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此技能使 AI 代理能夠從臨時的程式碼執行轉向建立持久、模組化的可重用工具庫。透過標準化將成功的程式碼操作儲存到 gentools 套件的工作流程，它允許使用者將代理的經驗捕捉為可執行的知識。此過程涉及建立嚴格的目錄結構，包括空的初始化檔案、定義 Pydantic 模型的公開 api.py，以及包含特定實作細節的 impl.py 模組。這種方法確保了代理產生的工具在 Freeact 環境中保持可維護性、型別安全且易於發現。

• 使用特定目錄層級結構自動產生工具架構，以便進行分類工具管理。

• 強制執行 Pydantic 模型的使用以實現可預測和驗證的資料輸出，確保工具間可靠的資料整合。

• 透過在 api.py 中利用 run 介面呼叫實作模組的延遲匯入，實現清晰的關注點分離。

• 促進將現有的 MCP（模型上下文協定）工具與 Python 函數組合成更高階、可重用的操作。

• 透過允許代理按需呼叫這些已儲存的工具，而非重新實作複雜邏輯，提升上下文視窗的效率。

• 確保所有工具組件定義清晰、全面的 docstrings，以協助代理進行語義發現與未來的工具選擇。

• 嚴格遵守定義的套件結構，以確保與 Freeact 工具發現機制的相容性。

• 利用 Pydantic Field 型別為工具參數與輸出模型提供詳細的元資料與驗證約束。

• 最佳實踐：始終將複雜邏輯封裝在 impl.py 中，將 API 層保持為精簡且具描述性的介面，供代理互動。

• 此技能適用於可將重複性代理任務（如資料處理、API 互動或多步驟邏輯工作流程）提煉為模組化與版本化程式碼的場景。