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agent-browser

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支持AI代理执行网页自动化操作，包括导航跳转、元素定位与交互、表单填写、内容提取及页面截图，可复用真实浏览器会话完成登录态保持，并通过结构化指令实现稳定可靠的端到端网页操作能力。

agent-browser

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提供面向 AI代理的网页自动化能力，支持网页浏览、表单填写、内容提取、交互操作及状态等待，基于可复用的浏览器会话与语义化元素引用机制，兼顾稳定性、可预测性与大模型友好性。

agent-browser

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通过命令行实现无头浏览器自动化，支持网页导航、表单填写、元素交互与页面截图，利用快照生成可操作的引用标识进行精准控制，适用于需要模拟用户操作或提取网页内容的场景。

agent-browser

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实现网页自动化操作，包括精准导航、表单填写、元素交互、动态截图、结构化数据提取及页面状态等待，支持基于引用标识和语义定位的可靠操作，适用于 Web 应用测试、信息采集与流程自动化。

agent-builder

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面向任意领域的 AI 代理构建能力，支持从基础能力设计、领域知识注入到上下文管理的全流程，强调以最小可行集启动、依赖模型自主决策、按需演进复杂度，适用于客服、研究、运营及创意等场景。

agent-builder-skill

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专注于Claude Code子代理的全生命周期管理，涵盖设计原则、系统提示词编写、工具权限配置、模型选型及调试优化，支持从零创建、迭代改进到问题排查的完整流程，适用于构建高可靠性、专业化AI助手的工程化实践。

agent-context-isolation

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通过后台代理与文件系统协同，实现任务上下文隔离，避免子代理输出污染主会话上下文；所有中间结果均写入指定缓存目录下的文件，主流程通过读取文件而非直接调用 TaskOutput 获取数据，从而保障上下文精简和对话连贯性。

agent-context-loader

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自动检测并加载当前目录中的 AGENTS.md 文件，将其中定义的代理规则与 CLAUDE.md 同步纳入会话上下文，在切换目录或启动会话时即时生效，确保项目特定的智能体行为指令始终被优先遵循。

agent-context-loader

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自动检测并加载当前目录中的 AGENTS.md 文件，将其中的专用指令与 CLAUDE.md 一并纳入会话上下文，优先应用于代理相关任务，在切换目录或启动会话时即时生效，确保项目级代理行为规则被持续遵循。

agent-context-loader

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自动识别并加载项目目录下的 agents.md 文件，当检测到相关上下文或触发短语时主动执行，确保智能体运行时具备最新、最相关的配置与行为定义。

agent-coordination

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按阶段执行实施计划，每阶段加载对应任务到待办清单并严格校验完成状态，在阶段切换前主动暂停并请求用户确认，支持并行任务分发与阻塞状态处理，确保实施过程可控、可追溯、符合规范要求。

agent-coordination-discipline

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建立严谨的代理调度规范，明确何时启动代理、如何选择合适代理类型、怎样隔离任务边界及协调多代理协作，避免无效调用与资源浪费，确保每次代理使用都具备清晰授权依据、独立执行上下文、可验证的成功标准和可控的结果流向。

agent-council

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协调多个 AI 主体进行意见采集与综合分析，针对同一问题生成多角度反馈并整合为统一结论，适用于需要交叉验证或多样化思维输入的复杂决策场景。

agent-creator

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通过交互式问答创建 AiderDesk 代理配置文件，支持按用途定义功能、选择模型、配置工具权限与子代理参数，并生成本地化或全局配置，适用于自动化任务代理的快速部署与管理。

agent-deck

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统一管理 AI 编程代理的终端会话，支持创建、启停、分叉及跨会话消息收发，集成 MCP 工具挂载、Git worktree 隔离环境、子代理调度、TUI 交互控制与配置化运维，适用于多任务并行、分支协作与自动化调试场景。

agent-development

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支持自主代理的创建与管理，通过结构化配置实现特定任务的自动化处理，包含触发条件定义、角色设定及执行流程规范，适用于需要独立运行的复杂工作流场景。

agent-development

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提供 Claude Code 插件中自主代理的完整开发指南，涵盖代理定义、触发条件设计、前端元数据配置、系统提示词编写规范及验证测试流程，支持构建可被准确调用、行为可控、职责明确的自动化子任务处理单元。

agent-development

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面向 Claude Code 构建可自动调度、自我描述的定制化智能体，支持任务分解与子代理协作，强调声明式指令设计、精细化工具权限控制、模型质量优先选择及内存优化配置，适用于重复性高且需独立判断的批量处理场景。

agent-evals

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构建面向 AI代理的系统性评估体系，涵盖质量检测、错误归因、回归防护与数据集设计，通过量化推理能力而非简单对错判断来驱动迭代优化，适用于各类框架的智能体开发全流程。

agent-evaluation

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面向大语言模型智能体的质量保障体系，覆盖行为回归验证、能力维度评估、可靠性统计分析及生产环境监控，通过多轮次分布检验、行为契约约束和对抗性压力测试，识别传统软件测试难以发现的非确定性失效与指标幻觉问题。

agent-evaluation

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建立多维度评估体系以优化智能体性能，通过结果导向的评分框架衡量任务完成质量，结合自动化与人工反馈识别改进路径，在迭代中平衡准确性、完整性与执行效率。

agent-factory

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生成符合生产标准的定制化智能体，支持领域适配、工具配置与多智能体协作模式，通过结构化元数据实现自动发现与安全调度，适用于构建可扩展的自动化工作流体系。

agent-manager-skill

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通过会话管理并行运行的本地命令行代理，支持启动、停止、任务分配与日志监控，结合定时调度实现自动化作业的持久化执行，适用于多代理协同处理长期任务的场景。

agent-memory

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提供跨会话的知识持久化能力，通过结构化存储与高效检索机制实现对重要发现、技术决策及工作进展的记录和调用，支持按需整理与更新以维持信息有效性，确保上下文可延续且行动可追踪。