重要前提
安装AI Skills的关键前提是:必须科学上网,且开启TUN模式,这一点至关重要,直接决定安装能否顺利完成,在此郑重提醒三遍:科学上网,科学上网,科学上网。查看完整安装教程 →
npx skills add https://github.com/boshu2/agentops --skill athena运行 挖掘 → 成长 → 碎片整理 循环,以保持知识飞轮的健康运转。
飞轮被动地捕获学习成果(通过 /retro、/post-mortem)。Athena 通过主动挖掘未提取的信号、根据当前代码验证现有学习成果、综合跨领域见解以及清理过时或重复的工件,来形成闭环。
使用时机: 在演进周期之前、大量开发之后或每周执行。Athena 是非破坏性的——它提出更改建议,而不会修改现有的学习成果。
输出: .agents/athena/YYYY-MM-DD-report.md
运行机械提取。挖掘扫描 git 历史记录、.agents/research/ 和代码复杂度热点,寻找从未被捕获为学习成果的模式。
ao mine --since 26h # 默认:所有来源,最近 26 小时
ao mine --since 7d --sources git,agents # 更宽的时间窗口,特定来源
读取 .agents/mine/latest.json 并提取:协同变更簇(一起更改的文件)、孤立研究(未被引用的 文件)和复杂度热点(最近编辑过的高圈复杂度函数)。
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.agents/research/备用方案(无 ao CLI): 使用 git log --since="7 days ago" --name-only 查找重复出现的文件组。列出 .agents/research/*.md 并检查学习成果中的引用。
这是推理阶段。使用工具调用执行每个子步骤。
2a. 验证顶级学习成果
从 .agents/learnings/ 中选择最近的 5 个文件。对于每个文件:
2b. 挽救孤立研究
对于挖掘输出中的每个孤立研究文件:读取它,用 2-3 句话总结关键见解,并提议作为新的学习候选,附带标题和类别。
2c. 跨领域综合
按主题(例如,“测试模式”、“CLI 约定”)对挖掘发现进行分组。对于有 2 个以上发现的主题,编写一个综合模式候选,捕捉共同原则。
2d. 识别差距
将挖掘输出的主题与现有学习成果进行比较。没有对应学习成果的主题即为知识差距。列出每个差距,包含:主题、证据、建议的学习标题。
运行清理以查找过时、重复和振荡的工件。
ao defrag --prune --dedup --oscillation-sweep
读取 .agents/defrag/latest.json 并记录:孤立学习成果(未被引用,超过 30 天)、近似重复对(内容相似度 >80%)和振荡目标(在 3 个以上周期内交替出现改进/失败)。
备用方案: 使用 find .agents/learnings -name "*.md" -mtime +30 查找过时文件。检查 .agents/evolve/cycle-history.jsonl 以查找交替出现的结果模式。
mkdir -p .agents/athena
写入 .agents/athena/YYYY-MM-DD-report.md:
# Athena 报告 — YYYY-MM-DD
## 提议的新学习成果
- [标题]: [摘要] (来源: [研究文件或综合])
## 验证结果
- 已验证: N | 过时: N (列出文件) | 矛盾: N (列出并解释)
## 知识差距
- [主题]: [证据] → 建议的学习成果: "[标题]"
## 碎片整理摘要
- 孤立: N | 重复: N | 振荡目标: N
## 建议
1. [可操作的后续步骤]
如果 bd 可用,为知识差距创建问题:
bd add "[Knowledge Gap] <主题>" --label knowledge --label athena
向用户报告发现:提议的学习成果、验证结果、差距以及建议的碎片整理操作。
用户说: /athena — 完整的 挖掘 → 成长 → 碎片整理 循环,报告在 .agents/athena/。
用户说: /athena --since 7d — 使用更宽的时间窗口(7 天)进行挖掘。
演进前热身: 在 /evolve 之前运行 /athena,以获得新鲜、已验证的知识库。
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
ao mine 未找到 | ao CLI 不在 PATH 中 | 使用步骤 1 中的手动备用方案 |
| 无孤立研究 | 所有研究已被引用 | 跳过 2b,继续综合 |
| 挖掘输出为空 | 最近无活动 | 扩大 --since 窗口 |
| 振荡扫描为空 | 无振荡目标 | 健康状态 — 无需操作 |
每周安装量
38
仓库
GitHub 星标数
205
首次出现
12 天前
安全审计
安装于
opencode38
github-copilot35
codex35
kimi-cli35
gemini-cli35
cursor35
Run the Mine → Grow → Defrag cycle to keep the knowledge flywheel healthy.
