微信扫一扫把 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。
从git差异生成全面的、可供审查者直接使用的代码审查文档。当用户提供代码变更（如git diff输出、文件变更或要求审查代码变更）并希望获得结构化的审查文档时，请使用此功能。创建详细的分析报告，涵盖变更概览、业务流程、关键代码解释、风险评估和审查建议。支持手动输入差异以及自动检测git工作区。特别适用于审查拉取请求、特性分支或任何需要为审查者提供详尽文档的代码变更。
使用git worktrees并行批量修复所有开放的bug。从Transit中获取处于“idea”状态的bug类型任务，为每个bug创建一个独立的工作树，并生成并行子代理来运行修复bug的工作流程。当您想要一次性处理所有开放的bug时使用，例如“修复所有开放的bug”，“bug闪电战”，“解决所有Transit中的bug”。
在推送到远程仓库之前审查未推送的提交
将GitHub Actions从可变标签（例如，@v4）固定到不可变的提交SHA，以防止供应链攻击。在编辑.github/workflows文件、加强CI安全性、查找操作SHA、将操作固定到特定提交或将“uses: owner/repo@tag”引用替换为SHA固定的等效项时使用。
测试策略、模式和工具，用于机器人软件。在为机器人系统编写单元测试、集成测试、模拟测试或硬件在环测试时使用此技能。每当用户提到测试ROS节点、带有ROS的pytest、launch_testing、模拟测试、机器人技术的CI/CD、传感器的测试夹具、模拟硬件、确定性重放、机器人行为的回归测试或验证感知/规划/控制管道时触发。还涵盖了基于属性的运动学测试、消息处理程序的模糊测试以及轨迹的黄金文件测试。
在执行xcodebuild命令后发送macOS通知，显示构建成功或构建失败，并附带方案和项目信息。模仿Xcode原生的构建通知。通过PostToolUse钩子自动触发xcodebuild。
TypeScript函数式编程中的惯用Effect-TS模式。使用此技能时：编写新的Effect服务或层，调试Effect类型错误（层组合、错误类型），在Effect模式之间进行选择，设置Effect测试。触发条件：'effect pattern', 'Layer.provide', 'Context.Tag', 'effect service', 'effect error', 'effect …
强制执行从设计到代码的保真度规则。在根据Figma、模型或设计规范实现UI时使用，以确保像素级别的精确度。
使用Conventional Commits格式的Git提交信息约定
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实施数据质量检查、验证规则和监控。在确保数据质量、验证数据管道或实施数据治理时使用。
使用knip、depcheck和ts-prune安全地识别并移除死代码。根据严重性对发现的问题进行分类，如果测试失败则回滚。
基础软件设计原则特别应用于机器人模块开发。在设计机器人软件模块、构建代码库、做出架构决策、审查机器人代码或构建可重用的机器人库时使用此技能。当用户提到机器人的SOLID原则、模块化机器人软件、机器人的清晰架构、机器人中的依赖注入、硬件接口设计、实时设计约束、机器人的错误处理策略、配置管理、感知-规划-控制中的职责分离、机器人行为的可组合性，或者在机器人上下文中讨论软件工艺时触发。同样，在进行机器人…
从Firebase Crashlytics生成崩溃报告，包括自动修复建议、严重性评分以及通过git blame分配给开发者。在分析崩溃、对生产问题进行分类或生成崩溃分类报告时使用。
审查并修复Effect代码以符合惯用标准。结合SDD审计方法和Effect最佳实践，系统地识别并修复不符合惯用模式的代码。使用此技能时：'deslopify', '使这段Effect代码更符合惯用写法', '审计Effect代码质量', '这段Effect代码是否良好', '库级别的Effect代码'。
从git差异自动生成符合分层格式约定的提交信息。分析暂存的更改，以遵循Conventional Commits规范生成有意义的提交信息。
对设计文档、架构提案和需求的批判性审查
分析代码以提高性能和效率
逐步修复TypeScript和构建错误，每次修复后重新运行构建以验证解决方案。
当需要验证UI更改、视觉检查前端、确认页面显示正确、测试UI交互或验证最近的前端更改是否有效时使用。通过/verify-ui调用。接受可选路径（例如 /verify-ui /dashboard）和可选的“deep”参数以进行交互式测试。
多层次的反欺诈和机器人检测系统，用于注册流程。在实施以下功能时使用：(1) 注册表单安全，(2) 机器人检测与暗中封禁，(3) 行为分析（按键、鼠标追踪），(4) 风险评分系统，(5) 蜜罐字段实现，(6) 一次性电子邮件检测，或任何用户注册相关的防欺诈措施
实验网关验证技能，适用于GNN/欺诈检测工作流。在根据网关规则验证实验产物、检查注册表重置安全性或审查注册表队列健康状况时使用。
对Effect-TS代码库进行深入审计，依据实际的Effect核心团队模式。生成分级的问题列表+可执行的DAG计划，然后系统地重写非惯用代码。使用此技能的情况：'审计这段effect代码'，'这是惯用的effect吗'，'深度审计'，开始一个新的Effect项目并希望验证模式，重构Effect代码库以达到库级质量，在代码上线前进行审查。不适用于：全新的Effect项目（请使用effectts技能）…
用于Next.js应用程序的Sentry错误监控和性能跟踪模式。