AgentGit
多智能体Git工作流确定性验证门控
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：AgentGit。 它的用途是：多智能体Git工作流确定性验证门控 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/agentgit/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'使用AgentGit验证子代理在feature/abc分支上的工作，运行npm test，通过后合并到main。' 它会先执行agentgit init（若未初始化），然后创建任务、让子代理工作，最终运行validate，若退出码为0则自动合并，否则拒绝合并并报告错误。
介绍
这个Skill解决了多智能体协作开发中「信任子代理自述结果」的痛点。在实际开发中，多个子AI代理各自在独立分支上生成代码、配置或文档，它们声称「任务完成」，但缺乏客观证据。AgentGit通过一个强制性的门控机制——只有真实命令（如测试、lint）退出码为0，才允许合并——彻底杜绝了依赖子代理自我报告的失败模式。
使用方式很简单，你只需要在项目根目录执行 agentgit init 初始化，然后为每个子代理的任务创建独立任务：agentgit create-task "描述"。子代理在自动创建的分支上工作完成后，运行 agentgit validate <task-id> 触发预配置的验证命令（如 npm test），命令退出码为0则标记为approved，否则rejected。最后只有approved的任务才能通过 agentgit merge <task-id> 合并到主分支。
它非常适合需要协调多个AI编码代理、确保代码质量、或者对合规性有严格要求的团队或个人。尤其是那些已经使用AI辅助生成代码、但苦于无法自动验证产出正确性的开发场景，例如将子代理生成的代码、配置文件、文档等通过自动化测试或lint规则把关后再并入主分支。
建议在项目初期就配置好 .agentgit/config.yaml 中的验证命令（如测试套件、静态分析、Schema校验等）。需要注意的是，它主要依赖Node.js和git环境，且验证命令必须能够通过退出码反映结果。如果项目没有合适的自动化检查，应优先补充而非跳过验证步骤。
常见问题
如何配置验证命令？
在项目根目录创建`.agentgit/config.yaml`，配置`validate_command`字段，例如`npm test`或`pylint *.py`。
验证失败后怎么办？
任务标记为rejected，需要将失败信息反馈给子代理，让其修正后重新提交，并再次运行validate。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/agentgit/raw/index.md 读取 AgentGit 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/agentgit/raw/index.md（查看排版版本）