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交互式 AI Agent 开发工作坊：通过 6 阶段深度协作对话，引导用户完成 Agent 需求分析、架构设计、 工具定义、Prompt 与编排设计、代码生成、验证迭代，产出可直接运行的 Agent 项目。 框架无关设计优先，支持 LangChain / EINO / AutoGen / AgentScope / CrewAI 等 ADK 框架。
Passed 14 of 22 test cases with the skill, and 5 of 22 without it.
and 12 more in the full report
9 fixed5 passed either way8 still failing0 broke
Tokens, turns and time describe resource use, not a dollar price.
One of 9 test cases the skill fixed. Same model, same prompt, with and without the skill.
在 Phase 2 匹配 Agent 架构模式时，规范要求跨 skill 调用哪一个工具/目录库？在 Phase 5 加载框架模板时又调用哪一个？
| Checked | Without skill | With skill |
|---|---|---|
| Calls agent-patterns-catalog for architecture pattern matching in Phase 2. | Missed | Passed |
| Calls adk-framework-adapters for loading framework templates in Phase 5. | Missed | Passed |
The instructions your model reads when the skill loads.
交互式 AI Agent 开发工作坊。用户通过深度协作式对话，逐阶段完成 Agent 设计并生成可直接运行的项目代码。
/agent-dev 命令入口完整 6 阶段交互流程。每个阶段结束必须用户确认后才推进到下一阶段，每个工具/组件逐一交互确认。
--quick）用户给一句话需求 → 自动执行 Phase 1-4（推断 Agent 类型、匹配架构模式、生成默认工具和 Prompt）→ 仅在 Phase 5 代码生成后做一次整体确认 → Phase 6 验证。适合有经验用户或原型快速验证。
快速模式约束：
--import）用户指定已有 Agent 代码路径：
agent-spec.md（逆向提取）— 展示给用户确认导入模式约束：
test cases passed, vs 5 / 22 without
More skills from the same source and nearby in the registry, with their headline benchmark lift.