微信扫一扫personjakexiao无需 Key
designing-experiments
根据数据结构和研究问题选择合适的准实验方法（DiD、ITS、SC）。当用户不确定应使用哪种方法时使用。
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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designing-systems
设计可扩展、可靠的软件系统。在规划新系统、主要功能或架构变更时使用。涵盖C4图、权衡分析和系统分解。
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desktop-apps
使用Electron和Tauri进行桌面应用程序开发
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"Desktop UI Design"
根据平台惯例设计直观的桌面界面，包括适当的布局、键盘快捷键和原生小部件
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detailed-docstrings
要求为所有函数、方法和类编写详细的Google风格的文档字符串。
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detailed-implementation-plan
从单个基于计划的页面输出文件生成详细的实施计划。支持并行执行 - 可以同时为不同的页面运行多个会话。输入是一个文件（_shared-components.md或特定页面如landingpage-page.md）。当您希望在多个会话中并行生成实施计划时使用。
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detect-foreign-keys
使用启发式方法、值重叠分析和引用完整性检查来识别表之间的外键关系
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detect-project-type
检测项目类型和通用应用程序发布的配置
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designing-hexagonal-architecture
指导六边形架构（端口与适配器）的设计和分析，适用于后端系统。当构建具有清晰业务逻辑与基础设施分离的模块化应用时使用。
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designing-nextjs-ui
在Next.js中创建专业、吸引人且视觉冲击力强的用户界面。适用于构建美观的网站、登录页面、仪表板或任何需要突出显示的UI。涵盖Tailwind CSS实用程序、排版、动画、视觉效果、响应式布局和现代设计模式。包括渐变文本、玻璃拟态、悬停效果以及全面的间距/布局系统。不适用于没有框架的基础HTML/CSS开发。
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designing-syntax
设计自定义语法元素，采用重用优先的方法进行工作流编排。当用户需要核心语法中没有的自定义操作符、检查点或语法模式时使用。
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designing-zod-schemas
按照Zod优先的开发方式设计Zod模式。创建验证模式、品牌类型、区分联合体和转换。从模式中推断TypeScript类型。触发条件包括：Zod模式、z.object、z.infer、验证、品牌类型、区分联合体、safeParse、细化。
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detect
确定给定数据中是否存在特定模式、实体或条件。在搜索模式、检查存在性、验证存在或寻找信号时使用。
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detect-competing-systems
在Vue 3 + TypeScript + Pinia项目中全面检测竞争和冲突的系统。在造成技术债务之前，识别重复实现、架构冲突和竞争逻辑模式。
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detect-empty-catch
检测空的catch块和异常吞咽反模式。找到那些不记录错误也不重新抛出的静默忽略错误的catch块。适用于所有语言。当用户询问有关错误处理问题时使用。
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detect-release-scope
分析git变更以确定发布范围（市场/插件/变体）
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designing-nextjs-ui
在Next.js中创建专业、吸引人且视觉冲击力强的用户界面。适用于构建美观的网站、登录页面、仪表板或任何需要突出显示的UI。涵盖Tailwind CSS实用程序、排版、动画、视觉效果、响应式布局和现代设计模式。包括渐变文本、玻璃拟态、悬停效果以及全面的间距/布局系统。不适用于没有框架的基本HTML/CSS开发。
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designing-terminal-ui
创建具有高设计质量的独特生产级终端用户界面。当用户要求构建CLI工具、TUI应用程序或基于终端的界面时，请使用此技能。生成富有创意且精美的代码，避免通用的终端美学。
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designprompt
AI驱动的设计系统构建器。基于项目特征智能推荐最合适的设计风格（从30+专业设计系统中选择），或使用用户指定的风格。自动应用完整的设计系统规范（颜色、字体、组件、动效等）来实现界面。
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desktop-e2e-testing
为完整的Desktop Ethereal应用程序生成端到端测试，包括UI交互、系统集成和用户工作流程。在E2E测试、Playwright、系统测试或完整应用程序测试请求时触发。
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detect-buttons
通过Slicer Python控制台引导用户检测未知鼠标上的按钮
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detect-competing-systems
全面检测Vue 3 + TypeScript + Pinia项目中的竞争和冲突系统。在造成技术债务之前，识别重复的实现、架构冲突和竞争逻辑模式。
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detect-python-version
检测当前仓库的Python主版本和次版本
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detecting-anomalies
使用OPAL统计方法检测指标和时间序列数据中的异常。当您需要识别可观测性数据中的异常模式、峰值、下降或离群点时，请使用此方法。涵盖统计离群点检测（Z分数、IQR）、基于阈值的警报、使用窗口函数的变化率检测以及移动平均基线。根据数据分布和异常类型选择模式。
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