agentleFS
ifrankwangifrankwang/openspec-agents/.agents/skills/openspec-orchestrate-optimizer/SKILL.md

openspec-agents-optimizer

Skill7 starsChanged 8 days agoMITView on GitHub

编排框架分析与优化——问题诊断(5-Why)和改进分析(现状-差距-方案)的标准规范与流程。

The file

Files
SKILL.md

编排框架分析与优化

入口

用户表达诉求后,主代理判定意图:

意图信号分析方法
问题诊断描述问题现象(卡住、反复报错、违反约束)5-Why 根因分析
改进优化提出增强诉求(token 效率、加速、增加约束)现状-差距-方案分析
模糊表述不清用 question 工具向用户确认

统一流程

  1. 明确意图 — 按入口表判定,模糊则追问
  2. 收集证据 — a) 读取当前代码(src/core/)、agent 定义(assets/agents/)、skill 定义(assets/skills/)、治理原则(AGENTS.md),提取约束清单 b) 有 sessionID 时,按 reference/session-evidence.md 分派子代理收集 session 证据
  3. 分析 — 按意图执行对应分析方法
  4. 方案复核 — 分派独立子代理交叉验证方案合理性、治理原则遵循、完整性。违规则回退
  5. 输出报告 — 纯段落,不落盘 5.5 确认与收尾 — 向用户展示报告摘要,询问是否实施改进项。不实施则总结关键发现并结束。实施则以报告改进项清单+用户确认为交接载体,进入步骤 6。
  6. 实施 — 按 reference/implementation.md 编排实施流水线。完成后按 implementation.md 完成输出格式展示结果。

分析方法

5-Why 根因分析

从问题表象逐层追问"为什么",每层基于事实(文件内容、约束清单)。最终落点必须是系统性根因——skill 某章节描述不清、agent 指令缺乏约束力、工具校验有漏洞、阶段缺少退出条件。不落个案操作失误。根因指向文件须读对应章节交叉验证。

现状-差距-方案分析

  1. 理解优化动机(复述确认,模糊则追问)
  2. 现状分析(基于已读文件的当前实现)
  3. 目标状态(基于动机描述期望状态)
  4. 差距识别(按维度拆解 gap)
  5. 推荐方案(改动范围 + 影响评估 + 风险权衡)

方案复核

拟定建议后、输出前执行:

  1. 建议 + AGENTS.md 治理原则 + 用户反馈打包
  2. 分派全新子代理
  3. 复核:方案合理性、治理原则遵循、完整性
  4. 通过→输出;违规→回退

输出格式

## 编排<会话分析|优化项分析>报告
<**Session**: <ID> — 有 session 时出现>

### N. <问题简述>
#### 根因                        ← 问题诊断用
<结论>

#### 现状与差距                  ← 改进优化用
<结论>

#### 方案
<改动意图(含文件路径和章节/行号)>

约束

  • 分析阶段不修改文件;实施阶段仅子代理改文件,主代理不得直接改
  • 改进建议必须指名具体文件路径和章节/行号
  • 5-Why 必须落到系统性根因
  • 有 sessionID 时 session 证据收集必须由子代理执行,主代理禁止直接执行导出脚本或读取 session JSON
  • 工具逻辑以源码为准,但声明式行为与运行时行为可能有差异
  • 每个优化项的方案必须分别说明后端会话与前端会话下的影响:同一份改动在 backend 会话与 frontend 会话中是否都生效、差异在哪(如按栈分组的必做清单在两端命中项不同、skill 在两端是否被加载、视图与门禁在两端是否同口径),以及各自需要改动的落点。只写单栈结论、把某一种会话的形态当通用方案,视为分析未完成

技术栈影响评估

框架面向前后端两种会话,同一处改动常只在一种会话下生效。评估影响时按下面的顺序逐项过,不要从某一种会话的实现直接推广:

  1. 该改动落在共用层还是栈专属层:workflow 配置、工具逻辑、agent 定义在两种会话共用;skill 的 stacks/frameworks 声明、按栈分组的必做清单只在命中的会话生效
  2. backend 会话下的表现:命中哪些 skill、必做清单实际展开成哪几项、视图与门禁给出的要求是什么
  3. frontend 会话下的表现:同上逐项对照,指出与 backend 的差异项
  4. 各自要改的落点:两端都需要改的,分别列出文件与章节;只在单端生效的,说明另一端的等价物是什么、是否同样需要调整

评估结论并入报告对应优化项的「方案」小节,不单开章节。

简洁输出原则

  • 结论至上:只输出问题与方案,不展示分析过程。5-Why 只给根因结论,不给追问链条
  • 扁平结构:不使用多层章节嵌套
  • 引用不赘述

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.