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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evaluating-llms-harness

评估LLM在60多个学术基准(MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag)上的表现。在评估模型质量、比较模型、报告学术结果或跟踪训练进度时使用。这是EleutherAI、HuggingFace和主要实验室使用的行业标准。支持HuggingFace、vLLM、APIs。

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ln-510-test-planner

协调测试计划流程(研究→手动→自动测试)。协调ln-511、ln-512、ln-513。由ln-500-story-quality-gate调用。

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ln-511-test-researcher

在测试计划前研究实际问题、竞争对手的解决方案和客户投诉。将发现作为Linear评论发布给ln-512和ln-513。

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ln-601-semantic-content-auditor

语义内容审核员(L3 工作者)。验证文档内容是否符合声明的范围,与项目目标一致,并反映代码库的实际状态。由 ln-600 对每个项目文档调用。返回范围对齐度和事实准确性分数及发现结果。

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lnd

在Docker中运行并与lnd闪电网络守护进程交互。用于闪电网络开发、在regtest上测试支付通道、管理lnd容器以及调用lnd RPC端点(如getinfo、connect、打开/关闭通道、支付/接收)。支持bitcoind、btcd和neutrino后端。

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ln-310-story-validator

验证故事/任务的GO/NO-GO判决、就绪分数(1-10)、罚分和防幻觉验证。自动修复以达到0分,将文档处理委托给ln-002。在执行前审查故事或用户请求验证时使用。

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ln-501-code-quality-checker

检查是否符合DRY/KISS/YAGNI/架构原则的工人,通过量化代码质量分数来衡量。通过MCP参考验证架构决策:(1) 最优性 - 选择的方法是否最佳?(2) 合规性 - 是否遵循了最佳实践?(3) 性能 - 算法、配置、瓶颈。报告的问题带有SEC-、PERF-、MNT-、ARCH-、BP-、OPT-前缀。

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ln-513-auto-test-planner

在手动测试后,使用基于风险的测试方法计划自动化测试(端到端/集成/单元)。计算优先级,并委托给ln-301-task-creator。作为ln-510的工作执行者。

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ln-610-code-comments-auditor

审核代码注释和文档字符串的质量,涵盖6个类别(WHY而非WHAT、密度、禁止内容、文档字符串、时效性、遗留问题)。在代码需要评论审查时使用,或在重大重构之后,或作为ln-100-documents-pipeline的一部分。输出每个类别的合规分数X/10 + 发现结果 + 建议行动。

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ln-762-dependency-audit

审核项目依赖项中的漏洞。支持多种生态系统(npm、.NET、Python、Go)。基于CVSS的严重性分类。

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ln-512-manual-tester

通过保存在tests/manual/目录下的可执行bash脚本进行Story AC的手动测试。为每个Story创建可重用的测试套件。作为ln-510的工作人员。

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ln-600-docs-auditor

审核项目文档质量,涵盖8个类别(层次结构、单一数据源、紧凑性、需求、时效性、遗留问题、技术栈适应性、语义内容)。将项目文档的深度语义验证委托给ln-601。在文档需要质量审查、重大文档更新后或作为ln-100-documents-pipeline的一部分时使用。输出每个类别的合规分数X/10 + 发现结果 + 建议措施。

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ln-623-architecture-auditor

架构审计员(L3)。检查DRY(7种类型)、KISS/YAGNI、层间破坏、错误处理、依赖注入模式。返回发现的问题,包括严重性、位置、解决所需努力以及建议。

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load-architecture-context

加载架构原则和核心规范,以根据项目标准进行基础工作 - 为所有工作流程阶段提供简单的上下文加载

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load-context

快速掌握领域/功能的上下文。使用时机:(1) 需要理解特定领域时,(2) 在修改现有功能之前,(3) 会话开始时加载上下文。

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