系统依赖管理：安全第一、批量修复、策略驱动。

层：统一吸收：代理路由器、技能路由器代理注册表：~/.claude/config/agent-registry.yaml（单一事实来源）

创建严格的、经过验证的实体、关系和约束模型，以实现正确的系统实现、知识表示和语义推理。

路由数据处理、知识图和分析任务。

Cursor 是一款人工智能驱动的代码编辑器和开发环境，它将智能编码辅助与企业级功能和工作流程自动化相结合。它超越了基本的人工智能代码完成，提供了全面的开发工具，包括自动代码审查、PR 分析和深度集成功能。

该技能分析 CSV 文件并提供具有统计见解和可视化的全面摘要。

通过交叉评估和递归聚合的并行评估镜头来执行对抗性自我完善。

适用于所有技能创建请求的强制性技能创建框架。

问这些问题：

将外部上下文提取路由到三 CLI 系统。

统一的上下文提取系统，可根据意图分类智能地将查询路由到三个专用 CLI 工具。

上下文是语言模型在推理时可用的完整状态。它包括模型在生成响应时可以关注的所有内容：系统指令、工具定义、检索的文档、消息历史记录和工具输出。了解上下文基础知识是有效上下文工程的先决条件。

作为道义模态上的结构保持函子的约束形式理论

通过计算机科学的学科视角分析事件，应用计算理论（复杂性、可计算性、信息论）、算法思维、系统设计原理、软件工程实践和安全框架来评估技术可行性、评估可扩展性、了解计算限制、设计有效的解决方案并识别计算系统中的系统风险。

核心转换：任务（ο）+知识（Κ）→输出（τ）+知识'（Κ'）其中Κ'⊃Κ（知识严格增长）

对于每个主动技能：

使用语法上有效的 YAML frontmatter 和语义上一致的交叉引用生成集成的 Claude Code 配置。

将任务路由到适当的推理框架和命令模式。

主要用例：

系统性的深入研究技能，从顶层到下分析代码库，生成有关项目结构、架构和实施模式的全面知识。