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学习引导：根据用户的学习意图，在 docs/demos/projects 中定位最相关的内容，生成结构化的学习路径
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Summarize blast radius, impacted services, and safe next actions.
Run uv, pytest, then lint in a predictable order.
Codex workflow adapter for this repository. Use when working in agent-cracker to translate Claude-style slash workflows into skill usage, remember manual checks that Claude hooks would normally perform, and keep docs/config/progress files in sync.
Systematically analyze an AI agent's source code across 8 core + 4 optional platform dimensions and output structured analysis to docs/<agent>.md
Audit MVP component, platform mechanism, and advanced mechanism coverage for analyzed agents, identifying gaps and suggesting next steps
Create a minimal reproduction demo for a specific mechanism from an analyzed AI agent (coding or platform)
| name | guide |
| description | 学习引导：根据用户的学习意图，在 docs/demos/projects 中定位最相关的内容，生成结构化的学习路径 |
根据用户的学习意图，在 docs/demos/projects 中定位最相关的内容，生成结构化的学习路径，包含到原始源码的对应。
/guide <query>
<query> 可以是机制名称、问题、或学习目标| 场景 | 示例 query | 输出重点 |
|---|---|---|
| 学习特定机制 | /guide repomap | 定位 docs 中该机制的分析、demo 复现、原始源码路径 |
| 跨 agent 对比 | /guide how do agents handle context window | 从多个 docs 的同一维度提取对比，列出各 agent 的策略 |
| 设计自己的 agent | /guide I want to build a CLI agent with tool calling | 推荐参考哪些 agent 的哪些维度、MVP 组件列表、demo 学习顺序 |
| 理解整体 | /guide overview | 项目结构导览、推荐阅读顺序 |
根据 <query> 判断用户意图类别：
agents.yaml 获取 agent 列表和状态（只关注 in-progress 或 done 的 agent）docs/<agent>.md 的相关维度（D1-D8, D7.5）demos/<agent>/README.md 查看已有 demo 列表根据意图类别生成不同结构的输出：
## 学习路径: <mechanism>
### 推荐阅读
| 资源 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|
| <agent> D<N> 分析 | docs/<agent>.md → "<section>" | <brief> |
| <mechanism> demo | demos/<agent>/<mechanism>/ | 最简复现 |
### 原始源码对照
| 机制 | Agent | 原始文件 | Demo 文件 | 说明 |
|------|-------|----------|-----------|------|
| <mechanism> | <agent> | <original-path> | demos/<agent>/<mechanism>/main.py | <brief> |
### 推荐学习顺序
1. 先看 docs/<agent>.md D<N> 理解设计
2. 跑 demos/<agent>/<mechanism>/ 体验实现
3. 对比原始源码 projects/<agent>/<path>
### 延伸资源
- 相关 demo: ...
- 相关维度: ...
## 跨 Agent 对比: <topic>
### 各 Agent 策略
| 维度 | <agent1> | <agent2> | <agent3> |
|------|----------|----------|----------|
| ... | ... | ... | ... |
### 详细分析
（从各 docs 的对应维度提取关键段落）
### 相关 Demo
| Agent | Demo | 路径 |
|-------|------|------|
| ... | ... | ... |
### 推荐学习顺序
1. ...
## 设计参考: <goal>
### 推荐参考 Agent
| Agent | 匹配原因 | 重点维度 |
|-------|----------|----------|
| ... | ... | ... |
### MVP 组件清单
（从推荐 agent 的 D7.5 提取，合并为通用清单）
| 组件 | 参考实现 | Demo |
|------|----------|------|
| ... | ... | ... |
### 推荐学习顺序
1. 先看 <agent> D1-D2 理解主循环
2. 按 MVP 组件顺序逐个跑 demo
3. 参考 mini-<agent> 串联
## Agent Cracker 导览
### 项目定位
系统性研究开源 Coding Agent 的实现原理，提取关键机制并用最简代码复现。
### 已分析 Agent
（从 agents.yaml 列出 in-progress/done 的 agent 及其特点）
### 资源地图
| 资源类型 | 路径 | 说明 |
|----------|------|------|
| 分析文档 | docs/<agent>.md | 8 维度深度分析 |
| 机制 demo | demos/<agent>/<mechanism>/ | 独立可运行的最简复现 |
| 原始源码 | projects/<agent>/ | git submodule |
### 推荐阅读顺序
1. 挑一个你熟悉的 agent，读 docs 的 D1（概览）和 D2（主循环）
2. 跑对应的 demo，对照 README 中的原始源码路径
3. 读第二个 agent 的 docs，体会不同设计选择
4. 按 D7.5 MVP 组件清单，逐个跑 demo
5. 参考 mini-<agent> 串联 demo，尝试组装自己的 mini agent
### 维度速查
| 维度 | 内容 | 关键问题 |
|------|------|----------|
| D1 | Overview & Architecture | 这个 agent 是什么？ |
| D2 | Agent Loop | 主循环怎么跑的？ |
| D3 | Tool/Action 系统 | Tool 怎么注册和调用？ |
| D4 | Prompt 工程 | Prompt 怎么组装的？ |
| D5 | 上下文管理 | Context window 怎么控制？ |
| D6 | 错误处理与恢复 | 出错了怎么办？ |
| D7 | 关键创新点 | 有什么独特设计？ |
| D7.5 | MVP 组件 | 最小可运行版本需要什么？ |
| D8 | 跨 Agent 对比 | 不同 agent 怎么对比？ |
/create-demo 创建