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Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
npx skills add https://github.com/ag2ai/build-with-ag2 --skill calculatorDer Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.
Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.
SKILL.md wird angezeigt
| name | calculator |
| description | Evaluate arithmetic expressions using a sandboxed Python script. |
| version | 0.1.0 |
Use this skill whenever the user asks for an arithmetic calculation (addition, subtraction, multiplication, division, exponentiation, modulo, or any expression that combines them).
Call the run_skill_script tool with:
name: "calculator"script: "calc.py"args: a single-element list containing the expression as a string,
e.g. ["(2 + 3) * 4"].The script prints the result of the expression. Report the printed value back to the user verbatim.
args=["17 * 23"]args=["(100 - 7) / 3"]Persist agent state across runs, shape what the LLM sees per turn, and cap history to fit a context window. Covers `KnowledgeStore` (memory / sqlite / disk / redis), `KnowledgeConfig` (`store=`, `compact=`, `aggregate=`, `bootstrap=`), aggregation strategies (`WorkingMemoryAggregate`, `ConversationSummaryAggregate`), assembly policies (`WorkingMemoryPolicy`, `EpisodicMemoryPolicy`, `ConversationPolicy`, `SlidingWindowPolicy`, `TokenBudgetPolicy`, `AlertPolicy`), and compaction (`TailWindowCompact`, `SummarizeCompact`). Use when the user wants the agent to remember between conversations, manage long histories, or control prompt assembly.
Monitor an AG2 beta agent's stream — log events, detect repeated tool calls, track token spend, build trigger-driven observers, route observer alerts to the model, and halt on FATAL conditions. Covers `@observer(...)` (stateless), `BaseObserver` (stateful), built-ins (`TokenMonitor`, `LoopDetector`), `Watch` primitives (`EventWatch`, `CadenceWatch`, `DelayWatch`, `IntervalWatch`, `CronWatch`, `AllOf`, `AnyOf`, `Sequence`), `ObserverAlert` (`Severity.INFO/WARNING/CRITICAL/FATAL`), `AlertPolicy`, and `HaltEvent`. Use when the user wants observability, runtime safety guards, alerts, or batch/time-based reactive logic.
Add a custom Python tool to an AG2 beta `Agent` using the `@tool` decorator. Use when the user wants to give an Agent a new capability backed by Python code (API calls, DB queries, computations, file ops). Covers sync and async tools, parameter typing, Pydantic schema customisation, returning typed `Input` / `ToolResult` (text / data / images / binary), `final=True` early-exit, and dependency injection via `Context` / `Inject` / `Variable` / `Depends`.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
