Init Linux Cloud Agent Env

初始化云 linux agent 环境

本技能主要用于实现初始化位于云 liunx 环境的基础工具，初始化必要的 MCP 客户端以及具体的 MCP 配置，cli 工具，以及后续对话内需要的指导 skills 技能。

本技能还主要提供基于 github pr 的云任务执行规范。

本技能的核心目的

本技能的快速执行流程

1. 检查并安装 MCP 客户端： 检查当前 linux 环境内，是否有来自 Anthropic 的 Python 形式的 MCP cli。如果没有，你就安装 Anthropic Python MCP cli 客户端；
2. 安装 MCP 服务： 见下面 templates 目录的 mcp.json ，或直接访问 https://github.com/ruan-cat/monorepo/blob/dev/ai-plugins/common-tools/skills/init-linux-cloud-agent-env/templates/mcp.json 查看具体 MCP 格式。或者是根据用户专门发的 json 格式的 MCP 配置来安装 MCP。
3. 安装 cli： 安装以下清单的 cli，便于和 MCP 工具辅助完成后续任务。
   • gh cli （直接下载官方二进制 tarball，避免你出现 linux 系统内缺失 root 权限的问题）
   • vercel cli
4. 验证 MCP 的可用性：
   • 重点验证 github MCP
   • 然后是 skill-router-mcp
   • 其次是 vercel MCP
   • 最后是 neon MCP

基于 github pr 的云任务要求和注意事项

1. 云任务获取连接器、MCP、或 cli： 你现在是在云 linux 系统内执行的云任务。动用你的 github 和 skill-router-mcp 这两款工具的全部可用工具来完成基于主 pr 和多轮 pr 测试性 pr 的自测自检方式的云任务。
   • 如果你无法完成这两个连接器的连接使用，请你及时中断任务，告诉我你出现 bug 了，无法找到，无法在本轮会话内找到必要的工具了。
   • 在绝大多数情况下，你的工具基本上不会突然丢失。如果你的 MCP 和 cli 突然出现 linux 沙箱层面上的工具丢失，请你及时暂停并告知我。
2. 连接器优先级表：
   • 优先 @Github 连接器，没有这个连接器就什么工作都做不了了。
   • 其次是 @Skill Router MCP 连接器，这个连接器是用来获取指导 skills 的，没有的话，也能勉强地继续推进任务。
3. 备份工具降级使用的优先级表：
   • 优先使用 github MCP
   • 其次使用 gh cli
4. 上下文要求：
   • 主动阅读目标项目根目录的 AGENTS.md 和项目级别 record-bug-fix-memory 技能存储的经验教训。
   • 首先阅读 .agents\skills\fix-bug\record-bug-fix-memory\SKILL.md ，找到与本次任务可能相关的错误，作为你的历史参考。
   • 针对性的阅读 .agents\skills\fix-bug\record-bug-fix-memory 目录内提供的详细错误经验。
   • 通过 Skill Router MCP 获取指导 skills： 用这款 skill-router-mcp 来获取本任务必要的指导技能。
5. pr 稿 title 要求：
   • 优先使用 @Skill Router MCP 连接器/skill-router-mcp 获取指导技能 git-commit 来编写 pr 稿 title 。
   • 降级处理： 如果你确实没有这个连接器，你就编写满足 Conventional Commits 惯例的 title。
   • 这个 title 的默认 message 是纯中文的。除非我专门要求你写纯英文的 message，否则你的 pr 稿 title 默认都是纯中文的。
6. pr 稿本体发挥长任务进度工件的职责：
   • 你在基于 pr 的云任务处理上，肯定是会出现意外中断的，为了便于你记录你复杂任务的规范，记忆，和进度。你应该模仿 superpower 技能的方式，在 pr 稿主体新建 spec、plan、memory、progress 这四个章节，把你的任务规范，任务计划、执行时记忆、任务进度都充分的写到 pr 主体内，充分利用 pr 本身的能力完成存储。
7. superpower 技能的 github url 地址： 在云端执行任务时，你应该主动使用以下的 skills 技能作为你的上下文。
   • 全部技能： https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills
   • brainstorming： https://github.com/obra/superpowers/blob/main/skills/brainstorming/SKILL.md
   • writing-plans： https://github.com/obra/superpowers/blob/main/skills/writing-plans/SKILL.md
   • verification-before-completion： https://github.com/obra/superpowers/blob/main/skills/verification-before-completion/SKILL.md
   • receiving-code-review： https://github.com/obra/superpowers/blob/main/skills/receiving-code-review/SKILL.md
8. 阶段任务结束后提供汇报信息：
   • 主动收尾： 当你明显具有 github MCP/gh cli 工具时，你就应该主动删除临时分支、关闭临时 pr。
   • 主 pr 编号： 告诉我需要我完成审核审批的主 pr 编号。我亲自进入对应的主 pr 完成审核。
   • 主 origin branch 工作分支名称： 告诉我哪些 origin branch 属于主工作分支。避免我误删除。
   • 其他 origin branch 临时分支名称： 哪些是需要我介入删除的临时云分支。或者你自己主动删除。
   • 其他临时 pr 编号： 告诉我哪些是你已经完成 close 的临时 pr。或者你自己主动关闭临时 pr。

已知坑

GitHub MCP 文件操作

• 禁止传 encoding: base64 — 工具内部自动处理编码，传入会双重 base64 导致乱码
• 用 content 传原始文本 — 不要手动 base64 编码
• 更新必须传 sha — 先读取文件获取 blob SHA，否则会创建而非更新
• 返回格式不稳定 — get_file_contents 可能返回 TextContent 或 EmbeddedResource，需检查类型再提取

skill-router MCP

• 匿名、无需 Token — Cloudflare Workers 部署，直连即用
• 只读 — 技能注册表查询与加载，不支写入
• 核心工具：search_skills、load_skill、list_skill_resources、load_skill_resource

本技能其他引用项

本技能引用的 MCP 配置以同目录 templates/mcp.json 为模板，共四款，全部为 http 类型。模板内的 token 均为占位符文本，安装时必须替换为用户自己的真实 token：

• github（最高优先级）： 端点 https://api.githubcopilot.com/mcp/，需要 Authorization: Bearer <github token> 请求头。
• skill-router-mcp： 端点 https://skill-router-mcp.1219043956.workers.dev/mcp，匿名可用，无需 token。
• vercel： 端点 https://mcp.vercel.com，需要 Authorization: Bearer <vercel token> 请求头。
• Neon： 端点 https://mcp.neon.tech/mcp，需要 Authorization: Bearer <neon token> 请求头。

除 MCP 外，本技能还引用以下外部资源：

• gh cli 官方二进制下载页： https://github.com/cli/cli/releases
• superpower 系列技能仓库： https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills
• MiniMax 云 Linux agent 沙箱的网络限制、镜像安装与 MCP 工具链实测： https://github.com/ruan-cat/notes/blob/dev/docs/ruan-cat-notes/docs/agents/use-in-agent.minimaxi.com.md
• 智谱云 Linux agent 环境的会话级隔离、环境重置与恢复经验： https://github.com/ruan-cat/notes/blob/dev/docs/ruan-cat-notes/docs/agents/use-in-agentmore.chatglm.cn.md