File contents 多Agent竞技场核心能力规范
ADDED Requirements
Requirement: Arena Lifecycle Management
系统 SHALL 提供多Agent竞技场的完整生命周期管理,包括创建、启动、暂停、恢复和销毁。
Scenario: Create arena with configurable agents
WHEN 用户请求创建竞技场并指定Agent数量和配置
THEN 系统创建竞技场实例
AND 初始化指定数量的异质化Agent
AND 返回唯一的arena_id
Scenario: Start arena competition
WHEN 用户启动已创建的竞技场
THEN 系统异步启动所有Agent的策略生成任务
AND 进入讨论阶段
AND 开始推送思考流
Scenario: Pause and resume arena
WHEN 用户暂停运行中的竞技场
THEN 系统保存当前状态
AND 暂停所有异步任务
WHEN 用户恢复竞技场
THEN 从保存的状态继续执行
Requirement: Agent Heterogeneity Support
系统 SHALL 支持异质化Agent配置,允许不同Agent使用不同的LLM模型和策略生成逻辑。
Scenario: Configure heterogeneous agents
WHEN 用户配置竞技场时指定不同Agent的模型类型
THEN 系统为每个Agent分配指定的LLM适配器
AND 每个Agent可独立生成差异化策略
Scenario: Dynamic agent model switching
WHEN 管理员需要更换某Agent的底层模型
THEN 系统支持热更新Agent的LLM配置
AND 不影响竞技场的整体运行
Requirement: Thinking Stream Real-time Output
系统 SHALL 提供Agent思考过程的实时流式输出,支持类似聊天界面的展示方式。
Scenario: Subscribe to thinking stream via SSE
WHEN 用户连接到 /api/arena/{id}/thinking-stream SSE端点
THEN 系统实时推送每个Agent的思考消息
AND 消息包含Agent标识、消息类型和时间戳
AND 延迟不超过500ms
Scenario: Reconnect and resume stream
WHEN 用户SSE连接断开后重新连接
AND 提供上次接收的消息ID
THEN 系统从断点继续推送消息
AND 不丢失任何思考消息
Scenario: Persist thinking messages
WHEN Agent产生思考消息
THEN 系统同时写入持久化存储
AND 支持历史回溯查询
Requirement: Asynchronous Execution
系统 SHALL 确保所有长时间运行的任务异步执行,用户可在等待期间切换页面执行其他操作。
Scenario: Background task execution
WHEN 用户启动竞技场后切换到其他页面
THEN 策略生成和讨论任务继续在后台运行
AND 用户返回时可查看最新状态
Scenario: Task status polling
WHEN 用户查询竞技场状态
THEN 系统返回当前阶段、进度和活跃任务信息
AND 不阻塞用户界面
Requirement: Market Context Integration
系统 SHALL 整合实时市场数据,为Agent提供全面的市场环境分析。
Scenario: Provide real-time quotes
WHEN Agent需要分析特定股票
THEN 系统提供最新的实时行情数据
AND 包括价格、成交量、涨跌幅等
Scenario: Provide technical analysis
WHEN Agent需要技术面分析
THEN 系统计算并提供MA、MACD、RSI、KDJ等技术指标
AND 包括趋势判断和形态识别
Scenario: Provide fundamental data
WHEN Agent需要基本面数据
THEN 系统提供PE、PB、ROE等估值指标
AND 包括财务报表关键数据
Scenario: Provide market sentiment
WHEN Agent需要市场情绪判断
THEN 系统提供资金流向、涨跌比、VIX等情绪指标
AND 整合新闻舆情分析结果
Requirement: Arena Configuration
系统 SHALL 提供灵活的竞技场配置选项。
Scenario: Configure agent count
WHEN 用户创建竞技场
THEN 可配置Agent数量(范围3-10个,默认5个)
AND 系统根据资源限制验证配置有效性
AND 低于3个时提示警告,超过10个时需管理员确认
Scenario: Configure competition parameters
WHEN 用户配置竞技场
THEN 可设置回测周期、初始资金、手续费率等参数
AND 可设置评估周期(日/周/月)
AND 可设置淘汰比例
Scenario: Configure discussion modes
WHEN 用户配置讨论机制
THEN 可选择启用的讨论模式(辩论/协作/评审)
AND 可设置每种模式的轮次(默认每种模式1轮,共3轮)
