dag-convergence-monitor

该Skill通过分析DAG执行历史来识别成功模式和反模式，提供优化建议以提升未来任务性能。适用于需要从历史执行中学习规律、优化工作流配置的场景，可通过"learn patterns"、"optimize based on history"等关键词激活。它专注于模式学习而非故障分析或性能剖析，需配合dag-execution-tracer等工具获取数据源。

该Skill用于执行DAG工作流的并行任务，通过Task工具控制并发度并协调多个代理的执行。它适合在需要运行工作流、并行处理任务或管理并发代理时使用，能有效管理资源限制和执行协调。注意：该Skill仅用于执行阶段，DAG构建和调度需分别使用dag-graph-builder和dag-task-scheduler。

这个Skill专门用于验证DAG结构并解决依赖关系，能检测循环依赖和执行拓扑排序。它使用Kahn算法确定最优执行顺序，适用于依赖解析和图形验证场景。该Skill与dag-graph-builder和dag-task-scheduler配合使用，但不负责构建DAG或调度任务执行。

该Skill为AI智能体输出提供校准化的置信度评分，基于来源质量、一致性和推理深度等多维度分析。它通过特定关键词（如"confidence score"）触发，适用于评估输出可靠性，但不负责验证或幻觉检测。开发者可将其与DAG框架中的验证器和幻觉检测器等工具配合使用，构建更稳健的AI工作流。