一键导入
agentic-lifecycle-manager
End-to-end management of AI agent skills, context optimization (MCE), and lifecycle monitoring (Discovery to Refinement to Consolidation).
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
菜单
End-to-end management of AI agent skills, context optimization (MCE), and lifecycle monitoring (Discovery to Refinement to Consolidation).
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
Orchestrate AI agent infrastructure using Modal.com as the execution layer, managing persistent state, and integrating with Cline/OpenCode/Hermes.
Implements Anthropic's "Dreaming" pattern—asynchronous reflection and memory consolidation to build long-term playbooks and self-improve.
Background maintenance agent that prunes, consolidates, and refines agent-created skills to prevent bloat and reduce token waste.
Manages cross-session tiered memory (L1/L2/L3) and compaction logic to maintain performance over long durations.
| name | agentic-lifecycle-manager |
| description | End-to-end management of AI agent skills, context optimization (MCE), and lifecycle monitoring (Discovery to Refinement to Consolidation). |
ทักษะนี้คือโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการบริหารจัดการ Agentic Stack แบบครบวงจร (Full-lifecycle) ครอบคลุมการจัดการสกิล, การเพิ่มประสิทธิภาพ Context (MCE), และระบบติดตามพฤติกรรมเพื่อปรับปรุงตนเองตามมาตรฐาน Agent SDK 2026
AGENTS.md): ศูนย์กลางควบคุมและนำเข้า (Import) สกิลที่จำเป็นSKILL.md): สกิลย่อยที่ถูกออกแบบมาให้เป็นโมดูล (Modular) เจาะจงงานเดียว| Layer | Description | Standard |
|---|---|---|
| Agent | ตัวตนและเป้าหมายหลัก (Identity & Goals) | AGENT_SPEC |
| Skill | ชุดขั้นตอนและขั้นตอนวิธี (Reusable Procedures) | SKILL_MD |
| Command | คำสั่ง CLI ที่เรียกใช้เครื่องมือโดยตรง | SLASH_COMMAND |
| Hook | ตรรกะที่รันก่อน/หลัง การทำงาน (Pre/Post tool-use) | AGENT_HOOK |
จัดกลุ่มสกิลตามความถี่การใช้งาน:
ใช้ระบบ Meta Context Engineering (MCE) เพื่อลดขนาดประวัติ:
เก็บข้อมูลการใช้งานลงใน docs/TELEMETRY.md:
เมื่อพบสกิลที่ซ้ำซ้อน (Semantic Overlap > 85%):
.archive/alm status: สรุปภาพรวมจำนวนสกิลและประสิทธิภาพปัจจุบันalm optimize: รันกระบวนการ MCE เพื่อลดขนาด Context ปัจจุบันalm consolidate: ตรวจสอบและเสนอแผนการรวมสกิลที่ซ้ำซ้อนalm learn --from <log_path>: สร้างสกิลใหม่จากประวัติการทำงานที่สำเร็จ (Golden Trajectory)SPEC.md, ให้หยุดและรายงานทันที