Coding Agents
很多团队会让 Codex、Claude Code、Cursor 等 coding agent 参与 Agently 应用开发。问题不在于 agent 会不会写 Python，而在于它是否知道 Agently 当前推荐的 API、哪些路径已经是兼容入口、完成前应该怎么验证。
Agently-Skills 就是为这件事准备的配套指导包。
它和框架内 Skills 不是一回事
| 名称 | 给谁用 | 作用 |
|---|---|---|
| Agently-Skills | 外部 coding agent | 告诉 coding agent 当前推荐用法、项目结构和验证方式 |
| Skills Executor | Agently 运行时 | 让 Agently 应用在任务中安装、选择和执行 skills |
如果你要让 coding agent 帮你写 Agently 项目，读这一页。如果你要在 Agently 应用里执行 runtime skills，读 Skills Executor。
一个 skill 包含什么
一个 Agently skill 通常包含：
SKILL.md：说明什么时候使用这个 skill。- references：聚焦到某个能力的说明。
- examples：最小可运行形态。
- validators：检查项目是否走在推荐路径上的脚本。
它不是普通长文档。它的目标是让 coding agent 在需要时按小块读取，并能把“怎么做”和“怎么验证”连起来。
推荐安装范围
常规应用开发先装这几个：
| Skill | 适合的任务 |
|---|---|
agently | 从业务目标选择项目结构和能力路径 |
agently-request | 模型设置、Prompt、结构化输出、Session、KB |
agently-runtime | Actions、MCP、Execution Environment、FastAPI、DevTools |
agently-dynamic-task | DAG 计划、校验和执行 |
agently-triggerflow | 分支、并发、pause/resume、save/load |
迁移 LangChain、LangGraph、LlamaIndex、CrewAI 等项目时，再加 agently-migration。
git clone https://github.com/AgentEra/Agently-Skills然后按 coding agent 自己的机制加载 skill 目录。例如 Claude Code 使用 ~/.claude/skills/ 或项目 .claude/skills/；Codex、Cursor 也都有自己的上下文或规则加载方式。
coding agent 应该默认怎么写 Agently
面向 Agently 4.1+ 的项目，建议让 coding agent 遵循这些默认：
- 创建 agent 用
Agently.create_agent()。 - 模型响应用
get_result()复用同一次请求，再读取 data/text/meta/stream。 - 结构化输出用
.output(...)，必填叶子用第三槽True。 - 服务、流式、TriggerFlow、Dynamic Task 默认 async-first。
- 新外部能力从 Actions、Action Runtime、Execution Environment 开始，不从旧 tools API 开始。
- TriggerFlow 新代码读写 state 和 close snapshot，不从
.end()/set_result()开始。 - live client、agent、collection 放
runtime_resources，不放 TriggerFlow state。
这几条能避免大多数“能跑但走了旧路径”的代码。
验证不只看能不能运行
coding agent 完成任务前，应该尽量给出可复现验证：
- 新 API 示例跑过最小脚本。
- 服务改动跑过对应 HTTP / SSE / WebSocket smoke。
- TriggerFlow 改动检查 lifecycle、state、runtime stream 或 pause/resume。
- 模型语义内容需要验收时，用第二个模型 judge 或明确业务规则，不只靠字符串包含。
- 涉及公开用法时，同步更新 docs/examples。
Agently-Skills 里的 validators 可以作为自动检查入口。它们不能替代真实业务验证，但能抓住明显偏离推荐路径的问题。
报 issue 时保留场景，去掉隐私
如果 coding agent 发现 Agently 能力缺口，issue 内容应说明：
- 正在做哪类模型应用。
- 期望 Agently 承担什么框架责任。
- 实际行为是什么。
- 当前 workaround 是什么。
- 最小复现或受影响 docs/examples。
提交前清理本机绝对路径、token、客户数据、私有仓库名和私有 prompt。自动提交远端 issue 前，先取得用户确认。
另见
- Skills Executor - Agently 运行时 skills
- Action Runtime - 当前外部能力入口
- TriggerFlow 兼容 - coding agent 最容易误用的旧 API
- DevTools - 观测、评估和交互式 wrapper