xbot 有两种扩展方式：Skills 和 Agents。两者都是 Markdown 文件，AI 可以帮你创建和管理。
「帮我创建一个 skill，在调试的时候自动检查常见错误模式」
「创建一个 code-reviewer agent，专门帮我 review 代码」
「帮我看看现有的 skill 有哪些」
AI 会帮你完成从创建到生效的全部过程。
Skill 就是一份「指导文档」，告诉 AI 在特定任务上应该怎么做。比如「调试时按这个流程走」「提交代码前按这个检查清单来」。
Skill 是按需加载的——当你的任务匹配某个 skill 的场景时，AI 会自动加载对应的指导。你也可以主动触发：
- 在对话中输入
/skill名称（如/debug、/plan） - 或者直接描述你的需求，AI 会自动匹配合适的 skill
| Skill | 干什么 |
|---|---|
debug | 调试 bug：定位、分析、修复 |
plan | 改代码之前先做计划 |
post-dev | 写完代码后的收尾工作（更新文档、提交） |
agent-creator | 创建新的 Agent 角色 |
skill-creator | 创建新的 Skill |
plugin-creator | 创建插件 |
hook-creator | 创建生命周期钩子 |
ai-config | 配置主题、订阅、TUI 布局 |
worktree | 多 Agent 并行工作 |
~/.xbot/skills/
└── my-skill/
└── SKILL.md ← 技能定义文件
也可以嵌在项目里，共享给团队：
<项目>/.xbot/skills/
└── project-skill/
└── SKILL.md
Agent 是一个「有独立能力的助手」。你可以把任务委派给它，它会独立完成。
- 需要专门角色：「让安全专家 review 这段代码」
- 需要并行工作：「同时让 3 个人审查不同方面」
- 需要独立上下文：「帮我探索这个模块，别干扰当前对话」
| 模式 | 行为 |
|---|---|
| 单次（默认） | 在前台运行一次，返回最终结果 |
| 交互式 | 持久化多轮会话。创建后发送消息，完成时卸载 |
| 后台 | 交互式会话在后台运行，你可以同时做其他工作，稍后回头查看 |
| Agent | 角色 | 擅长什么 |
|---|---|---|
explore | 探索者 | 分析代码结构、追踪调用链、总结模块功能 |
chancellery | 审查官 | 方案审查、质量把关 |
secretariat | 规划官 | 制定方案、架构设计 |
department-state | 调度官 | 把方案拆成任务分给别人 |
ministry-works | 工程师 | 写代码、重构 |
ministry-justice | 质检员 | 找 bug、边界情况分析 |
ministry-personnel | 风格审查 | 代码风格、命名规范 |
ministry-revenue | 性能分析 | 性能优化、依赖审查 |
ministry-defense | 安全审查 | 漏洞扫描、权限检查 |
ministry-rites | 文档审查 | 文档质量、注释规范 |
直接跟 AI 说就行：
「帮我探索一下这个模块是怎么工作的」
「让安全专家 review 这段代码」
「同时从安全、性能、代码风格三个方面审查这个 PR」
AI 会自动选择合适的 agent 并委派任务。
Group Chat 是一种主持式多 Agent 讨论。你创建一个群组，邀请 Agent，通过 @提及来控制谁发言。
- 创建群组 — 使用
CreateChat(type="group", members=[...]) - 发送消息 — 不带 @提及的消息只添加到讨论历史
- 触发发言者 — 在消息中
@agent:role/instance会触发该 Agent 回应 - 完整上下文 — 被触发的 Agent 看到完整的讨论历史加上你的消息
- 所有回复保留 — 每个 Agent 的回复都会添加到历史中，供后续参考
1. CreateChat(type="group", members=["agent:reviewer/r1", "agent:tester/t1"])
→ 返回 "group:g1"
2. SendMessage(to="group:g1", message="我们来讨论一下 API 设计。")
→ 没有触发任何 Agent。只添加到历史。
3. SendMessage(to="group:g1", message="@agent:reviewer/r1 你觉得怎么样？")
→ Reviewer 以完整上下文回应。
4. SendMessage(to="group:g1", message="@agent:tester/t1 有什么顾虑吗？")
→ Tester 回应时也能看到 Reviewer 之前的回复。
Note群组在max_rounds次带 @提及的主持人消息后自动关闭（默认 10 轮）。使用SendMessage(to="group:...", message="...")继续讨论。
每个 skill 是一个目录，包含一个 SKILL.md 文件：
---
name: my-skill
description: 一句话描述这个 skill 做什么
---
# Skill 名称
## 目标
...
## 步骤
...
--- 之间的部分是 frontmatter（元数据），下面是正文——就是给 AI 看的指导文档。
每个 agent 是一个 Markdown 文件，存放在 ~/.xbot/agents/ 中：
---
role: my-role
description: 一句话描述这个 agent 做什么
tools: Read, Grep, Glob, Shell
model: swift
---
# Agent 角色描述
你是 XXX，擅长 XXX...
| 字段 | 用途 |
|---|---|
role | 唯一角色名，用于 SubAgent(role="...") |
description | Agent 能做什么——在列表中展示 |
tools | Agent 可以使用的工具，逗号分隔列表 |
model | 模型层级：vanguard（最强）、balance（默认）、swift（最快） |
~/.xbot/agents/
├── explore.md # 代码探索
├── chancellery.md # 方案审查
├── secretariat.md # 架构规划
└── ...
xbot 支持技能和 Agent 的发布、浏览和安装：
| 命令 | 说明 |
|---|---|
/browse | 浏览市场 |
/install <name> | 安装一个 skill 或 agent |
/uninstall <name> | 卸载 |
/publish | 发布自己的 skill 或 agent |
/unpublish | 取消发布 |
技能创意：
- 团队代码审查清单
- 环境特定的部署检查清单
- 代码库 API 文档生成器
- 新成员入职指南
- 常见错误模式的调试工作流
Agent 创意：
security-reviewer— 分析代码安全问题test-writer— 为新代码生成单元测试doc-writer— 从代码创建文档data-analyst— 分析 CSV/JSON 数据文件
让 Agent：“为[你的工作流]创建一个技能” 或 “创建一个[角色] agent”。