实验会话断点恢复|简诗 AI

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

恢复之前因上下文限制而暂停的实验会话,读取历史记录并从断点继续之前的工作。

一句话选型结论

按资料字段整理

实验会话断点恢复|简诗 AI是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_fccf428b/resume-recovery
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_fccf428b仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量3.7 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
实验会话断点恢复|简诗 AI当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

3.7 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

/ar:resume — Resume Experiment

使用范围与安全规则

本 Skill 只用于“实验会话断点恢复”场景,围绕用户当前提供或明确授权处理的材料完成任务。功能目标:恢复之前因上下文限制而暂停的实验会话,读取历史记录并从断点继续之前的工作。

  • 默认先在回复中交付分析、方案、草稿、代码建议或检查清单,不主动读取任务范围外的文件、账号和数据。
  • 信息不足时先标记缺口并向用户确认,不用猜测内容填补事实、数字、姓名、结论或权限。
  • 需要联网检索或调用接口时,先说明访问目标、拟发送的数据和用途并取得用户明确同意;只访问用户指定或公开合法来源,不绕过登录、付费墙、验证码、访问控制或平台限制。
  • 涉及发送、发布、上传、删除、支付、投放、部署、同步或其他外部写入时,先展示目标、内容和影响,获得用户对该次动作的明确确认后再执行。
  • 不要求用户在对话里粘贴密码、Cookie、Token、API Key 或私钥;凭据仅用于用户指定的对应官方服务,不回显、不记录、不写入交付物,也不转发到无关地址。
  • 命令和脚本默认作为可审查的参考方案;只有用户明确要求执行、目标路径与影响范围清楚且完成预检后,才运行必要的最小步骤。
  • 交付前复核事实依据、隐私、版权、平台规则和可执行边界;发现高风险或越权请求时停止相关动作,并给出合规替代方案。

Resume a paused or context-limited experiment. Reads all history and continues where you left off.

Usage

/ar:resume                                  # List experiments, let user pick
/ar:resume engineering/api-speed            # Resume specific experiment

What It Does

Step 1: List experiments if needed

If no experiment specified:

python {skill_path}/scripts/setup_experiment.py --list

Show status for each (active/paused/done based on results.tsv age). Let user pick.

Step 2: Load full context

# Checkout the experiment branch
git checkout autoresearch/{domain}/{name}

# Read config
cat .autoresearch/{domain}/{name}/config.cfg

# Read strategy
cat .autoresearch/{domain}/{name}/program.md

# Read full results history
cat .autoresearch/{domain}/{name}/results.tsv

# Read recent git log for the branch
git log --oneline -20

Step 3: Report current state

Summarize for the user:

Resuming: engineering/api-speed
  Target: src/api/search.py
  Metric: p50_ms (lower is better)
  Experiments: 23 total — 8 kept, 12 discarded, 3 crashed
  Best: 185ms (-42% from baseline of 320ms)
  Last experiment: "added response caching" → KEEP (185ms)

  Recent patterns:
  - Caching changes: 3 kept, 1 discarded (consistently helpful)
  - Algorithm changes: 2 discarded, 1 crashed (high risk, low reward so far)
  - I/O optimization: 2 kept (promising direction)

Step 4: Ask next action

How would you like to continue?
  1. Single iteration (/ar:run)  — I'll make one change and evaluate
  2. Start a loop (/ar:loop)     — Autonomous with scheduled interval
  3. Just show me the results    — I'll review and decide

If the user picks loop, hand off to /ar:loop with the experiment pre-selected.
If single, hand off to /ar:run.

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
实验会话断点恢复|简诗 AI怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_fccf428b/resume-recovery。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

实验会话断点恢复|简诗 AI支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

实验会话断点恢复|简诗 AI权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

实验会话断点恢复|简诗 AI收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

实验会话断点恢复|简诗 AI用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。