Agent skill
implement
Quellcode ansehen: miles990/multi-agent-workflow
Installation
npx skills add miles990/multi-agent-workflow --skill implement1
Installationen
EU-hosted inference API
Power your AI agent skills with open-source models.
Drop-in OpenAI-compatible API. No data leaves Europe.
MiniMax
MiniMax M3
$0.50 / $1.90
per M tokens
Z.ai
GLM 5.3 Flash
$0.20 / $0.60
per M tokens
MoonshotAI
Kimi K3
$4.00 / $18.00
per M tokens
DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flash
$0.40 / $1.42
per M tokens
Multi-Agent Implement v3.0.0
TDD 閘門 → 並行實作 → 即時審查 → 品質守護
使用方式
/multi-implement [任務路徑]
/multi-implement .claude/memory/tasks/user-auth/tasks.yamlFlags: --from-tasks ID | --skip-tdd-check | --parallel N
角色配置
| ID | 名稱 | 模型 | 聚焦 |
|---|---|---|---|
main_agent |
主實作者 | sonnet | 功能實作 |
tdd-enforcer |
TDD 守護者 | haiku | 測試先行檢查 |
security-auditor |
安全審計員 | sonnet | 安全漏洞檢測 |
maintainer |
可維護性審查 | haiku | 程式碼品質 |
→ 模型路由配置:shared/config/model-routing.yaml
執行流程
Phase 0: 載入任務 → 解析 tasks.yaml、排序 waves
↓
For each task in waves:
↓
Phase 1: TDD 閘門(PRE-TASK)
├── 測試檔案存在?
├── 測試可執行?
└── ❌ 失敗 → BLOCKER,無法繼續
↓
Phase 2: 並行實作 + 審查
┌──────────┬──────────┬──────────┐
│ 主實作者 │安全審計員│可維護性 │
└──────────┴──────────┴──────────┘
↓
Phase 3: TDD 閘門(POST-TASK)
├── 測試通過?
└── 覆蓋率達標?
↓
Phase 4: 自我審查 + 提交
↓
End for
↓
Phase 5: 品質閘門 → 整體驗證TDD 強制閘門
Pre-Task Gate(BLOCKER):
- 測試檔案必須存在
- 測試必須可執行(即使失敗)
Post-Task Gate(BLOCKER):
- 測試必須通過
- 覆蓋率 ≥ 80%
驗證腳本:shared/tools/tdd-validator.sh
→ 配置:shared/quality/tdd-enforcement.yaml
安全審計
使用 OWASP Top 10 和 CWE Top 25 框架:
- SQL Injection
- XSS
- 認證/授權問題
- 敏感資料處理
→ 框架:shared/perspectives/expertise-frameworks/security.yaml
CP4: Task Commit
每個 task 完成後必須執行 CP4 Task Commit(增量 commit)。
Phase 4: 自我審查 + 提交
↓
CP4: Task Commit(每個 task)
├── git add {changed_files}
├── git add .claude/memory/implement/{id}/task-results/{task-id}.yaml
└── git commit -m "feat(implement): complete {task-id} - {description}"注意:implement skill 的 CP4 是增量觸發,每個 task 完成後都會 commit,確保進度不會丟失。
→ 協議:shared/git/commit-protocol.md
品質閘門
通過條件(IMPLEMENT 階段):
- ✅ 所有任務完成
- ✅ 測試通過
- ✅ 無 BLOCKER 問題
- ✅ 品質分數 ≥ 80
→ 閘門配置:shared/quality/gates.yaml
輸出結構
.claude/memory/implement/[tasks-id]/
├── meta.yaml # 元數據
├── perspectives/ # 角色分析報告(並行審查產出,保留)
│ ├── security-auditor.md # 安全審計完整報告
│ └── maintainer.md # 可維護性完整報告
├── summaries/ # 結構化摘要(供快速查閱)
│ ├── security-auditor.yaml
│ └── maintainer.yaml
├── task-results/ # 每個任務的結果
│ ├── T-F-001.yaml
│ └── T-F-002.yaml
├── security-report.md # 安全審計報告(匯總)
├── coverage-report.md # 覆蓋率報告
└── summary.md # 實作摘要(主輸出)⚠️ perspectives/ 保存完整角色分析,summaries/ 保存結構化摘要。
Agent 能力限制
審查 Agent 不應該開啟 Task:
| 允許的操作 | 說明 |
|---|---|
| ✅ Read | 讀取程式碼 |
| ✅ Glob/Grep | 搜尋檔案和內容 |
| ✅ Bash | 執行測試 |
| ✅ Write | 寫入報告 |
| ❌ Task | 開子 Agent |
行動日誌
每個工具調用完成後,記錄到 .claude/workflow/{workflow-id}/logs/actions.jsonl。