Requirement: Thinking Stream Retention Policy
系统 SHALL 实施思考流历史数据保留策略。
Scenario: Retain thinking history for 30 days
WHEN 思考消息产生
THEN 系统保存消息到持久化存储
AND 消息默认保留30天
AND 超过30天的消息自动归档到冷存储
Scenario: Query archived thinking history
WHEN 用户查询超过30天的历史思考流
THEN 系统从归档存储中检索
AND 返回归档数据(查询延迟可能较高)
1 --- 2 name: 1639-spec-da992562 3 description: 多Agent竞技场核心能力规范 4 --- 5 # 多Agent竞技场核心能力规范 6 7 ## ADDED Requirements 8 9 ### Requirement: Arena Lifecycle Management 10 系统 SHALL 提供多Agent竞技场的完整生命周期管理,包括创建、启动、暂停、恢复和销毁。 11 12 #### Scenario: Create arena with configurable agents 13 - **WHEN** 用户请求创建竞技场并指定Agent数量和配置 14 - **THEN** 系统创建竞技场实例 15 - **AND** 初始化指定数量的异质化Agent 16 - **AND** 返回唯一的arena_id 17 18 #### Scenario: Start arena competition 19 - **WHEN** 用户启动已创建的竞技场 20 - **THEN** 系统异步启动所有Agent的策略生成任务 21 - **AND** 进入讨论阶段 22 - **AND** 开始推送思考流 23 24 #### Scenario: Pause and resume arena 25 - **WHEN** 用户暂停运行中的竞技场 26 - **THEN** 系统保存当前状态 27 - **AND** 暂停所有异步任务 28 - **WHEN** 用户恢复竞技场 29 - **THEN** 从保存的状态继续执行 30 31 ### Requirement: Agent Heterogeneity Support 32 系统 SHALL 支持异质化Agent配置,允许不同Agent使用不同的LLM模型和策略生成逻辑。 33 34 #### Scenario: Configure heterogeneous agents 35 - **WHEN** 用户配置竞技场时指定不同Agent的模型类型 36 - **THEN** 系统为每个Agent分配指定的LLM适配器 37 - **AND** 每个Agent可独立生成差异化策略 38 39 #### Scenario: Dynamic agent model switching 40 - **WHEN** 管理员需要更换某Agent的底层模型 41 - **THEN** 系统支持热更新Agent的LLM配置 42 - **AND** 不影响竞技场的整体运行 43 44 ### Requirement: Thinking Stream Real-time Output 45 系统 SHALL 提供Agent思考过程的实时流式输出,支持类似聊天界面的展示方式。 46 47 #### Scenario: Subscribe to thinking stream via SSE 48 - **WHEN** 用户连接到 `/api/arena/{id}/thinking-stream` SSE端点 49 - **THEN** 系统实时推送每个Agent的思考消息 50 - **AND** 消息包含Agent标识、消息类型和时间戳 51 - **AND** 延迟不超过500ms 52 53 #### Scenario: Reconnect and resume stream 54 - **WHEN** 用户SSE连接断开后重新连接 55 - **AND** 提供上次接收的消息ID 56 - **THEN** 系统从断点继续推送消息 57 - **AND** 不丢失任何思考消息 58 59 #### Scenario: Persist thinking messages 60 - **WHEN** Agent产生思考消息 61 - **THEN** 系统同时写入持久化存储 62 - **AND** 支持历史回溯查询 63 64 ### Requirement: Asynchronous Execution 65 系统 SHALL 确保所有长时间运行的任务异步执行,用户可在等待期间切换页面执行其他操作。 66 67 #### Scenario: Background task execution 68 - **WHEN** 用户启动竞技场后切换到其他页面 69 - **THEN** 策略生成和讨论任务继续在后台运行 70 - **AND** 用户返回时可查看最新状态 71 72 #### Scenario: Task status polling 73 - **WHEN** 用户查询竞技场状态 74 - **THEN** 系统返回当前阶段、进度和活跃任务信息 75 - **AND** 不阻塞用户界面 76 77 ### Requirement: Market Context Integration 78 系统 SHALL 整合实时市场数据,为Agent提供全面的市场环境分析。 