AI 开源项目雷达帮你从 GitHub 上快速发现、理解和复用高质量 AI 开源项目。

左右滑动查看全部 ↔

←返回 AI 工作站

Agent Skill 核验档案

Agentic Jujutsu

agentic-jujutsu 是一个面向 AI 代理的版本控制 Skill，提供无锁版本控制、ReasoningBank 自学习智能与多代理协同能力，并声称具备抗量子安全特性（SHA3-512 指纹、HQC-128 加密）。

适用任务

多个 AI 代理并发创建提交和分支而无需等待锁
通过 startTrajectory/finalizeTrajectory 记录操作轨迹并用 getSuggestion 获取带置信度的 AI 建议
使用 generateQuantumFingerprint 和 verifyQuantumFingerprint 生成并验证 SHA3-512 数据指纹
查询相似轨迹（queryTrajectories）分析历史失败模式以预防合并错误
通过 getPatterns 和 getLearningStats 查看自动发现的操作模式与学习统计

输入

任务描述（非空、最大 10000 字节、自动去除首尾空白）
0.0-1.0 之间的成功评分与可选的评语（critique）
用于指纹生成的 Buffer 数据
用于启用 HQC-128 加密的密钥（32 字节随机密钥的 base64 字符串）

输出

Promise<JjResult>/Promise<JjCommit[]>/Promise<JjDiff> 等版本控制结果
getSuggestion 返回的 JSON 建议（confidence、reasoning、expectedSuccessRate、recommendedOperations 等）
getPatterns/getLearningStats/getStats 返回的 JSON 统计数据
64 字节 Buffer 形式的 SHA3-512 量子指纹及布尔验证结果

限制与检查

成功评分必须是 0.0-1.0 之间的有限数值
轨迹完成前必须至少有一个操作
建议置信度低于 0.5 时表示数据不足，需先记录 5-10 条轨迹
确认成功评分在 0.0-1.0 之间且为有限数值（非 NaN/Infinity）
确认任务描述非空且不超过 10000 字节、上下文键值不超过大小限制
确认 finalizeTrajectory 之前已执行过至少一个操作并被 addToTrajectory 记录
置信度低于 0.5 时检查 getLearningStats 中的 totalTrajectories 是否充足

AI 搜索

搜项目、查事实、做对比，也能把复杂需求整理成可执行方案

从一个真实需求开始点击只会填入搜索框，你可以继续修改

合集应用场景项目类型 License 部署方式资源形态

项目详情

0