dorodango
多轮子代理迭代打磨代码质量
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：dorodango。 它的用途是：多轮子代理迭代打磨代码质量 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/dorodango-x-2/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
'请使用 dorodango 优化我的 Python 函数，它计算斐波那契数列，但性能较差且缺少类型注解。' 它会启动多个子代理，分别优化性能（如添加缓存）、添加类型注解、改进命名约定，最终返回优化后的代码。
介绍
在代码通过测试后、发布之前，往往需要从多个维度（性能、可读性、安全性、错误处理等）进行精细打磨。手动逐一检查既耗时又容易遗漏，而传统自动化工具通常只覆盖单一维度。Dorodango 通过创建多个新鲜子代理，对代码进行连续质量通行（successive quality passes），每个子代理聚焦一个优化方向，依次或并行地提出改进建议并自动应用，直到代码达到高质量标准。
使用方式非常简单：在测试通过后，将需要打磨的代码提供给 Dorodango，它会自动在后台启动多个子代理，每个子代理独立分析代码并生成优化版本。你无需手动干预多轮审查，只需等待最终结果。该 Skill 支持多种编程语言，并可根据项目需求调整优化维度的优先级。
适合后端开发、全栈开发和测试工程师，特别是那些需要频繁发布高质量代码的团队。也适用于代码审查流程中的自动化质量提升环节，帮助团队减少人工审查负担，同时提升代码一致性。
建议在版本控制分支上使用，以便随时回滚。注意该 Skill 假定代码功能已正确，仅优化代码质量，不适合用于修复未通过测试的代码。如果代码中有大量硬编码或复杂业务逻辑，建议先拆分再打磨。
核心特点
不同于 Linter、Formatter 或静态分析工具，Dorodango 通过多轮子代理从性能、安全、可读性等多个维度迭代优化，模拟人工代码审查过程，且每个子代理为全新实例，避免单次分析的偏见或遗漏。
注意事项
不适合处理未通过测试的代码，因为其前提是代码功能正确；且对于超大规模文件可能受限于模型上下文长度。
常见问题
Dorodango 需要什么 AI 模型？
建议使用支持 agent 调用的模型（如 Claude），以充分发挥子代理协作能力。
它会修改代码逻辑吗？
不会，它只优化代码质量（如性能、可读性、安全性），不改变原有功能。
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/dorodango-x-2/raw/index.md 读取 dorodango 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/dorodango-x-2/raw/index.md（查看排版版本）