Sno Station Skills

这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？

Sno Station Skills 是 Sno Station 安装到 Claude Code 与 Codex 中的技能集合，按官方徽章与目录统计为 37 个技能、28 个安装单元，归入 J/M/S/H/T/R 六类团队能力。每个 SKILL.md 带 requires 块，声明需要的 Sno Station 程序（reach、heartbeat、subscription-quota-check、report-time）和宿主能力槽位（如 4.shell、4.file-read-write），sno setup 据此决定完整安装、降级安装还是跳过。核心机制是 Dual Brain：一个 agent 执行任务，另一个不同厂商的 agent 在全新会话中审查，发现问题后作者修复，循环到审查干净为止。长任务运行前可启用 rotate-agent，配额降到阈值时写出交接简报，唤醒另一厂商的 agent 从指定 commit 继续。所有产出以可验证为准：工作单附带成功检查项，每项由真实运行判定通过或失败。技能通过 sno setup 或 Claude Code / Codex 插件市场安装，本身为 Apache-2.0 开源。

技能以 Markdown 指令加脚本的形式被 agent 读取执行。peer-review 启动另一厂商的 CLI 新会话，读取 diff、计划或文档，输出逐条发现并驱动修复循环；less-is-more 在写代码前按“是否需要、是否已存在、标准库、平台、依赖”的阶梯削减；codex-coder 由 Claude Code 保留计划并调用 codex exec 写码，15 分钟无写入即判定停滞并重启一次；rotate-agent 通过 heartbeat 每几分钟读取 subscription-quota-check 的剩余配额，触发 handoff 写交接简报并唤醒对方；deliver 依据 charter 的成功检查逐项运行并用 sno deliver-proof 记录证据；rem-reflect 每天读取本机 Claude Code 与 Codex 会话，生成教训与技能修改建议，需人工 sno rem-reflect accept 才生效；away-brief 输出最多 60 行的 Done/Stuck/Needs you/Spend 单页；catch-report 分别统计对方模型发现的问题与 agent 自查发现的问题。

1. 开发者完成一个改动，想让另一个模型厂商的审查者冷读 diff，找出真实使用中会出问题的地方。
2. 晚上启动长时间构建，担心某个订阅配额耗尽导致任务中断，希望自动交接给另一厂商的 agent。
3. 第二天早上回到工位，需要一页纸了解昨夜完成了什么、卡在哪里、哪些决策等待确认、消耗了多少配额。
4. 项目负责人要把任务分派给多个执行 agent，需要一份写明交付物、边界和成功检查的工作单。
5. 团队希望 agent 从每天重复出现的纠正中学习，但要求每条教训都经过人工批准才写入技能。
6. 只想装一个技能试水，例如不依赖 Sno Station 的 less-is-more 或 test-writer。

如何安装或部署这个 Agent？

在 agent 对话中直接说安装 sno.ai，或运行安装脚本：

curl -fsSL https://sno.ai/install | sh

已安装 Sno Station 的话，运行 sno setup 把技能装入检测到的 agent；之后新增 agent 时再运行一次。

也可以作为插件安装。Claude Code：

claude plugin marketplace add sno-ai/sno-station-skills
claude plugin install sno-station@sno-ai

Codex：

codex plugin marketplace add sno-ai/sno-station-skills
codex plugin add sno-station@sno-ai

只装单个技能时，可让 agent 从仓库安装，例如 peer-review：

Install only the peer-review skill from https://github.com/sno-ai/sno-station-skills
for this project, including its scripts and references.
Check its dependencies and tell me what is missing before installing anything else.

rotate-agent 需要两个 CLI 均已登录并安装 tmux。

如何使用这个 Agent？

安装后在日常 agent 会话中用自然语言触发技能，例如“peer-review this”“arm rotate-agent”“away brief”“write a charter”。插件 sno-station 包含全部 37 个技能，其中多数调用 Sno Station 程序；若只想用 7 个不需要 Sno Station 的技能，改装 sno-station-standalone@sno-ai。夜间反思的接受与拒绝通过命令完成：

sno rem-reflect accept <id>

配置技能依赖声明时，SKILL.md 顶部写法如下：

requires:
  programs: [reach]
  harness:
    - {slot: 4.shell, need: required}

发布技能前需通过 LICENSE/NOTICE、路径与模型硬编码扫描、自测等检查，并由发布步骤写入 PUBLISHED.json。

这个 Agent 有哪些优点和局限？

这个 Agent 与同类方案有什么区别？

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

FollowAgents 如何评估这个 Agent？

最近版本

来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录，说明为上游原文摘录，未经本站改写或测试。

1. v1.0.31 Sno Station skills 1.0.31 2026-11-04
   发布说明摘录

   Sno Station skills 1.0.31 The team skills your agents share: peer review, handoff, delegation, reporting and learning from mistakes. Install them with sno setup. Already installed? Run sno update.

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2. v1.0.30 Sno Station skills 1.0.30 2026-11-04
   发布说明摘录

   Sno Station skills 1.0.30 The team skills your agents share: peer review, handoff, delegation, reporting and learning from mistakes. Install them with sno setup. Already installed? Run sno update.

   在 GitHub 查看 ↗
3. v1.0.29 Sno Station skills 1.0.29 2026-11-04
   发布说明摘录

   Sno Station skills 1.0.29 The team skills your agents share: peer review, handoff, delegation, reporting and learning from mistakes. Install them with sno setup. Already installed? Run sno update.

   在 GitHub 查看 ↗