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codex-review
使用GPT-5.2-Codex进行OpenAI Codex CLI代码审查，CI/CD集成
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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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COMPLIANCE_CHECK
应用OpenAI SDK合规性检查表来审核文件或目录，并生成包含发现和建议修复的Markdown报告。在被要求“检查合规性”、“运行合规检查”或“根据OpenAI SDK规则进行审计”时使用。
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corearena-classes-rewards
故障排除类选择、等级升级、经验值以及金币经济
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cursor-rules-review
使用5阶段审查流程，根据质量标准审核Cursor IDE规则（.mdc文件）。验证前端信息（YAML语法、必填字段、描述质量、触发配置）、glob模式（特异性、性能、正确性）、内容质量（焦点、组织结构、示例、交叉引用）、文件长度（建议不超过500行）以及功能性（触发、交叉引用、可维护性）。在审查包含Cursor规则更改的拉取请求时、进行定期规则质量审计时、在提交前验证新规则时、识别改进机会时、准备…
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Data Cleaner
当用户需要分析、清理或准备数据集时使用此技能。有助于列出列、检测数据类型（文本、分类、有序、数值）、识别数据质量问题以及清理不符合预期模式的值。当用户提到数据清理、数据质量、列分析、类型检测或准备数据集时调用。
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data-pipeline-manager
设计并解决具有全面质量验证、错误处理和监控能力的健壮数据管道，用于生物信息学和数据处理工作流
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debug
调试容器代理问题。当出现问题、容器失败、认证问题或需要了解容器系统如何工作时使用。涵盖日志、环境变量、挂载点和常见问题。
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debug
调试容器代理问题。当事情不正常、容器失败、认证问题或想要了解容器系统如何工作时使用。涵盖日志、环境变量、挂载点和常见问题。
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codex-review
使用GPT-5.2-Codex进行OpenAI Codex CLI代码审查，CI/CD集成
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COMPLIANCE_CHECK
应用OpenAI SDK合规检查清单来审核文件或目录，并生成包含发现和建议修复的Markdown报告。当被要求“检查合规性”、“运行合规检查”或“根据OpenAI SDK规则进行审计”时使用。
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create-rule
创建光标规则以实现持续的AI指导。当您想要创建规则、添加编码标准、设置项目约定、配置特定文件模式、创建RULE.md文件或询问关于.cursor/rules/或AGENTS.md时使用。
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cursor-rules-review
使用五阶段审查流程，根据质量标准审核Cursor IDE规则（.mdc文件）。验证前导内容（YAML语法、必填字段、描述质量、触发配置）、通配符模式（特异性、性能、正确性）、内容质量（重点、组织结构、示例、交叉引用）、文件长度（建议不超过500行）以及功能性（触发、交叉引用、可维护性）。在审查包含Cursor规则变更的拉取请求时使用；定期进行规则质量审计；在提交前验证新规则；识别改进机会；准备团队…
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data-pipeline-manager
设计并解决具有全面质量验证、错误处理和监控能力的健壮数据管道，用于生物信息学和数据处理工作流
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database-architect
数据库设计和优化专家。关系型和NoSQL数据库的模式设计、查询优化、索引策略、数据建模以及迁移规划。
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debug
调试容器代理问题。当事情不正常、容器失败、认证问题或想要了解容器系统如何工作时使用。涵盖日志、环境变量、挂载点和常见问题。
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debug
调试容器代理问题。当事情不正常、容器失败、认证问题或想要了解容器系统如何工作时使用。涵盖日志、环境变量、挂载点和常见问题。
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codex-reviewer
使用OpenAI的Codex CLI作为独立的代码审查者，为代码实现、架构决策、代码规范和拉取请求提供第二意见。当用户请求代码审查、第二意见、独立审查、架构验证或提及Codex审查时触发。通过codex exec命令利用GPT-5-Codex模型提供非交互式的无偏见分析。
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consult-codex
比较OpenAI Codex GPT-5.2和code-searcher的响应，以进行全面的双AI代码分析。当您需要从多个AI角度获取代码问题的意见时使用。
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creating-pull-request
基于TileOPs工作流程，创建一个包含自动化生命周期循环（预检查、分支/提交、PR元数据、审查处理、CI修复）的高质量端到端PR
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cursor-rules-review
使用5阶段审查流程，根据质量标准审核Cursor IDE规则（.mdc文件）。验证前置信息（YAML语法、必填字段、描述质量、触发配置）、通配符模式（精确度、性能、正确性）、内容质量（重点、组织结构、示例、交叉引用）、文件长度（建议不超过500行）以及功能（触发、交叉引用、可维护性）。在审查包含Cursor规则变更的拉取请求、定期进行规则质量审计、提交前验证新规则、识别改进机会、准备团队共享的规则…
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data-quality-frameworks
使用Great Expectations、dbt测试和数据契约实现数据质量验证。适用于构建数据质量管道、实施验证规则或建立数据契约时。
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ddd-check
DDD设计原则检查器（验证AIDLC文档与实现代码的一致性）
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datahub-connector-pr-review
当用户要求“审查我的连接器”、“检查我的Datahub连接器”、“审查连接器代码”、“审核连接器”、“审查PR”、“检查代码质量”，或任何审查/检查/审核DataHub摄入源的请求时，应使用此技能。涵盖标准合规性、最佳实践、测试质量和合并准备情况。
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debug
调试容器代理问题。当事情无法正常工作、容器失败、认证问题，或者想要了解容器系统如何工作时使用。涵盖日志、环境变量、挂载点和常见问题。
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