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omnigent-ai/omnigent
GitHub提供 Antigravity SDK 端到端开发与测试流程，指导启动本地 Omnigent 服务器、构建 Agent Bundle 并执行真实交互与冒烟测试。
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Skills in Collection (30)
提供 Antigravity SDK 端到端开发与测试流程，指导启动本地 Omnigent 服务器、构建 Agent Bundle 并执行真实交互与冒烟测试。
开发或调试 Antigravity 相关代码
验证 Agent 端到端功能
检查 Gemini API 集成
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用于在本地启动 Omnigent 服务器并端到端测试 GitHub Copilot SDK。涵盖环境配置、代理构建、会话运行及冒烟测试，辅助开发、调试和验证 Copilot 集成行为。
需要端到端测试 Copilot SDK 集成
调试 Copilot 代理或工具桥接行为
搭建本地 Copilot 开发环境
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提供在本地启动 Omnigent 服务器并运行 Cursor SDK harness 的端到端开发、测试与调试流程，涵盖环境检查、代理构建及冒烟测试。
需要验证 Cursor SDK harness 端到端功能
开发或调试 cursor_executor.py 等核心组件
进行集成测试或冒烟测试
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Omnigent系统的新Harness集成参考指南，涵盖SDK/子进程与原生两种架构的特征矩阵、实现模式及检查清单，用于指导新集成开发。
需要创建新的Omnigent harness集成
规划或审查harness功能实现
查看SDK或原生harness的特性对比
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提供本地 Omnigent 服务器与 runner 的端到端测试方案，用于验证 pi-native TUI 集成、桥接通信及认证行为。适用于开发、测试和调试 pi-native 相关组件时的环境搭建与冒烟测试。
需要端到端测试 pi-native 功能
调试 pi-native 桥接或扩展逻辑
验证本地服务器与 TUI 交互
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用于将Omnigent服务作为Docker Compose堆栈在任意主机上部署，包含构建镜像、启动服务及调试功能。
用户希望在本地或VPS上运行Omnigent服务
需要构建并启动Docker Compose堆栈
调试已部署的容器化服务
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指导开发者定位Bug根因、实施精准修复，并通过行为测试和录制证明修复有效性。包含复现审计、根因分析及代码修改流程。
需要手动编写代码修复Bug时
缺乏现有PR候选时
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驱动开放 PR 通过 CI、独立 Polly 审查及预览，最终移交维护者。涵盖合并可行性检查、修复冲突、验证及手动交接流程。
PR 需要推进合并
CI 或审查未通过需修复
准备 PR 移交维护者
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用于生成标准化的代码修复交接文档，包含问题复现、根因分析、修复方案及测试证据。
提交代码修复后生成最终交接报告
完成PR审查或修复流程需输出结构化结果
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用于代码审查和PR审批前的影响评估，检查完整差异、受影响消费者及验证缺口。通过执行特定边界测试（如配置、沙箱、UI）确保变更不会破坏现有行为，识别并修复潜在风险。
代码审查阶段
PR合并前验证
提交修复后回归检查
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根据会话、CI链接或PR等输入源，恢复上下文并检查现有修复方案，以启动自动化代码修复流程。
收到包含bug复现链接的指令
收到CI构建失败链接
收到需要修复的PR链接
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用于在修复验证后提交代码、处理本地或工作流发布模式，并创建或管理 Pull Request。涉及 Git 操作、GitHub API 调用及 CI/CD 流程中的 PR 生命周期管理。
需要提交已验证的代码修复
需要创建或更新 Pull Request
配置 GitHub 发布权限和令牌
npx skills add omnigent-ai/omnigent --skill resolve-publish -g -y
在编写或审查修复补丁前，审计恢复的复现测试、断言及行为基线。检查补丁安全性与相关性，验证断言准确性，并在未修复代码上运行以确认失败原因，确保测试有效且环境安全。
需要审查或编写bug修复补丁时
收到CI或本地恢复的复现补丁后
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用于审查修复类 Pull Request，通过检出代码、运行审计后的复现测试及录制验证视频，评估 PR 是否真正解决了问题并保留分支与审批规则。
需要审查他人提交的修复 PR
验证现有修复是否有效
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协调Claude和GPT多轮交叉辩论，通过相互批判与迭代优化答案，最终由Agent进行综合评估并输出融合结论。
用户希望对比不同模型观点的优劣
需要深度批判性分析以收敛最佳答案
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用于执行深度网络研究，通过搜索、阅读和交叉验证来源，生成带有引用和事实核查的结构化报告。
