提升 AI Agent 工具调用稳定性：防止 JSON 截断与 API 报错

解决 AI Agent 在调用外部工具时常见的鲁棒性问题：通过一个智能可靠性包装层，自动修复截断的 JSON 响应、处理 API 频率限制并实现断点续传。

为什么需要这个技能

在构建复杂的 AI Agent 工作流时，工具调用（Tool Call）是最容易出错的环节。常见的痛点包括：AI 输出的 JSON 格式不完整导致解析失败、API 突然超时或触发 429 速率限制、以及在执行多步长链任务时，中间一步报错导致整个流程崩溃，必须从头开始。

tool-use-guardian 充当了一个“守护者”角色，它在 AI 与外部工具之间建立了一个监控层，能够自动分类错误并执行相应的恢复策略，无需开发者为每个 API 编写繁琐的 try-catch 和重试逻辑。

该技能通过四个关键步骤确保工具调用的可靠性：

前置校验 (Pre-Call Validation)：在发送请求前，检查必要参数是否缺失、类型是否正确，并确认该工具在之前的记录中是否被标记为“不可靠”。
错误分类与恢复 (Failure Classification)：将失败分为 9 类并执行特定动作。例如：
- JSON 截断：尝试通过分页或更小的分块重新获取。
- API 超时：先尝试简化请求，随后尝试分解任务。
- 速率限制 (429)：执行指数退避算法，最多重试 3 次。
- 链条中断：从最后一个成功的检查点（Checkpoint）恢复。
链路保护 (Chain Protection)：为多步调用维护状态快照。如果第 4 步失败，修复后将直接从第 4 步重启，而非重新执行前 3 步。
学习机制 (Learning)：跟踪每个工具的失败模式。若某个工具连续出现 3 次以上相同类型的失败，将自动标记为不可靠并建议替代方案。

npx skills add christopherlhammer11-ai/tool-use-guardian

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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