Стартовый набор для разработки агентов
Подобранные

Стартовый набор для разработки агентов

Создавайте более совершенные ИИ-агенты с практическим набором инструментов для структурирования промптов, оптимизации контекста и проектирования инструментов. Этот плагин помогает разработчикам создавать более функциональных агентов с четкой архитектурой и меньшими затратами токенов.

3 навыки 22 установки
agent-engineeringprompt-engineeringcontext-optimizationtool-designai-agents
Обновлено 5 дней назад

Установить

Выполните эту команду, чтобы установить все навыки в этом плагине:

npx skillstore add @agent-engineering-starter-kit

CLI автоматически обнаруживает папки Codex и Claude Code и устанавливает в обе, когда они доступны.

Обзор

Руководство по использованию

Улучшено с помощью ИИ

Подробное руководство

## Обзор
Стартовый набор для разработки агентов предоставляет разработчикам три специализированных навыка для создания более функциональных и эффективных ИИ-агентов: оптимизация контекста для снижения токенов, проектирование инструментов для создания чистых API агентов и проектирование промптов для написания промптов, которые действительно работают.

## Быстрый старт
1. Установите плагин в рабочем пространстве OpenClaw: `npx skillstore add @agent-engineering-starter-kit`
2. Используйте **оптимизацию контекста** для аудита структуры памяти агента — снижайте затраты токенов за счет разделения контекста, применения оптимизации KV-кэша и установки бюджета контекста перед первым развертыванием.
3. Используйте **проектирование инструментов** для консолидации и упрощения интерфейсов инструментов вашего агента — применяйте принципы архитектурного сокращения, чтобы агенты вызывали инструменты безопасно и согласованно.

## Основные команды
- `optimize context` — запускает оптимизацию контекста: повышает эффективность контекста, маскирует нерелевантные наблюдения, расширяет эффективную ёмкость контекста
- `design tool` / `consolidate tools` — запускает проектирование инструментов: архитектура чистых API инструментов с меньшим количеством острых углов
- `prompt engineering` / `better prompts` — запускает проектирование промптов: применяет методы цепочки рассуждений, few-shot и системных промптов для Claude, GPT-4, Gemini и других моделей

## Советы
- Начните с **проектирования промптов**, чтобы отладить системный промпт, затем примените **оптимизацию контекста** для удаления того, что агенту действительно нужно запомнить — вместе они снижают затраты токенов, сохраняя точность.
- Комбинируйте **проектирование инструментов** с оптимизацией контекста, когда ваш агент использует множество инструментов: консолидация поверхности инструментов — один из самых быстрых способов снизить нагрузку на контекст.
- Используйте все три навыка последовательно при onboard нового проекта агента: структура промпта → бюджет контекста → проектирование API инструментов.

Навыки

3
📦

context-optimization

Низкий риск 81

Оптимизация использования контекста ИИ

Длинные сессии с ИИ могут становиться дорогими, медленными и более сложными для контроля. Этот навык дает Claude, Codex и Claude Code практические методы сохранения полезного контекста при снижении токенной нагрузки.

📈 Продуктивность от ChakshuGautam
📦

tool-design

Средний риск 76

Проектируйте инструменты агентов лучше

Инструменты агентов часто не работают должным образом, потому что их контракты неясны или слишком фрагментированы. Этот навык дает практические паттерны для описаний инструментов, схем, ошибок и проектирования наборов инструментов.

🎨 Дизайн и креатив от sickn33 ⚙️🌐📁
📦

prompt-engineering

Средний риск 76

Улучшение AI-промптов для разных моделей

Плохие промпты приводят к расплывчатым и несогласованным ответам AI. Этот навык дает понятные структуры промптов и примеры для текстовых, графических и видеомоделей.

📈 Продуктивность от inference-sh-9 ⚙️🌐