需要当前可验证信息的问题
高 stakes 或争议性话题的事实核查
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通过调度不同厂商的子代理独立验证代码差异，确保实现者不自我审核。流程包括准备diff快照、执行确定性门禁（测试/ lint）、派遣异构代理审查并收集结构化报告，将阻塞问题转化为修复任务循环直至代码干净。
需要独立于实现者的第三方代码审查
自动化代码质量门禁与缺陷拦截
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该技能用于安全地并行执行相互独立的子任务。通过为每个任务创建隔离的 git worktree 和实现子代理，自动生成 PR，并进行交叉代码审查。最终由人工合并，确保开发流程的安全与高效。
需要并行处理多个无依赖关系的独立开发任务
希望自动化生成代码并提交 Pull Request 进行审查
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该技能用于委托只读调查、调试、审计和代码理解任务。通过分解问题并分发给多个子代理执行，收集结构化报告后进行综合，严禁直接读取文件或日志，确保调查结果基于代理反馈。
需要调查代码或系统故障原因
进行架构对比或技术审查
回答特定仓库的技术疑问
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根据代码源自动生成公共API参考文档，涵盖模块、类及CLI命令。通过提取真实签名和参数生成结构化文档，并验证准确性，确保文档与代码一致。
用户请求生成API参考文档
需要为公开接口编写使用说明
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将提交或PR范围转换为按变更类型分组的Changelog。支持自动获取版本范围、收集原始材料，并按Keep a Changelog标准分类编写用户可见的更新说明，最后通过审查验证准确性。
生成发布说明
创建Changelog
查询两个版本间的变更
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用于生成 API 破坏性变更的迁移升级指南，提供精确的步骤和前后对比示例，确保用户低摩擦地适配新版本。
用户询问如何迁移或升级
需要适应破坏性变更（如 API 重命名、标志移除）
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用于审计代码库或目录中的安全问题（如硬编码密钥、注入、弱加密等），并生成结构化发现报告。仅报告不修复，适用于安全审查和漏洞检查场景。
用户要求进行安全审查
用户要求审计代码库
用户要求检查代码漏洞
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提供生成有效 Omnigent Agent 目录的模式与模板，指导创建 config.yaml 和 AGENTS.md，涵盖目录命名、执行器选择及系统提示词编写，确保符合规范。
需要创建新的 Omnigent Agent
生成 Agent 配置文件
构建 Agent 目录结构
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检测用户现有Python代码中的Agent框架（如Claude SDK、OpenAI Agents SDK），根据导入模式映射并推荐Omnigent执行器类型，支持生成配置或提示不支持的框架。
用户有现有Agent代码需集成到Omnigent
需要识别Python代码中的Agent框架
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提供Omnigent平台配置格式、执行器类型及技能/工具结构的深度参考。用于查询平台工作原理，辅助构建和管理Agent目录结构及config.yaml配置。
需要查阅Omnigent平台架构说明
配置Agent的config.yaml文件
了解技能或工具的加载机制
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提供 Antigravity 原生 TUI 端到端测试方案，通过本地服务器与 runner 驱动真实 agy CLI，覆盖 Web UI 交互、RPC 通信及 OAuth/MCP 等行为验证。
开发或调试 antigravity-native 组件
需要对 agy TUI 进行端到端冒烟测试
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验证Omnigent CLI安装、UX及关键流程，通过PTY沙箱隔离运行，确保不污染真实环境。支持before/after对比以证明修复有效性，适用于CLI开发、审查或冷启动Bug复现。
开发或审查CLI设置/引导/REPL变更
复现冷启动或首次运行UX Bug
确认修复是否生效
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用于测试多智能体编码编排器polly的关键用户旅程。包含确定性Mock循环验证底层机制与安全策略，以及真实CLI配方验证实际调度与判断能力。适用于开发、测试及调试polly相关功能时运行。
需要端到端测试polly编排器的关键用户旅程
开发或调试examples/polly目录下的代码
验证guardrails策略或子代理调度逻辑
复现polly编排相关的bug
npx skills add omnigent-ai/omnigent --skill polly-e2e-dev -g -y
自动化执行 Omnigent 并发负载测试，收集参数并运行本地栈，最终读取结果文件分析延迟分布、吞吐量及失败情况，适用于压测和基准评估场景。
load test omnigent
stress test the server
how many hosts/sessions/turns can it handle
load test real agent turns / conversations
npx skills add omnigent-ai/omnigent --skill run-load-test -g -y
