Agent skill

implement

Quellcode ansehen: miles990/multi-agent-workflow

#116Globales Ranking · von 116 SkillsCritical

Installation

npx skills add miles990/multi-agent-workflow --skill implement

1

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.yaml

Flags: --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 tasks skill
  • 輸出:已實作的程式碼,供 review skill 審查

So verwenden Sie diesen Skill

  1. 1

    Install implement by running npx skills add miles990/multi-agent-workflow --skill implement in 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. 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. 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.