场景库

实现步骤

1. 1.安装 SWE-agent 并配置 GitHub Token
2. 2.设置触发规则（Label 为 "auto-fix" 的 Issues）
3. 3.Agent 分析 Issue 和相关代码

实现步骤

1. 1.安装并配置 Sentry MCP 和 K8s MCP
2. 2.设置监控阈值和触发条件
3. 3.Agent 接收告警后自动分析堆栈跟踪

实现步骤

1. 1.在 GitHub Actions 中配置 PR 触发工作流
2. 2.提取 PR 的 diff 内容，格式化为结构化格式
3. 3.用 Claude API 分析代码变更，检测安全/性能/规范问题

实现步骤

1. 1.建立五层记忆体系：创建Enterprise级CLAUDE.md写入安全合规策略，Project级文件控制在200-300行记录团队规范，Rules级按路径条件化加载细分规范，Local级存放个人备忘并加入.gitignore。
2. 2.配置上下文分诊机制：将候选信息分为P0-P3四个等级，仅将核心日志和历史工单句柄注入上下文，将Token消耗从18K压缩至2K，提升信噪比。
3. 3.实现结构化输入与Stop Hook门禁：避免模糊Prompt，提供具体函数和行号；配置Stop Hook自动运行lint和单元测试，测试未通过则阻断提交并让AI自愈。

实现步骤

1. 1.在Claude Code中使用/loop指令或ultracode触发词创建动态工作流，系统将自动生成JavaScript编排框架。
2. 2.定义任务目标并选择编排模式，如分类执行（Classify-and-act）或扇出综合（Fan-out-and-synthesize），Claude会现场生成子智能体协调方案。
3. 3.利用Automations或/loop设置定时调度（如每5分钟），让循环自动发现任务、分配工作并校验结果。

实现步骤

1. 1.部署文档解析平台（如RAGFlow DeepDoc或PaddleOCR-VL），对PDF、扫描件、图纸等文档进行版面分析、表格还原和结构提取。
2. 2.将解析后的结构化内容（Markdown/JSON）切片，构建向量索引（如Infinity）和全文索引（如Elasticsearch），并可选集成知识图谱。
3. 3.设计离线入库流程：文档解析→切片→向量化→索引构建；在线问答流程：query改写→混合检索→重排序→LLM生成。

实现步骤

1. 1.评估Agent对记忆的需求：确定是否需要长期上下文、偏好遵循和时效更新，选择RAG、知识图谱或Dreaming等架构。
2. 2.设计记忆存储方案：采用向量数据库（如Pinecone）或图数据库（如Neo4j）存储结构化与非结构化记忆。
3. 3.实现记忆写入机制：通过用户显式指令或后台自动提取（如Dreaming V0/V3）将对话历史转化为持久记忆。

实现步骤

1. 1.评估当前MAS工作流是否固定，若固定则使用MASPOB基于Bandit算法联合优化各Agent的Prompt，在50次评估内提升性能。
2. 2.若需去中心化协调，部署EoM框架，通过拍卖、交易和财富机制让Agent自动分工协作，无需中央控制器。
3. 3.对链式或图式MAS，采用StreamMA流式通信，上游每步推理立即转发下游，实现流水线并行，降低延迟并提升准确性。

实现步骤

1. 1.明确任务类型：区分终身演化（个人状态/任务状态动态变化）与智能体执行（基于真实观察与反馈生成记忆）两类场景。
2. 2.选择记忆架构：根据任务动态性和多模态需求，从长上下文模型、RAG+外部记忆系统、工具驱动记忆三种范式中选型。
3. 3.设计记忆生命周期：按写入、维护、检索、使用四阶段定义记忆管道，确保每阶段可观测、可诊断。

实现步骤

1. 1.使用本体建模工具（如Protégé）定义业务实体、关系和规则，构建领域本体。
2. 2.将本体集成到Agent框架中，作为行为约束和上下文检索的语义底座。
3. 3.在Agent执行前，从本体中抽取与任务相关的语义子图，动态注入推理上下文。

实现步骤

1. 1.确认任务是重复的、有自动校验手段、token预算充足、Agent能运行自己写的代码，且你愿意审查产出。
2. 2.先手动运行一次任务流程，确保稳定，再沉淀为Skill文件记录项目背景、规范和已知坑点。
3. 3.创建状态文件（如Markdown）记录任务进度、已完成项和待办事项，作为持久化记忆。

实现步骤

1. 1.定义智能体的Persona：设置身份简介、规则文件、记忆上下文和知识库，明确角色定位与知识边界。
2. 2.配置Workflow：通过触发器、会话计划和决策日志，将复杂任务分解为自动化步骤流程。
3. 3.集成Capability：添加斜杠命令、混合执行、嵌入向量和技能体系，构建功能工具箱。

实现步骤

1. 1.部署RAGFlow开源框架，配置DeepDoc模块用于文档解析。
2. 2.上传企业文档（PDF、Word等），利用OCR和布局识别提取结构化内容。
3. 3.将解析后的文本切片，调用Embedding模型生成向量，存入向量数据库Infinity。

实现步骤

1. 1.梳理Agent业务需求，明确需要长期记忆（持久化知识）还是短期记忆（会话上下文），以及记忆的粒度（如实体、关系、对话摘要）。
2. 2.调研主流记忆框架：Mem0（简洁易用）、Graphiti（图谱关联）、Hermes（高效）、OpenClaw（灵活），根据存储设计（向量、图、键值）和扩展性选型。
3. 3.使用n8n或LangGraph构建Agent记忆管理节点，将记忆存储与检索封装为可复用的组件，支持长期记忆的写入、更新和过期策略。

实现步骤

1. 1.在AI编程中，通过AST解析和代码切片控制输入上下文，约束模型输出，并建立人工Review与双模型交叉复核机制。
2. 2.针对老旧系统，先构建代码图谱，按分层分域切片，再逆向生成PRD、流程图和架构图，实现自动化重构。
3. 3.运维场景中，采用“规则先行、模型辅助”策略，先固化专家规则，再引入大模型辅助诊断，确保建议可验证、可回滚。

实现步骤

1. 1.分析当前Token消耗构成，区分用户输入、系统提示词、工具调用、上下文检索等各部分占比。
2. 2.优化上下文检索层，使用精细化索引（如Glean）替代通用MCP工具，减少冗余信息加载。
3. 3.实施多模型混合调度，将标准化任务分配给轻量化模型，仅核心差异化环节使用前沿大模型。

实现步骤

1. 1.设定明确的目标和评判标准，作为循环的反馈依据。
2. 2.搭建带反馈的运行环境，让 Fable 5 在循环中接收反馈并自主修正。
3. 3.使用独立评分子代理在隔离上下文窗口中完成打分核验，确保评判客观。