resiliency_skills
为AI应用提供容错与重试机制，增强系统稳定性。
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：resiliency_skills。 它的用途是：为AI应用提供容错与重试机制，增强系统稳定性。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/resiliency-skills/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
‘调用外部天气API获取数据，如果失败请使用容错策略重试三次。’，它会自动在请求失败时，按照预设的指数退避间隔进行重试，并在最终失败时返回降级数据或明确错误，保障主流程不中断。
介绍
resiliency_skills 是一个专注于提升AI应用鲁棒性的技能包，它通过预定义的策略来处理外部API调用或服务请求中常见的失败场景，如网络波动、服务限流或暂时性错误。
使用时，开发者可以将这些容错技能集成到自己的AI代理或自动化流程中。当遇到请求失败时，技能会自动根据配置的策略（如指数退避重试、熔断机制）进行重试或降级处理，而无需开发者编写复杂的错误处理逻辑。
它非常适合后端开发、运维工程师和智能体开发者在构建依赖外部服务的AI应用时使用，尤其是在需要保证服务连续性和数据完整性的生产环境中。
建议在集成前，根据目标服务的实际限制（如QPS、超时时间）仔细调整重试参数。对于非暂时性错误（如永久性无效请求）或对延迟极其敏感的场景，需要结合业务逻辑进行额外判断。
核心特点
与通用重试库不同，它专为AI代理与外部模型API（如OpenAI、Anthropic）的交互场景设计，内置了针对AI服务常见错误码（如429、503）的优化重试策略，并能与智能体的工作流引擎深度集成。
注意事项
不适合处理业务逻辑错误或需要复杂上下文判断的失败场景。
常见问题
这个技能能防止API调用超时吗？
可以，它提供了可配置的超时重试和退避策略，能有效应对网络波动或服务响应缓慢导致的超时。
支持哪些重试策略？
支持固定间隔重试、指数退避重试，并可初步实现简单的熔断器模式，防止故障服务拖垮系统。
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/resiliency-skills/raw/index.md 读取 resiliency_skills 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/resiliency-skills/raw/index.md（查看排版版本）