模拟器智能体

1. 📌Skill基础信息

• 名称：simulator-agents（数字孪生与执行体代理专家）
• 来源：社区第三方（corezoid开源）
• 运行宿主：仅限Claude-Code CLI（通过skills install命令安装）
• 核心定位：实现工作空间内数字孪生代理的发现、能力匹配与任务委派，适用于人员/团队/服务的智能任务分配场景。

1. 🧩内部核心组成

核心能力组件：

• 子Agent机制：通过# Agent能力描述文件定义代理（含人员数字孪生、服务代理等）
• 核心工具：

安全约束：

• 严格隔离代理描述与执行指令
• 访问权限遵循调用者令牌边界
• 关键操作需二次确认

1. 🛠安装与启用方式

# 安装命令
skills install --user corezoid/simulator-ai-plugin

# 前置要求
- 有效的Claude-Code CLI环境
- 已配置工作空间(accId)
- System表单同步完成（用于默认用户孪生库）

1. 📋标准工作流
2. 代理发现：通过自然语言查询触发findAgent（如"谁能处理API设计"）
3. 档案加载：getAgent获取目标代理的12个月git活动等能力数据
4. 任务匹配：比对任务需求与代理能力档案
5. 执行决策：

- 可自主完成 → 工具执行+确认

- 需人工介入 → 转/simulator-tasks创建任务或/simulator-chat发起对话

1. ⚠️关键限制、缺陷、注意事项

• 平台限制：依赖Simulator.Company工作空间体系
• 数据边界：用户孪生仅含git历史数据，不含会议/聊天记录
• 风险控制：

- 禁止代理描述中的特权指令

- 委派循环检测（不推荐调用链）

• 生产建议：适合内部协作系统，不推荐直接处理金融等高危操作

1. ✅适用场景 & ❌不适合场景

推荐场景：

• 跨团队任务智能分配
• 历史工作内容查询（"张三做过哪些前端项目"）
• 服务能力匹配（"哪个微服务处理支付"）

不推荐场景：

• 需要实时工作状态的场景
• 非结构化沟通（应使用/simulator-chat）
• 无# Agent档案定义的原始数据查询