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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 (40)
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
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-advisor -g -y
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，在代理决策点审查工作流，仅输出具体建议。用于无扩展的静默正确性检查，避免无效工作。
需要代码逻辑或约束的正确性审查时
代理陷入空闲或工具报错需外部评估时
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创建持久化的Pi Fabric监督或顾问角色，用于环境监控、同行代码审查及目标追踪。支持supervisor和advisor两种模式，自动触发事件并输出结构化指令，无需额外扩展即可实现持续协作与纠错。
需要长期监督任务进度
请求代码正确性审查
设置持续顾问角色
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-ambient -g -y
通过并行调用多个独立角色对任务进行多角度审查与综合，用于架构决策、方案评审及对抗性交叉检查，提升决策质量。
需要进行多方视角的架构决策评估
执行复杂的代码或方案同行评审
需要对抗性交叉检查以发现潜在风险
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fabric_exec技能提供Python异步代码执行环境，用于文件读取、搜索、Shell命令及内容编辑等主机API操作。适用于参数错误排查或需精确掌握高级工具契约的复杂编排场景。
发生参数形状错误时
需要调用高级主机API且需明确接口契约时
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启动受限的 Jev Foreman 代理，对主编码工作进行生命周期驱动的语义监督。评估进度、偏差与阻碍，并在代理结算或每轮结束时进行确定性干预，确保任务按验收标准完成。
需要监控编码任务进度时
检测开发漂移或阻碍时
要求对 AI 辅助编码过程进行验证时
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通过多模型并行回答与裁判对比，降低错误成本。支持对比模式（2-8模型）和行动模式（参考后执行），适用于高价值决策场景。
需要多模型并行验证结果
错误成本高需多方共识
分析覆盖盲区或矛盾点
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根据用户需求推荐最合适的 Pi Fabric 工作流技能（如 workflow, council, fusion 等），不执行操作。核心编码建议直接回答无需高级技能，复杂任务则提供精确的 /skill 命令及推理依据。
需要选择合适的工作流或协作模式
询问关于 fabric-workflow, fabric-council 等技能的适用场景
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管理从Python调用Jev TypeScript程序，监督Shell命令执行与任务输出。提供类型化决策、事件驱动的任务等待/监控及认证处理，支持前台/后台工作流和语义路由。
需要监督Shell命令执行
通过Python调用外部TS程序获取类型化决策
处理带预算和权限控制的事件驱动任务
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通过递归分解超大任务为有界子代理，解决上下文窗口限制。适用于全仓库审计、大规模上下文分析及多文件重构等场景。
全仓库代码审计
超出上下文窗口的分析任务
涉及多个文件的大型重构
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提供基于 Fabric Schema 的安全代码修改流程，通过假设、验证和提交三步确保变更合规。适用于需严格状态纪律和安全审计的代码重构或开发任务。
需要安全地修改源代码文件
执行带有前置条件和后置条件的代码变更
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配置并启动持久化规范监督器，通过读取设计文档或参数，自动审计主会话输出是否符合需求。在缺乏证据时提供直接指导，确保严格合规且不影响主代理的自由度。
需要严格验证功能实现与设计规范的一致性
在主代理执行过程中进行自动化合规性审计
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配置持久化 Pi Fabric 监督者，监控主会话并仅在必要时干预。通过监听空闲或错误事件实现低开销的目标导向监督，确保任务高效推进直至完成。
需要长期运行的目标监督
避免频繁调用模型的资源优化场景
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用于创建自组织持久化智能体团队，通过耐用主题和邮箱处理依赖任务。适用于类似即时通讯的协作及长期委派工作场景。
需要构建多智能体协作系统
处理具有依赖关系的长期委派任务
实现基于事件驱动的分布式工作流
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用于执行动态多阶段工作流，支持任务分解、并行处理与验证。适用于大型审计、迁移及并行研究等复杂编排场景。
需要执行大规模数据审计或迁移
