是否符合功能设计规格。仅当需求缺乏验证证据或出现错误时介入，确保结果合规而不限制执行自由，实现严格规范的自动化验收与纠偏。
需要基于特定设计规格进行代码或行为合规性审计
主会话运行中需自动检测未满足的需求或缺乏证据的变更
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通过Fabric原语启动持久化监督器，监控会话进展并在空闲或出错时介入引导，实现长周期目标的自动化监督与执行控制。
需要长周期目标自动监督
Agent陷入停滞或错误需外部干预
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构建基于持久化智能体的自组织协作团队，通过原子任务分配与依赖管理实现长期委托工作。
需要多智能体协同完成复杂任务
建立持久化的分布式工作流
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用于构建动态编排工作流，支持并行扇出、流水线处理及结构化Agent协作。适用于大规模审计、数据迁移、并行研究等复杂任务场景。
需要执行大规模批量数据处理或审计
请求进行多步骤并行研究或迁移
需要编排复杂的自动化工作流
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启动持久化 Fabric 同行顾问，在决策点审查主 Agent，仅输出具体、实质性的建议。通过静默或消息形式提供纠正性反馈，防止错误和浪费工作，无需安装扩展。
需要代码正确性审查时
Agent 遇到错误或完成决策时
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创建持久化的环境监督者或顾问角色，用于持续监控目标进度或在编码过程中提供同行审查建议。支持静默观察与适时干预，确保不重复输出并自动识别完成状态。
需要持续监控项目目标进度的场景
需要代码编写过程中的实时正确性审查
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模拟多角色专家委员会，对架构决策、计划或代码进行独立审查与对抗性交叉验证，并综合各方观点生成最终建议。
需要多方视角评估技术架构
执行复杂的代码或方案审查
寻求对抗性测试以发现潜在缺陷
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提供 fabric_exec 的 Python 异步编程参考，涵盖沙箱限制、文件读写、搜索及 Shell 执行等核心工具用法，用于解决参数错误或高级 API 调用问题。
遇到 argument-shape 错误时
需要查询高级接口精确契约时
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通过多模型并行 deliberation 和裁判对比，降低高错误成本场景下的决策风险。支持 compare（多模型辩论）和 act（参考后执行）模式，利用工具多样性提升复杂任务处理的准确性和覆盖度。
需要高可靠性决策的场景
错误成本高昂的任务
需要多角度验证的复杂推理
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用于根据用户需求推荐最合适的 Fabric 工作流（如 workflow、council 等），而不执行具体操作。帮助用户选择正确的协作模式，遵循最小充分路径原则。
用户询问如何选择合适的工作流或技能
需要协调多个 AI 角色或处理复杂任务分解时
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将超大任务递归分解为有界子任务，适配上下文窗口限制。用于全仓库审计、大规模上下文分析及多文件重构等超出单次处理能力的场景。
全仓库代码审计
大规模上下文分析
多文件重构
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基于Fabric Schema的受控代码变更流程，通过假设-验证-提交循环确保修改安全。适用于需显式后置条件和突变声明的场景，防止意外计划失效。
需要对代码进行安全、可验证的编辑或删除操作
需要执行带有明确前置和后置条件的本地文件事务
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启动持久化规范监督器，审计主会话是否满足功能设计规格。仅在需求缺乏验证证据时介入引导，确保严格合规，同时保持主代理编排自由。
需要检查开发成果是否符合预定义规格
要求对主会话进行合规性审计
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配置持久化Pi Fabric监督器，监控主会话并仅在必要时介入。通过定义具体目标、监听事件及设置触发机制，实现长周期任务的自动化监管与引导，确保工作按预期推进直至完成。
需要长期无人值守的任务监控
防止Agent执行偏离既定目标
处理长时间运行的复杂流程
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创建自组织持久化 Agent 团队，支持通过 durable topics 和 CAS 机制处理长周期协作任务。适用于构建具备依赖管理、状态同步及消息路由能力的分布式多智能体系统。
需要构建多 Agent 协作流程
实现基于持久化 Actor 的分布式任务编排
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执行动态Python工作流，支持代码定义阶段、并行处理及结构化验证。适用于大规模审计、数据迁移或并行研究任务，通过fan-out/pipeline模式实现自动化分析。
大型审计任务
数据迁移
并行研究
显式的工作流请求
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启动持久化 Pi Fabric 同行顾问，在决策点审查主 Agent 并仅输出具体、有实质价值的建议，用于无需额外扩展的环境正确性审查。
需要环境内实时代码审查
防止错误假设或浪费工作
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创建持久的Pi Fabric主管或顾问配置文件，用于环境监督、持续同行评审及目标监控。支持supervisor和advisor两种模式，根据事件触发或轮次结束进行静默或消息反馈，无需安装额外扩展。
需要持续的目标进度监督和纠偏
需要对代码或工作成果进行持续的同行评审和建议
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运行多视角架构评审，协调3-5个独立角色进行交叉检查与综合，用于决策、计划审查及对抗性验证。
需要多视角架构决策
执行方案审查
进行对抗性交叉检查
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fabric_exec核心参考文档，涵盖TypeScript内核、动态提供者及工具API。用于解决参数错误、调试高级功能或查询精确接口契约。
遇到argument-shape错误
需要查询高级功能精确契约
调试TypeScript内核或动态提供者
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通过多模型并行回答与裁判对比，实现复杂问题的共识分析、矛盾检测及盲点识别；支持比较模式用于研究批判，执行模式用于参考后的动作协调。
需要高可靠性决策且容错成本高的场景
涉及多模型观点对比与综合研判的研究任务
需要识别潜在盲点或独特见解的复杂分析
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智能推荐用户调用的 Pi Fabric 工作流，根据任务特征匹配最佳子技能路径。
选择工作流
路由到子技能
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通过递归分解超大任务为多个子Agent，解决上下文窗口限制。适用于全仓库审计、大规模代码分析及多文件重构等超出单轮上下文能力的场景。
全仓库代码审计
大规模上下文分析
多文件重构
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用于在严格模式下执行安全的文件修改流程，通过假设、验证和提交循环确保变更符合预期条件，防止意外突变。
需要安全地编辑受保护工作区的文件
执行变更前需验证断言或运行可信命令
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启动 Fabric Spec 监督者，基于功能设计规格审计主会话。通过比对代码证据与需求，仅在合规缺失或停滞时介入，确保开发过程严格符合规格说明，同时保持主智能体的执行自由。
需要验证代码实现是否符合特定功能规格文档
在开发过程中进行严格的合规性审计和纠偏
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-spec -g -y
启动持久化Pi Fabric监督者，监控主会话并仅在必要时介入。通过监听事件实现长目标自动监管，减少无效调用，确保工作高效推进及目标达成验证。
需要长期运行的目标监督
希望自动化监控主会话进度
避免频繁手动干预的持续任务
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-supervisor -g -y
构建基于持久化 Actor 的自组织协作团队，利用原子操作和耐用主题实现长期任务委托、状态同步及多角色协调。
需要创建多个持久化智能体协同工作
管理具有依赖关系的长期复杂任务流程
实现去中心化的异步任务分配与状态追踪
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-swarm -g -y
用于编排动态工作流，支持代码持有阶段、并行扩展、流水线及结构化代理。适用于大规模审计、迁移、并行研究等复杂任务场景。
需要执行大规模数据审计或迁移
请求进行并行研究任务
需要编排包含多个阶段和分支的复杂工作流
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-workflow -g -y
