agency-agents-zh：215 個 AI 專家角色的啟發
一句話：165 個翻譯 + 50 個中國市場原創的 AI 專家角色庫，支援 17 種 AI 工具含 Hermes Agent。量大但深度有限——真正的價值是借鏡它的角色定義格式。
角色庫的結構與分類
215 個角色大致分五大類：開發（前端/後端/全端/架構師）、設計（UI/UX/品牌）、商業（財務/行銷/策略）、專業服務（合約審查/醫療/教育）、創意（寫作/影片/音樂）。每個角色以 SKILL.md 格式封裝，安裝後用自然語言激活。
角色定義格式深度分析
選兩個代表性角色展示結構：
| 欄位 | 前端開發者（通用） | 合約審查律師（冷門） |
|---|---|---|
| 身份 | 10 年 React/Next.js 經驗 | 執業 15 年商業合約律師 |
| 關鍵規則 | TypeScript 優先、Tailwind 樣式、a11y | 逐條審查、標風險等級、給修改建議 |
| 工作流程 | 理解需求→選元件→實作→測試→提交 | 通讀全文→標風險條款→產審查報告 |
| 交付物 | 完整 component + test + storybook | 標記合約 + 風險摘要表 |
這個格式的優勢在於四個欄位建立完整的「行為預期」：身份（設定期望落差）、規則（防止偏離）、流程（保證完整覆蓋）、交付物（明確完成條件）。這比我目前子 agent 派工 prompt 寫得更結構化，值得借鏡。
廣度 vs 深度：設計哲學之爭
agency-agents-zh 走的是「量大廣度」路線：215 個角色、每個角色一份 SKILL.md。DKY 走的是「少量深度」路線：每個 skill 經過反覆迭代、有陷阱記錄、有驗證機制。
| 維度 | agency-agents-zh（廣度） | DKY skills（深度） |
|---|---|---|
| 角色/skill 數 | 215 | ~30（持續演化） |
| 每個的深度 | ~100-300 字 | ~500-2000 字 + references |
| 陷阱記錄 | 無 | 每個 skill 有 pitfalls 段落 |
| 驗證機制 | 無 | Pre-Flight check + 部署後驗證 |
| 更新策略 | PR 追加新角色 | 實際踩坑後 patch |
兩者不矛盾——理想架構是 DKY 的核心 skill 保持深度，但外掛一個「冷門領域角色庫」當 prompt 字典。哪天突然需要審合約或寫專利文件，從 agency-agents-zh 拷一個模板來改，比從零設計快 10 倍。
對 DKY 技能生態的借鏡
三個可立刻套用的改良：
- 子 agent 派工 prompt 加入四個欄位（身份、規則、流程、交付物），取代目前單一 goal 字串
- 建立一個輕量「冷門 skill 抽屜」——直接 link 到 agency-agents-zh 的角色列表，需要時再拉來改
- SKILL.md 開頭加一行「一句話身份」（借鏡身份欄位），讓 AI 更快進入角色
限制與風險
- 角色深度不足——215 個角色的總字數可能還比不上 DKY 一個 skill 的 references
- 沒有質量保證——任何人的 PR 都可以追加角色，沒有審查機制
- 中文角色的英文技術術語使用不一致（部分翻譯、部分保留原文）
- 依賴社群貢獻，更新頻率不穩定
我的判斷
agency-agents-zh 不會取代 DKY 的技能體系，但它解決了一個真實痛點：冷門領域的 prompt 設計成本。我的做法是：把它的角色定義格式整合進子 agent 派工框架，但不使用它的角色內容。格式是自己的，角色池可以隨時從它那邊借。