代理类型

Agentype Agentype 将用户的本地 AI 代理历史总结为一个确定性的使用概述。Persona 发现是由触发代理使用其自己的 LLM 执行的，Agentype 默认不进行 LLM 调用。何时使用 当用户询问以下问题时使用此技能： "我的 Agentype 是什么？" "分析我的代理使用情况" "显示我的 AI 使用统计" "我最常使用哪些代理或模型？" "根据我的 AI 工作流程，我是什么类型的用户？" /agentype 不要将其用于计费估算。Agentype 报告令牌和本地使用信号，而不是提供商发票。它读取什么 Agentype 从支持的代理中收集本地会话和令牌元数据： Claude Code Codex OpenCode pi-agent Gemini CLI OpenClaw Nanobot 通过 AGENTYPE_NANOBOT_ROOTS 配置的 Nanobot 兼容 JSONL 根目录 Agentype 在此技能工作流中是完全本地的。它从磁盘读取代理历史并打印终端摘要。在代理端处理 Persona 推理，而不是要求 CLI 联系外部模型服务。运行 如果已安装 Agentype： agentype 如果从源代码仓库运行： uv run agentype 对于没有 uv 的用户，建议安装已发布的 CLI： pipx install agentype-cli agentype 自定义本地路径 如果用户的代理历史位于默认位置之外，请要求相关根目录并在运行 Agentype 之前进行配置。可以使用 AGENTYPE_NANOBOT_ROOTS 添加 Nanobot 兼容的 JSONL 根目录： AGENTYPE_NANOBOT_ROOTS="/path/to/workspace:/path/to/another/root" agentype --json-out 对于不支持的代理布局，请告诉用户收集器路径位于 src/agentype/paths.py，源适配器位于 src/agentype/sources/，以便他们可以在发布私人统计数据之前添加自己的本地路径或适配器。输出模式 默认：带有 AGENTYPE/Persona 的海报风格终端概述，接着是令牌使用情况、细分和趋势。默认不进行 LLM 调用。 -v：添加详细的统计表、发现的主题和数据置信度。 --json-out：写入 output/agentype.json 文件，包含完整的分析。 --json-in PATH：渲染以前写入的 Agentype JSON 文件。在填充顶级 Persona 字段后使用此选项。 --png-out：写入 output/agentype.png 文件，一个可共享的海报风格摘要，用于聊天或即时消息环境。代理指令 当用户调用此技能时：运行 agentype --json-out（或从源代码仓库运行 uv run agentype --json-out）以收集确定性的本地使用情况到 output/agentype.json。读取 output/agentype.json。使用自己的 LLM，当需要时，从聚合信号中推断 Persona：顶级项目、代理、模型、技能元数据和使用模式。填充这些顶级 JSON 字段：archetype、description、keywords 和 comment。将 comment 保持在 2-3 个简洁的、基于证据的句子中，开始于 "您是一个..."。运行 agentype --json-in output/agentype.json --png-out（或从源代码仓库运行 uv run agentype --json-in output/agentype.json --png-out）以渲染最终的终端结果和可共享的 PNG，从填充的 JSON 中。将 Persona 和顶级使用统计数据以紧凑的摘要形式传达给用户。在支持文件或图像的环境中附加 output/agentype.png。如果用户要求调试或验证，请重新运行作为 agentype -v --json-out 或 uv run agentype -v --json-out。不要暴露原始会话文件、提示或私人转录。在聊天或即时消息环境中，紧凑地总结终端结果，并更喜欢 PNG 用于共享导向的请求。