agents-best-practices

agents-best-practices 是一个与模型提供方无关的 Agent Skill（一个 SKILL.md 加参考文档），帮助 AI 助手设计、审计、重构和讲解智能体运行框架（harness）。核心观点就是开头那句引文：模型提出动作，由运行框架负责校验、授权、执行、记录并返回观察结果。README 说它不局限于编码智能体，也适用于调研、客服、运营、财务、数据分析等工作流智能体。

技能涵盖模型—工具—观察循环、窄而有类型的工具与结构化结果、模型之外的权限检查、规划模式和需审批的执行、带预算和停止规则的目标循环、上下文与记忆、技能与 MCP 连接器的治理、考虑提示词缓存的布局、可观测性、评测和上线门槛。README 展示了三个用法：生成 MVP 方案（示例是需审批的续约风险智能体，给出最小工具清单和上线门槛：20 个历史客户、人工采纳率至少 80%）、审计现有的运行框架、设计工具和权限。它也明确说了自己不是什么：不只面向编码智能体，默认不是多智能体框架，也不能代替运行时授权或沙箱。用 `npx skills add DenisSergeevitch/agents-best-practices -g` 安装，或克隆到 Codex 或 Claude Code 的 skills 目录。许可证为 MIT。