79 80 #### Scenario: Provide real-time quotes 81 - **WHEN** Agent需要分析特定股票 82 - **THEN** 系统提供最新的实时行情数据 83 - **AND** 包括价格、成交量、涨跌幅等 84 85 #### Scenario: Provide technical analysis 86 - **WHEN** Agent需要技术面分析 87 - **THEN** 系统计算并提供MA、MACD、RSI、KDJ等技术指标 88 - **AND** 包括趋势判断和形态识别 89 90 #### Scenario: Provide fundamental data 91 - **WHEN** Agent需要基本面数据 92 - **THEN** 系统提供PE、PB、ROE等估值指标 93 - **AND** 包括财务报表关键数据 94 95 #### Scenario: Provide market sentiment 96 - **WHEN** Agent需要市场情绪判断 97 - **THEN** 系统提供资金流向、涨跌比、VIX等情绪指标 98 - **AND** 整合新闻舆情分析结果 99 100 ### Requirement: Arena Configuration 101 系统 SHALL 提供灵活的竞技场配置选项。 102 103 #### Scenario: Configure agent count 104 - **WHEN** 用户创建竞技场 105 - **THEN** 可配置Agent数量(范围3-10个,默认5个) 106 - **AND** 系统根据资源限制验证配置有效性 107 - **AND** 低于3个时提示警告,超过10个时需管理员确认 108 109 #### Scenario: Configure competition parameters 110 - **WHEN** 用户配置竞技场 111 - **THEN** 可设置回测周期、初始资金、手续费率等参数 112 - **AND** 可设置评估周期(日/周/月) 113 - **AND** 可设置淘汰比例 114 115 #### Scenario: Configure discussion modes 116 - **WHEN** 用户配置讨论机制 117 - **THEN** 可选择启用的讨论模式(辩论/协作/评审) 118 - **AND** 可设置每种模式的轮次(默认每种模式1轮,共3轮) 119 120 ### Requirement: Thinking Stream Retention Policy 121 系统 SHALL 实施思考流历史数据保留策略。 122 123 #### Scenario: Retain thinking history for 30 days 124 - **WHEN** 思考消息产生 125 - **THEN** 系统保存消息到持久化存储 126 - **AND** 消息默认保留30天 127 - **AND** 超过30天的消息自动归档到冷存储 128 129 #### Scenario: Query archived thinking history 130 - **WHEN** 用户查询超过30天的历史思考流 131 - **THEN** 系统从归档存储中检索 132 - **AND** 返回归档数据(查询延迟可能较高)
tools-only/X-Skills/tree/main/daily-assistant/1639-spec_da992562 commit 4fe590ad10
Frequently asked questions How do I install the 1639 Spec Da992562 skill? Run npx skillmds@latest add tools-only/1639-spec-da992562 in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.
What does the 1639 Spec Da992562 skill do? 多Agent竞技场核心能力规范 It is listed under AI & ML on SkillMD.
Is 1639 Spec Da992562 safe to use? This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.
Which AI agents work with 1639 Spec Da992562? This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.
Is 1639 Spec Da992562 free to use? Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.
Who published 1639 Spec Da992562? tools-only (@tools-only) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.