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lobster-agentic-engineering龙虾 Agent 工程

Agent Skill

lobster-agentic-engineering 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

4,113

周安装

168

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,317
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:lobster-agentic-engineering(龙虾 Agent 工程)
来源仓库:https://github.com/wangxiaofei860208-source/lobster-agentic-engineering
安装命令:
openclaw skills install lobster-agentic-engineering
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install lobster-agentic-engineering

简介

lobster-agentic-engineering 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。

  • 使用评估优先执行、分解和成本感知模型路由作为代理工程师进行操作。
  • 通过 clawhub 安装,命令为 openclaw skills install lobster-agentic-engineering。
  • 需确认模型调用权限及计算资源分配策略。
  • 适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

name
lobster-agentic-engineering
description
Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing.
origin
ECC

Agentic Engineering

Use this skill for engineering workflows where AI agents perform most implementation work and humans enforce quality and risk controls.

Operating Principles

  1. Define completion criteria before execution.
  2. Decompose work into agent-sized units.
  3. Route model tiers by task complexity.
  4. Measure with evals and regression checks.

Eval-First Loop

  1. Define capability eval and regression eval.
  2. Run baseline and capture failure signatures.
  3. Execute implementation.
  4. Re-run evals and compare deltas.

Task Decomposition

Apply the 15-minute unit rule:

  • each unit should be independently verifiable
  • each unit should have a single dominant risk
  • each unit should expose a clear done condition

Model Routing

  • Haiku: classification, boilerplate transforms, narrow edits
  • Sonnet: implementation and refactors
  • Opus: architecture, root-cause analysis, multi-file invariants

Session Strategy

  • Continue session for closely-coupled units.
  • Start fresh session after major phase transitions.
  • Compact after milestone completion, not during active debugging.

Review Focus for AI-Generated Code

Prioritize:

  • invariants and edge cases
  • error boundaries
  • security and auth assumptions
  • hidden coupling and rollout risk

Do not waste review cycles on style-only disagreements when automated format/lint already enforce style.

Cost Discipline

Track per task:

  • model
  • token estimate
  • retries
  • wall-clock time
  • success/failure

Escalate model tier only when lower tier fails with a clear reasoning gap.

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

89.2%
按下载量换算1,175

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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