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overmind-core/overmind
GitHub提供后端API端点增删改的端到端工作流，涵盖序列化器与视图模块划分、路由注册、OpenAPI客户端生成及前端类型化消费，确保前后端接口一致性与规范。
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Skills in Collection (21)
提供后端API端点增删改的端到端工作流，涵盖序列化器与视图模块划分、路由注册、OpenAPI客户端生成及前端类型化消费，确保前后端接口一致性与规范。
添加新的DRF API端点或序列化器
修改现有API端点的结构或逻辑
移除不再使用的API端点
npx skills add overmind-core/overmind --skill api-endpoints -g -y
提供overbae后端架构全景，涵盖模块布局、核心设计模式及关键参考文件。用于快速导航陌生子系统或跨模块集成，辅助理解REST/MCP/Console统一服务架构、Celery任务及Modal部署流程。
需要理解后端模块结构
跨子系统功能集成
不熟悉特定业务领域代码
npx skills add overmind-core/overmind --skill backend-architecture -g -y
定义代码注释与文档字符串规范，指导在编写、审查或清理时删除冗余信息，保留关键设计决策、陷阱及约束条件，提升代码可读性与维护性。
代码审查中评估注释质量
编写新功能时添加文档字符串
重构代码时清理过时注释
npx skills add overmind-core/overmind --skill code-comments -g -y
管理数据工坊内部逻辑，包括源文件落地、OCR处理、不可变数据集流水线、版本控制及消费者固定。适用于修改相关服务、控制台界面或MCP合同。
修改数据落地或导入服务
调整数据集流水线配置
更新控制台屏幕组件
变更MCP工具契约
npx skills add overmind-core/overmind --skill data-workshop -g -y
定义工程准则，倡导从第一性原理重构而非打补丁，遵循简化阶梯原则，强调删除旧逻辑、避免过度抽象与依赖，确保变更覆盖全面且保留必要的安全与验证机制。
设计新功能或架构变更
选择技术方案时
添加新依赖或抽象层
审查代码是否存在过度工程化
npx skills add overmind-core/overmind --skill engineering-taste -g -y
前端设计规范指南，定义Console项目的视觉风格、语义Token及组件用法。规范深色模式、色彩对比度及共享UI原语，确保界面一致性与可访问性。
编写或修改前端UI样式
创建新的组件标记
调整颜色或边框对比度
npx skills add overmind-core/overmind --skill frontend-design -g -y
指导如何添加或修改 MCP 工具、资源及认证，涵盖影响分类、服务器架构与数据流。
新增或修改 MCP 工具/资源
变更 MCP 认证规则
npx skills add overmind-core/overmind --skill mcp -g -y
指导在 overmind-core/overmind 仓库中提交完整 Pull Request 的规范，涵盖 CI 流程、SDK 版本管理、迁移文件处理及 PR 编辑与内容约定。
准备推送代码前检查本地等效 CI 任务
修改 SDK 或模型后需更新版本或重基线
创建或编辑 PR 标题和正文
npx skills add overmind-core/overmind --skill pr-etiquette -g -y
指导如何高效运行平台测试套件，包括判断何时跳过全量测试、使用日志重定向避免重复执行以及基于覆盖度地图进行针对性测试。
用户需要运行测试套件
用户询问测试策略或优化方法
npx skills add overmind-core/overmind --skill run-tests -g -y
提供一键生成支持Copilot演示项目数据的功能，确保Celery任务安全。适用于需要快速搭建包含完整评估、训练及账单数据的测试环境，或修改种子脚本时。
初始化演示项目数据
修复种子数据导致的生产事故
修改seed_demo管理命令
npx skills add overmind-core/overmind --skill seed-demo-data -g -y
端到端模型训练工程技能，涵盖实验声明、数据泄露防护、基线对比及监控发布。适用于数据与模型开发全流程，强调严谨的实验设计与记录，非独立推理服务操作。
启动或重启模型训练实验
审查模型训练工作流
处理数据转换与特征工程
npx skills add overmind-core/overmind --skill model-training-engineering -g -y
分析 Overmind 项目的智能体地图、能力状态及评估覆盖情况。通过 MCP 连接检查项目身份、仓库溯源、能力健康度与失败数据，基于证据确定改进方向，如刷新映射或修复评估覆盖。
需要理解智能体当前能力和项目结构
评估智能体表现并选择改进点
检查能力覆盖率和评估分数
npx skills add overmind-core/overmind --skill overmind-agent -g -y
管理Overmind数据集的全生命周期，包括文件上传、版本控制、意图设定及预处理流程。适用于数据准备、清洗和入库阶段，为模型训练或评估提供标准化数据源。
需要上传和管理数据集文件
执行数据预处理或版本化操作
配置数据集的用途（如训练或评估）
npx skills add overmind-core/overmind --skill overmind-datasets -g -y
用于准备和运行 Overmind 评估，包括编写评估矩阵、管理数据集、对比模型运行结果及检查行级失败，以判断变更效果。
需要评估代码或模型变更的效果
准备新的评估集或运行评估任务
检查评估失败的详细原因
npx skills add overmind-core/overmind --skill overmind-evaluations -g -y
用于检查 Overmind 模型部署状态、服务指标、Worker 状态及实时路由，测试推理并激活已批准模型。适用于推理和服务运维操作，不涵盖训练或基准选择。
检查模型部署就绪状态
查看服务性能指标
验证 Worker 活跃度
测试推理功能
激活新模型版本
npx skills add overmind-core/overmind --skill overmind-inference -g -y
用于连接外部追踪提供商到Overmind，检查连接器健康状态、审查能力边界映射并验证导入的追踪数据。涉及身份认证、映射配置及同步结果核实。
需要集成外部追踪服务（如Langfuse）
检查或配置追踪连接器
验证追踪数据导入状态
npx skills add overmind-core/overmind --skill overmind-integrations -g -y
用于诊断 Agent 行为，调查 Overmind 追踪、会话、延迟和质量回归。通过查询失败和检查能力健康度定位问题，仅支持 Python 代码库。
需要排查 Agent 性能或质量下降
分析追踪数据以定位错误原因
npx skills add overmind-core/overmind --skill overmind-observability -g -y
用于设置、检查和完成Overmind Optimiser实验，支持提示词/代码优化及模型对比。通过MCP项目协调本地执行器，严格遵循评估合约与基线规则，确保在授权范围内测量改进并防止预算超支。
需要优化提示词或代码以提升能力表现
进行不同模型的基准对比测试
配置和执行受控的AI实验流程
npx skills add overmind-core/overmind --skill overmind-optimiser -g -y
用于管理Overmind微调任务，包括选择模型、准备训练数据、评估指标确认、成本估算及作业启动与监控。
启动或检查微调作业
准备训练数据集和评估配置
npx skills add overmind-core/overmind --skill overmind-training -g -y
管理Overmind MCP连接、本地仓库配置及能力路由，协调AI生产工作流。支持模型训练、评估、优化等子技能调用，实现从数据到部署的全链路管理。
初始化或配置Overmind MCP连接
设置本地能力仓库
路由至特定AI工作流（如训练、评估）
npx skills add overmind-core/overmind --skill overmind -g -y
指导如何将新模型或模型系列接入基于Modal和Unsloth的微调流水线。规范通过Family Hooks而非硬编码分支进行引擎无关定制，确保聊天模板兼容训练，并处理GPU探测、上下文长度及成本定价等配置。
将新模型接入微调流程
添加新的ModelFamily
解决聊天模板不兼容训练的问题
配置模型的成本与定价
选择专用推理引擎
npx skills add overmind-core/overmind --skill finetuning-model-onboarding -g -y