The flywheel captures learnings reactively (via /retro, /post-mortem). Athena closes the loop by actively mining for unextracted signal, validating existing learnings against current code, synthesizing cross-domain insights, and cleaning up stale or duplicate artifacts.
When to use: Before an evolve cycle, after a burst of development, or weekly. Athena is non-destructive — it proposes changes without modifying existing learnings.
Output: .agents/athena/YYYY-MM-DD-report.md
Run mechanical extraction. Mine scans git history, .agents/research/, and code complexity hotspots for patterns never captured as learnings.
ao mine --since 26h # default: all sources, last 26h
ao mine --since 7d --sources git,agents # wider window, specific sources
Read .agents/mine/latest.json and extract: co-change clusters (files changing together), orphaned research (unreferenced .agents/research/ files), and complexity hotspots (high-CC functions with recent edits).
Fallback (no ao CLI): Use git log --since="7 days ago" --name-only to find recurring file groups. List .agents/research/*.md and check references in learnings.
This is the reasoning phase. Perform each sub-step using tool calls.
2a. Validate Top Learnings
Select the 5 most recent files from .agents/learnings/. For each:
2b. Rescue Orphaned Research
For each orphaned research file from mine output: read it, summarize the key insight in 2-3 sentences, and propose as a new learning candidate with title and category.
2c. Cross-Domain Synthesis
Group mine findings by theme (e.g., "testing patterns", "CLI conventions"). For themes with 2+ findings, write a synthesized pattern candidate capturing the common principle.
2d. Gap Identification
Compare mine output topics against existing learnings. Topics with no corresponding learning are knowledge gaps. List each with: topic, evidence, suggested learning title.
Run cleanup to find stale, duplicate, and oscillating artifacts.
ao defrag --prune --dedup --oscillation-sweep
Read .agents/defrag/latest.json and note: orphaned learnings (unreferenced, >30 days old), near-duplicate pairs (>80% content similarity), and oscillating goals (alternating improved/fail for 3+ cycles).
Fallback: find .agents/learnings -name "*.md" -mtime +30 for stale files. Check .agents/evolve/cycle-history.jsonl for alternating result patterns.
mkdir -p .agents/athena
Write .agents/athena/YYYY-MM-DD-report.md:
# Athena Report — YYYY-MM-DD
## New Learnings Proposed
- [title]: [summary] (source: [research file or synthesis])
## Validations
- Validated: N | Stale: N (list files) | Contradicted: N (list with explanation)
## Knowledge Gaps
- [topic]: [evidence] → suggested learning: "[title]"
## Defrag Summary
- Orphaned: N | Duplicates: N | Oscillating goals: N
## Recommendations
1. [Actionable next step]
If bd is available, create issues for knowledge gaps:
bd add "[Knowledge Gap] <topic>" --label knowledge --label athena
Report findings to the user: proposed learnings, validation results, gaps, and defrag actions recommended.
User says: /athena — Full Mine → Grow → Defrag cycle, report in .agents/athena/.
User says: /athena --since 7d — Mines with a wider window (7 days).
Pre-evolve warmup: Run /athena before /evolve for a fresh, validated knowledge base.
| Problem | Cause | Solution |
|---|---|---|
ao mine not found | ao CLI not in PATH | Use manual fallback in Step 1 |
| No orphaned research | All research already referenced | Skip 2b, proceed to synthesis |
| Empty mine output | No recent activity | Widen --since window |
| Oscillation sweep empty | No oscillating goals | Healthy state — no action needed |
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