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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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配置一个持久化的同行顾问Agent，在代码代理决策点（如空闲或出错时）进行环境感知审查。仅输出具体建议以纠正错误、规避风险或优化路径，实现无扩展的实时正确性保障。
需要实时代码审查和纠错
防止无效工作或缺陷产生
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创建持久化的代理监督或顾问角色，用于目标进度监控、同行代码审查及正确性建议。支持静默观察与关键干预，提供监督者和顾问两种模式。
需要持续监控任务进度
请求同行代码审查
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通过模拟3-5个独立视角的专家角色对任务进行并行审查与综合，用于架构决策、方案评审及对抗性交叉检查。
需要多视角评审架构设计或技术方案
需要对现有计划进行批判性审查
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提供 fabric_exec 的 Python 异步代码编写参考，涵盖 Monty 沙箱边界、核心工具（pi.read/grep/bash/write/edit）及主机动作调用规范，用于解决参数错误或高级接口契约查询。
fabric_exec 出现参数形状错误
需要查询高级表面接口的精确契约
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通过多模型并行推理与裁决机制，提升复杂任务准确性。支持对比模式（2-8模型）和执行模式（参考后执行），适用于容错成本高的场景。
需要高可靠性的复杂决策
多模型结果比对与共识评估
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根据用户需求推荐合适的 Pi Fabric 工作流（如 workflow、council 等），不执行操作。核心编码任务建议直接使用 core fabric_exec 路径，避免加载或运行高级技能。
需要选择合适的工作流类型
用户询问不同协作模式的区别
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将超大任务递归分解为多个有界子代理，以突破上下文窗口限制。适用于全仓库审计、大规模代码分析和多文件重构等场景。
需要处理超出上下文窗口限制的大规模代码库
执行涉及多个文件的复杂重构或审计任务
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通过假设-验证-提交循环安全执行代码变更，确保状态一致性与操作合规性。
需要安全修改源码文件
执行需验证的自动化变更
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启动持久化规范监督器，基于功能设计规格审计主会话结果。仅在需求缺乏验证证据或出现错误时介入，确保严格合规而不限制主代理的编排自由。
需要严格遵循功能设计规格的自动化审计场景
主代理执行过程中需后台监控需求验证状态
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利用 Fabric 原语创建持久化监督代理，监控主会话进展。仅在空闲、错误或偏离目标时介入引导，实现无需额外扩展的长期目标自动监督与纠偏。
需要长期运行的目标监督
避免安装额外扩展插件
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构建基于持久化 Actor 和耐用 Mesh 原语的自组织多智能体团队，支持通过 CAS 机制处理任务依赖、状态同步及长周期委派工作。
需要多个 AI Agent 协作完成复杂且持久的任务流程
涉及任务依赖管理、状态原子性更新或长期委托工作的场景
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用于执行动态并行工作流的技能，支持代码定义阶段、扇出处理、管道协作及结构化智能体。适用于大型审计、数据迁移、并行研究等需要多步骤验证和批量处理的复杂任务场景。
需要执行大规模并行分析或审计任务
要求进行数据迁移或多步骤流程编排
请求显式的动态工作流执行
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配置一个持续运行的同行顾问 Agent，在决策点审查主 Agent 的工作，仅输出具体、实质性的建议，用于环境化的正确性检查。
需要非侵入式代码审查时
监控 Agent 执行过程中的潜在缺陷或错误时
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创建持久化的Pi Fabric主管或顾问角色，用于目标进度监控、同行代码审查及纠错建议，支持静默观察与关键干预。
需要持续监督项目目标进度
需要实时代码正确性审查
需要被动式顾问指导
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运行多视角架构评审，协调3-5个独立角色并行分析任务并综合意见，适用于架构决策、计划审查及对抗性交叉验证。
需要进行多维度架构评审
寻求不同视角的交叉验证
评估技术方案的优缺点
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fabric_exec技能提供TypeScript内核中pi工具的详细API参考与故障排查指南，涵盖文件读写、命令执行及编辑等操作，用于解决参数错误和高级契约查询。
遇到argument-shape错误时
需要查询pi工具的高级表面或精确契约时
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多模型并行决策技能，支持对比与执行模式。通过2-8个模型生成答案并由裁判分析共识、矛盾及盲区，适用于高成本错误场景下的深度研究与批判性评估。
需要多视角深度研究或批判性评估
容错成本高需多方验证的复杂任务
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推荐合适的用户调用型 Pi Fabric 工作流，而不执行它。当需要在工作流、议会、融合、RLM、Schema、环境代理或蜂群中选择时，此技能用于协助决策并给出最小充分路径建议。
需要选择合适的工作流类型
面对多个高级技能选项需要决策
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将超大任务递归分解为多个子代理，通过上下文切片和持久化绑定处理超出单轮限制的重构、审计及大规模代码分析。
全仓库审计
多文件重构
超出上下文限制的代码分析
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Fabric Schema 技能提供类型化模式证据循环，支持 off、audit、enforce 三种状态。通过假设、验证和提交流程确保文件变更的安全性与一致性，防止意外修改。
需要安全地编辑受保护工作区的文件
执行变更时需要验证前置条件和后置条件
启用严格的状态纪律以防止意外突变
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-schema -g -y
启动持久化规范监督器，审计主会话是否满足功能设计规格。仅当需求缺乏验证证据或出现错误时介入，确保严格合规且不限制主代理编排自由。
需要验证开发成果是否符合预设规格文档
监控多阶段任务中的规范遵从性
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-spec -g -y
基于 Fabric 原语创建持久化主管，监控主会话并仅在必要时干预。通过事件驱动实现长目标监督，避免无效模型调用，自动判断任务完成状态并提供直接指导。
需要长期运行的目标监督
希望在不安装额外扩展的情况下管理多步工作流
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构建基于持久化 Actor 的自组织协作团队，支持任务委派、状态同步及依赖管理。适用于长周期、多角色协同的复杂工作流编排。
需要多智能体协作完成复杂任务
构建具有持久状态和依赖管理的分布式工作流
npx skills add monotykamary/pi-fabric --skill fabric-swarm -g -y
用于执行动态并行工作流，支持代码定义阶段、扇出、流水线及结构化智能体。适用于大规模审计、迁移、并行研究等需要严格预算控制和结果验证的场景。
大型数据审计任务
系统迁移工作流
并行研究请求
需要结构化输出和验证的复杂任务
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