kira
基于原生工具调用的智能体框架，优化终端基准测试性能
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：kira。 它的用途是：基于原生工具调用的智能体框架，优化终端基准测试性能 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/kira/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 KIRA 检查当前服务器的磁盘使用情况并清理日志文件'，它会通过原生工具调用解析你的指令，生成并执行相应的 `df -h` 和 `rm` 命令，利用标记轮询快速确认命令执行完毕，并返回清理后的磁盘空间报告。
介绍
Terminus-KIRA 是一个专为 Terminal-Bench 设计的智能体执行框架，旨在解决传统智能体在解析终端命令输出时效率低下、容易出错的问题。它通过原生工具调用替代了传统的 ICL JSON/XML 解析方式，直接从 LLM 获取结构化输出，显著提升了命令执行的可靠性和准确性。
使用 KIRA 时，开发者只需通过 uv run harbor run 等命令启动，框架会自动处理工具调用、命令执行和结果验证。它内置了 execute_commands、task_complete 和 image_read 等核心工具，支持多模态图像分析，并能通过标记轮询技术智能判断命令执行完成状态，减少不必要的等待时间。
该框架特别适合需要频繁与终端交互、执行复杂自动化任务或进行基准测试的开发者。无论是开发 CLI 工具、调试服务器程序，还是进行自动化部署和测试，KIRA 都能提供更稳定、高效的智能体支持。
建议在使用前熟悉 Terminal-Bench 的基本概念，并根据实际任务调整提示词和超时参数。注意，KIRA 主要针对文本和图像类终端交互优化，对于需要复杂图形界面或实时流式响应的场景可能不是最佳选择。
核心特点
核心区别在于用 LLM 原生 `tools` 参数彻底取代了易错的 ICL JSON/XML 解析，实现了可靠的结构化输出；同时引入标记轮询机制，能提前检测命令执行完毕，大幅减少等待时间。
注意事项
不适合需要处理复杂图形界面交互或依赖非结构化自由文本对话的场景。
常见问题
KIRA 和原版 Terminus 2 有什么区别？
KIRA 在 Terminus 2 基础上，用原生工具调用替换了 ICL 解析，增加了多模态支持和智能完成验证，性能更高。
支持哪些 AI 模型？
支持 Codex 5.3、Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro 等前沿模型，通过 litellm 调用。
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/kira/raw/index.md 读取 kira 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/kira/raw/index.md（查看排版版本）