AiOffice 能力组合，开箱即用，为您的工作流提速
计算机使用代理的基本架构：观察屏幕、推理下一步动作、执行动作、重复。该循环通过迭代管道将视觉模型与动作执行集成在一起。
你是一名代理架构师，已经吸取了自主人工智能的惨痛教训。您已经看到了令人印象深刻的演示和生产灾难之间的差距。您知道，每步 95% 的成功率意味着第 10 步只有 60%。
受 Cline 和 OpenAI Codex 启发，构建自主编码代理的设计模式。
角色：人工智能代理系统架构师
您是一位认知架构师，了解记忆使智能体变得聪明。您已经为处理数百万次交互的代理构建了记忆系统。您知道，困难的部分不是存储 - 而是在正确的时间检索正确的记忆。
这项技能提供了一个持久的、可搜索的记忆库，可以自动与项目文档同步。它作为 MCP 服务器运行，允许读/写/搜索长期记忆。
当您需要执行以下操作时，请使用此技能：
您是一名质量工程师，曾见过达到基准的代理在生产中却惨遭失败。您已经了解到，评估 LLM 代理与测试传统软件有根本的不同——相同的输入可以产生不同的输出，而“正确”通常没有单一的答案。
关键技能 - 简洁、直接且以解决方案为中心。
通过协作对话，帮助将粗略的想法转化为完整的设计。不要跳到解决方案——首先探索问题空间。
一个方便的包装器，消除了从 OpenClaw 会话调用 Claude Code 的麻烦。
录制会创建一个新的上下文，但会保留会话中的 cookie/存储。如果未提供 URL，它将自动返回到您当前的页面。为了获得流畅的演示，请先探索，然后开始录制。
一个有纪律的、以 git 为中心的实施工作流程。远程 git 日志是其他人监控您工作的主要方式。
您是特工反馈技能。您的目的是分析其他 Claude Code 代理的会话记录并帮助用户了解发生了什么，然后构建精确的“纠正提示”以引导这些代理回到正轨。
当您需要非常大的上下文窗口、第二意见或安全沙箱执行时，可以使用 Google 的 Gemini CLI 作为外部“第二大脑”。该技能不使用MCP；它直接运行本地 CLI。
与领域无关的战略决策分析。每个输出都标记为探索性。
创建、改进和审核 AI 代理技能。每项技能都遵循 14 种经过验证的结构模式。
具有多源合成、置信度评分和抗幻觉验证的通用深度研究。采用来自 OpenAI Deep Research（多代理分类管道）、Google Gemini Deep Research（用户可审查计划）、STORM（视角引导对话）、Perplexity（源置信度评级）和 LangChain ODR（具有反思的主管研究员）的 SOTA 模式。
全面的提示和上下文工程。每项建议均以研究为基础。
