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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testing-unit-integration

专家指导编写清晰、简洁且有效的单元测试、集成测试、组件测试、微服务测试和API测试。在审查现有测试是否违反规则、编写新测试或重构测试时使用此技能。不适用于跨多个进程的端到端测试——请改用testing-e2e技能。涵盖AAA模式、数据工厂、模拟策略、DOM测试、数据库测试以及断言最佳实践。

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impact

当用户要求“分析变更的影响”、“检查影响范围”、“如果我更改这个会破坏什么”、“重构安全性分析”,或提到与变更影响评估和依赖追踪相关的关键词时,应使用此技能。

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functionality-audit

通过沙箱测试、执行验证和系统调试来验证代码是否真正有效。在生成或修改代码后使用此技能,以确保功能是真实的而不是假设的。该技能创建隔离的测试环境,使用现实的输入执行代码,通过系统分析识别错误,并应用最佳实践修复问题而不破坏现有功能。这确保了代码能够可靠地实现其预期行为。

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wiki-researcher

在代码库中对特定主题进行多轮迭代深入研究,绝不容忍浅尝辄止的分析。当用户希望进行深入调查、需要理解某事物如何跨多个文件工作,或要求对特定系统或模式进行全面分析时,请使用此功能。

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threat-modeling-expert

精通威胁建模方法、安全架构审查和风险评估。掌握STRIDE、PASTA、攻击树和安全需求提取等技术。用于安全架构...

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investigate

当用户要求“调查一个bug”、“追踪一个错误”、“调试这个问题”、“找出这个错误来自哪里”,或者提到与错误追踪和bug调查相关的关键词时,应使用此技能。

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index-status

当用户要求“检查索引状态”、“索引是否健康”、“索引诊断”、“搜索索引健康状况”,或提到与验证grepika搜索索引状态相关的关键词时,应使用此技能。

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browser-task-and-automation-and-delegation

【强制】所有浏览器操作必须使用本技能,禁止在主对话中直接使用 mcp__chrome-devtools 工具。触发关键词:打开/访问/浏览网页、点击/填写/提交表单、截图/快照、性能分析、自动化测试、数据采集/爬取、网络模拟。本技能通过 chrome-devtools-expert agent 执行浏览器操作,避免大量页面快照、截图、网络请求数据污染主对话上下文。

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langfuse

Langfuse专家 - 开源的LLM可观测性平台。涵盖跟踪、提示管理、评估、数据集以及与LangChain、LlamaIndex和OpenAI的集成。对于调试、监控和改进生产环境中的LLM应用程序至关重要。使用场景:langfuse, llm可观测性, llm跟踪, 提示管理, llm评估。

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threat-modeling-expert

威胁建模方法、安全架构审查和风险评估方面的专家。精通STRIDE、PASTA、攻击树以及安全需求提取。可用于安全架构审查、威胁识别以及安全设计规划。

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tech-debt

识别、分类和优先处理技术债务。当用户提到“技术债务”、“技术债务审计”、“我们应该重构什么”、“代码健康状况”,或者询问关于代码质量、重构优先级或维护积压时触发。

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find-usages

当用户询问“查找用法”、“这在哪里被使用”、“什么调用了这个函数”、“跟踪符号使用情况”、“查找所有引用”、“谁使用了这个”或提到与符号引用跟踪和调用层次结构分析相关的关键词时,应使用此技能。

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jj

这项技能应该代替git使用。当用户要求“变基”、“压缩提交”、“解决冲突”、“合并更改”、“撤销更改”、“创建工作区”、“推送PR”,或提到JJ、柔术、变更ID或书签时使用。它使多个代理能够通过工作区在本地对同一个Git仓库进行操作。用于AI代理开发的JJ工作流与Git同位。

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code-analysis

检查代码是否对非开发人员可读 - 清晰的命名、通俗易懂的英文注释、不使用行话

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pymc-bayesian-modeling

使用PyMC进行贝叶斯建模。构建层次模型、MCMC(NUTS)、变分推断、LOO/WAIC比较、后验检查,用于概率编程和推断。

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pentest-checklist

当用户要求“计划一次渗透测试”、“创建安全评估检查表”、“准备进行渗透测试”、“定义渗透测试范围”、“遵循安全测试最佳实践”,或者需要一个结构化的渗透测试方法论时,应使用此技能。

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top-web-vulnerabilities

当用户要求"识别web应用程序漏洞"、"解释常见安全缺陷"、"了解漏洞类别"、"学习关于注入..."时,应使用此技能。

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clean-code-style

行为指南,旨在减少常见的大语言模型编码错误。在编写、审查或重构代码时使用,以避免过度复杂化,进行精确修改,明确假设,并定义可验证的成功标准。源自Andrej Karpathy关于大语言模型编码陷阱的观察。无论编程语言或领域如何,这些原则都普遍适用。

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