请求进行并行研究或复杂工作流编排
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启动持久化 Fabric 同行顾问，在 agent_settled 或 tool_error 等决策点审查主 Agent 工作流。仅输出防止缺陷的实质性建议，维持静默以辅助代码正确性。
需要环境内嵌的代码质量审查
Agent 执行陷入停滞或失败需外部视角介入
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创建持久化的Pi Fabric监督者或顾问角色，用于环境监控、持续同行评审及目标追踪。支持supervisor（目标进度验证）和advisor（代码正确性建议）两种模式，实现自动化状态感知与干预。
需要持续监控项目目标进度
请求对编码过程进行同行评审
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-ambient -g -y
模拟多视角专家委员会，并行执行3-5个独立角色的审查与辩论，最后综合生成决策报告。适用于架构选择、计划评审及对抗性交叉检查等复杂任务评估场景。
需要进行多视角架构评审
需要对抗性交叉检查设计或方案
需要综合不同专业领域的意见做决策
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fabric_exec技能提供TypeScript内核中pi工具集的详细API参考，涵盖文件读写、Shell执行及编辑操作。用于解决参数形状错误、排查高级接口契约问题或进行深度调试与故障排除。
遇到argument-shape错误
需要查询pi工具的精确契约
进行复杂脚本调试
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启动 Jev Foreman 对 Main 编码工作进行生命周期驱动的语义监督，评估进度、漂移及阻塞点，并在设定边界内执行确定性干预。
需要持续监控编码任务进展
检测开发过程中的逻辑漂移或阻塞
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多模型并行 deliberation 技能，支持 compare 与 act 模式。通过法官对比共识、矛盾及盲区，用于高成本错误风险下的模型多样性研究与批判，非战术性查询。
需要多模型并行回答以获取不同视角
评估高价值决策以降低犯错成本
进行模型多样性的研究或批判性分析
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该技能用于根据用户需求推荐合适的 Pi Fabric 工作流（如 workflow、council 等），而不直接执行。通过匹配任务特征选择最小充分路径，输出建议或命令，适用于复杂任务的编排决策。
用户需要选择合适的工作流但尚未确定具体类型
面对多种可选的高级技能路径需进行决策
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基于Jev模型监督Shell命令执行，提供安全、密钥及破坏性操作的类型化决策。支持前台/后台任务监控、语义路由及自动审批，确保执行过程的安全性与合规性。
需要执行Shell命令或脚本
对操作安全性进行实时评估与审批
监控后台任务状态并处理结果
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-jev -g -y
将超大任务递归分解为多个子Agent并行处理，解决上下文窗口限制。适用于全仓库审计、大规模代码分析和多文件重构等场景。
全仓库审计
大规模上下文分析
超出单次上下文限制的多文件重构
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-rlm -g -y
基于Fabric Schema的状态守卫技能，通过假设-验证-提交循环确保文件变更符合预期后条件，防止意外修改。
需要安全地执行文件编辑操作
要求变更具备可验证的后置条件
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-schema -g -y
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。仅在需求缺乏验证证据时介入，不限制主代理的编排自由，确保严格合规且无阻塞。
需要基于设计规格进行自动化合规性审计
主会话运行中需监控需求实现进度与证据
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-spec -g -y
创建持久化代理监督器，监控主会话进展并仅在必要时介入引导。通过事件驱动机制避免冗余调用，实现长目标自动监管与完成验证。
需要长期目标自动监管
设置多阶段工作流监督
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-supervisor -g -y
基于Fabric原语构建持久化智能体协作网络，通过原子任务分配与CAS机制实现多角色协同处理长周期工作流。
需要多智能体协同完成复杂任务
构建具备依赖管理和状态同步的分布式工作流
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-swarm -g -y
提供动态工作流编排能力，支持代码定义阶段、并行扇出、流水线及预算控制。适用于大型审计、数据迁移、并行研究等复杂任务，确保执行过程可追踪且结果结构化。
需要并行处理大量独立子任务
执行大型审计或数据迁移
请求显式的工作流编排
需要结构化验证和进度监控的复杂任务
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-workflow -g -y