記錄時機:
- 成功:記錄
tool、input、output_preview、duration_ms、status: success - 失敗:記錄
tool、input、error、stderr(如有)、status: failed
關鍵行動(IMPLEMENT 階段):
| 行動 | 記錄重點 |
|---|---|
| Read(讀取現有程式碼) | file_path、output_size |
| Edit(修改程式碼) | file_path、old_string (truncated)、new_string (truncated) |
| Write(建立新檔案) | file_path、content_size |
| Bash(執行測試) | command、exit_code、stdout、stderr |
| Task(啟動審查 Agent) | subagent_type、prompt (truncated)、agent_id |
排查問題:
# 查看 IMPLEMENT 階段所有失敗行動
jq 'select(.stage == "IMPLEMENT" and .status == "failed")' actions.jsonl
# 查看測試失敗的詳情
jq 'select(.tool == "Bash" and .input.command | contains("test"))' actions.jsonl | jq '{command: .input.command, exit_code: .exit_code, stderr: .stderr}'
# 查看 Edit 操作失敗(找不到 old_string)
jq 'select(.tool == "Edit" and .status == "failed")' actions.jsonl→ 日誌規範:shared/communication/execution-logs.md
共用模組
| 模組 | 用途 |
|---|---|
| coordination/map-phase.md | 並行協調 |
| quality/tdd-enforcement.yaml | TDD 強制 |
| quality/gates.yaml | 品質閘門 |
| perspectives/expertise-frameworks/security.yaml | 安全框架 |
| tools/tdd-validator.sh | TDD 驗證器 |
工作流位置
RESEARCH → PLAN → TASKS → IMPLEMENT → REVIEW → VERIFY
↑
你在這裡- 輸入:
tasks.yaml來自tasksskill - 輸出:已實作的程式碼,供
reviewskill 審查
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So verwenden Sie diesen Skill
- 1
Install implement by running
npx skills add miles990/multi-agent-workflow --skill implementin your project directory. Führen Sie den obigen Installationsbefehl in Ihrem Projektverzeichnis aus. Die Skill-Datei wird von GitHub heruntergeladen und in Ihrem Projekt platziert. - 2
Keine Konfiguration erforderlich. Ihr KI-Agent (Claude Code, Cursor, Windsurf usw.) erkennt installierte Skills automatisch und nutzt sie als Kontext bei der Code-Generierung.
- 3
Der Skill verbessert das Verständnis Ihres Agenten für implement, und hilft ihm, etablierte Muster zu befolgen, häufige Fehler zu vermeiden und produktionsreifen Code zu erzeugen.
Was Sie erhalten
Skills sind Klartext-Anweisungsdateien — kein ausführbarer Code. Sie kodieren Expertenwissen über Frameworks, Sprachen oder Tools, das Ihr KI-Agent liest, um seine Ausgabe zu verbessern. Das bedeutet null Laufzeit-Overhead, keine Abhängigkeitskonflikte und volle Transparenz: Sie können jede Anweisung vor der Installation lesen und prüfen.
Kompatibilität
Dieser Skill funktioniert mit jedem KI-Coding-Agenten, der das skills.sh-Format unterstützt, einschließlich Claude Code (Anthropic), Cursor, Windsurf, Cline, Aider und anderen Tools, die projektbezogene Kontextdateien lesen. Skills sind auf Transportebene framework-agnostisch — der Inhalt bestimmt, für welche Sprache oder welches Framework er gilt.
Data sourced from the skills.sh registry and GitHub. Install counts and security audits are updated regularly.