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行為驅動開發流程。幫助撰寫 Gherkin、建立 Step Definitions 骨架、選擇測試工具、執行驗證並回報問題。開發和修正是由其他 skills 處理。
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。
行為驅動開發流程。幫助撰寫 Gherkin、建立 Step Definitions 骨架、選擇測試工具、執行驗證並回報問題。開發和修正是由其他 skills 處理。
分析专家证人的材料(报告、陈述、简历、出版物),以识别不一致之处、意见变化和方法论上的失误,用于质疑。生成优先级不一致记录、交叉审问问题以及Daubert/Frye挑战评估。在商业诉讼的证据开示、预审或庭审阶段,当质疑专家的可靠性和可信度时使用。
基于SESSION_ORCHESTRATION.md的会话状态迁移管理。控制/work阶段边界的状态更新、错误时的escalated迁移以及会话恢复时的initialized回归。仅限内部工作流程使用。请勿用于:用户会话管理、登录状态、应用程序状态处理。
针对cargo fuzz的逐步指导
在GitHub上创建高质量的拉取请求,附带清晰的更改摘要、测试计划以及便于审阅者理解的上下文。
准备变更日志的逐步指导
逐步指导使用pytorch fsdp
阅读所有来自可信作者的未解决GitHub PR评论,并适当处理或解决它们。
當 AI Agent 需要建立非專案所需的臨時檔案時(如測試輸出、生成的程式碼草稿、除錯檔案等),自動在專案根目錄建立 `.ai` 資料夾,並確保該資料夾已被加入 `.gitignore`。使用時機:(1) 當 AI 需要產生臨時/測試性質的檔案,(2) 當 AI 產生的檔案不是專案正式所需。
使用参考水平和ALARA原则跟踪并优化辐射暴露。在监测辐射剂量、优化CT协议或记录剂量减少工作时使用。
在使用ChenLiu-1996/figures4papers风格生成或重构Python图表脚本时使用,包括assets/输出和figure_*源文件夹。触发如“绘制论文图表”、“从脚本重现图表”、“添加一个新的图表模块”或“批量运行具有统一出版质量输出设置的绘图脚本”等请求时使用。
在对不熟悉的代码库进行更改之前,快速且安全地理解其实用工作流程。
逐步指导提取错误
oss-fuzz的逐步指导
逐步指导运行设备测试。
验证实现是否与变更工件相匹配。
通过git历史分析最近的代码变更,并从中提取软件工程的经验教训。当用户询问'这里的教训是什么?'、'我能从中学到什么?'、'工程方面的收获'、'我刚刚学到了什么?'、'反思这段代码',或者想要从最近的工作中提取原则时使用。
在设计API、微服务或可扩展后端结构时主动应用。触发于领域驱动设计(DDD)、整洁架构、六边形架构、端口与适配器、实体、值对象、领域事件、CQRS、事件溯源、仓库模式、用例、洋葱架构、出站模式、聚合根、防腐层。在处理领域模型、聚合、仓库或有界上下文时使用。后端服务采用整洁架构+领域驱动设计+六边形模式,语言无关(Go、Rust、Python、TypeScript、Java、C#)。
在编码前进行强制性的预检审查来实施PRD/规格说明。当用户要求实施PRD/功能规格/需求文档或说“实施PRD/规格”时使用。执行预检审查,对范围/一致性/风险提出问题,然后在确认后实施。
逐步指导依赖更新
逐步指导优化注意力闪现。
通过分支策略、依赖顺序和集成检查点来协调多个正在进行的功能,以减少合并风险。当必须同时发布几个相关功能而不破坏主分支的稳定性时使用。
zenml回传的逐步指导
更新不稳定的测试跟踪器。