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code-example-best-practices
在技术博客文章中编写有效代码示例的指南
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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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lang-rust-profiling-eng
使用valgrind和callgrind并结合nextest集成来分析和调试Rust代码。当调试崩溃、段错误、内存错误、分析指令计数、缓存行为或识别性能瓶颈时使用。
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receiving-code-review
在收到代码审查反馈后，在实施建议之前使用，特别是当反馈看起来不清楚或技术上值得怀疑时 - 需要技术严谨性和验证，而不是表面的同意或盲目实施
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requesting-code-review
在完成任务、实现主要功能或合并前使用，以验证工作是否满足要求
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reproduce-reduce-regress
通过使用真实数据重现错误、将测试用例减少到最小示例并添加回归测试的系统化调试工作流程
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peer-review
系统化的同行评审工具包。评估跨学科的手稿和基金评审的方法学、统计学、设计、可重复性、伦理、图表完整性、报告标准。
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subagent-driven-development
在当前会话中执行具有独立任务的实施计划时使用
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openmetadata-dq
在OpenMetadata中配置和管理数据质量测试、分析、警报和事件。在设置质量测试、配置分析工作流、创建可观测性警报或对数据质量事件进行分类时使用。
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handling-rust-errors
使用error-stack库处理HASH错误模式。在处理Result类型、Report类型、定义自定义错误、通过change_context传播错误、使用attach添加上下文、实现Error trait或在Rust代码中记录错误条件时使用。
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context-fundamentals
理解代理系统中上下文的组成部分、机制和限制。在设计代理架构、调试与上下文相关的故障或优化上下文使用时使用。
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meta-skill-validation-dev
根据最佳实践验证Claude代码技能。在检查技能质量、运行验证或创建改进建议时使用。
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systematic-debugging
在遇到任何错误、测试失败或意外行为时使用，然后再提出修复方案
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hypothesis-generation
生成可测试的假设。从观察中形成假设，设计实验，探索竞争性解释，发展预测，提出机制，以进行跨领域的科学探究。
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kaizen
在代码实现与重构、系统架构或设计、流程和工作流改进、错误处理和验证时使用。提供避免过度工程化并应用迭代改进的技术。
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verification-before-completion
在即将声明工作已完成、已修复或已通过之前使用，提交或创建PR前 - 需要运行验证命令并确认输出后才能做出任何成功的声明；总是证据优先于断言
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robot-framework-py
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memory-safety-patterns
使用RAII、所有权、智能指针和资源管理在Rust、C++和C中实现内存安全编程。在编写安全的系统代码、管理资源或防止内存错误时使用。
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evaluation
为代理系统构建评估框架。在测试代理性能、验证上下文工程选择或衡量随时间的改进时使用。
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finishing-a-development-branch
在实现完成，所有测试通过，并且需要决定如何集成工作时使用 - 通过提供合并、PR或清理的结构化选项来指导开发工作的完成
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dispatching-parallel-agents
当面对2个或更多可以无需共享状态或顺序依赖而独立进行的任务时使用
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using-git-worktrees
在开始需要与当前工作区隔离的特性工作或执行实施计划之前使用 - 创建具有智能目录选择和安全验证的隔离git工作树
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scientific-critical-thinking
评估研究的严谨性。评估方法论、实验设计、统计有效性、偏见、混杂因素、证据质量（GRADE, Cochrane ROB），以对科学主张进行批判性分析。
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test-driven-development
在实现任何功能或修复bug之前使用
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anthropic-validator
根据Anthropic官方标准验证Claude代码资产（技能、挂钩、代理、命令、MCP服务器、插件）。动态获取最新文档并生成结构化的验证报告。
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