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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 453
使用教程
环境要求
- Claude Code
安装与启动步骤
-
1装技能
它走 skills 生态，一条命令装到当前助手。
npx skills@latest add boshu2/agentops -
2先跑规划命令
同一个需求先让它出计划，不要直接让它改代码。
/agentops:plan <一句话需求> -
3跑实现路径
确认计划后再走实现流程，它会按阶段推进。
/agentops:rpi <同一句话需求> -
4跑一次追问式梳理
需求不清楚时用这条，它会先问清边界再动手。
/agentops:interview <模糊需求>
如何确认成功
同一个需求下，规划命令只产出文档不改代码，实现命令的改动范围与规划文档里列的步骤一致
注意事项
- 它把 DevOps 的「可重复交付」思路搬到 Agent 工作流上，核心是分阶段与可回溯。
- 三个命令各有分工，混用会让流程断在半路。
- 需求描述越具体，规划文档越可用；一句话糊过去只会得到套话。
- 它不改模型能力，价值在流程约束。
核心亮点
- 提供标准化的技能与契约机制，解决智能体能力复用和协作难题
- 原生支持 Claude Code、Codex、Cursor 等主流工具，集成成本低
- Go 语言实现，性能高，部署简单，适合生产环境
不足之处
- 项目处于早期，文档和社区生态待观察
- 功能边界尚不明确，与现有编排框架的差异化需验证
适用场景
- 企业级智能体开发，需要统一管理和复用技能
- 多智能体协作场景，需要定义清晰的交互契约
- 将 AI 助手集成到现有 CI/CD 或运维流程中
替代项目
LangChain、AutoGen、CrewAI
上一篇：agent-inspect
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