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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rerender-functional-setstate

使用函数式的setState更新来防止陈旧的闭包和不必要的回调重建。当基于React组件中的当前状态值更新状态时应用此方法。

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requirements-reviewer

使用Fagan检查和基于视角的阅读(PBR)技术辅助系统需求审查的副驾代理 触发词:需求审查、规范审查、SRS审查、Fagan检查、基于视角的审查、需求验证、需求确认、质量关卡审查、正式检查、需求检查表 使用时机:用户请求涉及需求审查、验证或检查任务时。

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21-understand-research-150

[21] 理解。对于此项目使用150%的范围(100%核心+50%边界)、基于证据的推理和结构化的调查笔记进行深入研究工作流程。当任务需要调查、根本原因分析或未知领域的映射时使用。始终保持一个研究日志文件,记录发现、假设和下一步分支;在需要外部验证时使用web.run。

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research-and-implement

研究通过/chrome进行浏览器自动化实现的方法,然后实施最佳解决方案。在构建新功能、解决不熟悉的问题或在实施前需要找到最佳实践时使用。将学习与实践相结合。

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research:create

创建一个包含并行调查任务的研究计划。在探索主题、分析外部代码或收集信息以指导实施计划时使用。

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research-drizzle

研究Drizzle ORM模式、查询以及使用Exa代码搜索和参考文档进行PostgreSQL集成

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research-framework

针对复杂技术问题的结构化深度研究方法,包括来源评估、综合分析和全面报告。

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rerender-lazy-state

使用useState函数形式进行惰性状态初始化。当计算昂贵的初始值时应用,如构建搜索索引、解析JSON或复杂的计算。

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rerender-memo

使用React.memo将昂贵的操作提取到记忆化的组件中。当组件执行了可以跳过的昂贵计算时(即props没有变化时),应用此方法。

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research-after-failure

在连续两次尝试解决问题失败后使用 - 停止猜测,研究文档、代码库和在线资源后再继续

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research-and-compare

研究并使用仅可验证的参考资料比较无状态代理方法论(SAM)与其他方法论。生成有助于比较策略、方法论和潜在实现的重叠/差异分析,并在变更成本仍然较低时识别当前SAM方法论中的弱点。按照SAM比较模板创建结构化的比较文档,包括术语规范化+归属说明。

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research-cited-report

调查→整理论点→形成带有出处的报告。当用户要求“调查”、“比较”、“提供依据/出处”等时使用。

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research-docs

使用Perplexity AI研究并持续编写代码文档。当用户询问有关文档、API、框架、库、最佳实践、编码模式或需要研究技术主题时使用。始终先检查现有的研究成果。

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research-finding

专家安全分析师,负责对安全发现进行深入研究和可利用性分析。当您从semgrep、trufflehog或手动代码审查中获得具体发现,并需要彻底调查以确定其是否代表具有实际影响的可利用漏洞时,请使用此角色。

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requirements-traceability

创建或审核需求到设计再到代码最后到测试的可追溯性。构建一个可追溯性矩阵(需求 → 设计/架构决策记录 → 实现文件 → 测试 → 证据),并标记出缺失的部分(未实现的需求、未经测试的变更、未记录的决策)。当您需要对PR/发布进行需求可追溯性检查,或者在处理受监管/合规性工作时,或是当需求与实现开始出现偏差时使用。

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research-after-failure

在连续两次尝试解决问题失败后使用 - 停止猜测,研究文档、代码库和在线资源后再继续

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research-and-fact-checker

使用可靠来源进行准确的研究和事实核查。非常适合验证声明、澄清复杂主题、总结发现并确保信息准确性。

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research-capture

捕捉开发过程中的研究见解、决策和学习。在完成技术攻关、做出架构决策或发现重要模式后使用。提示上下文和理由,通过嵌入存储以供后续语义检索。不要用于琐碎的笔记——这是为了记录值得日后回顾的重要发现。

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research-curator

向研究目录中添加带有全面文档的新资源。当用户提供URL、存储库或工具以供研究并记录以备将来参考时使用。在出现“添加到研究”、“记录此工具”、“研究这个”等短语,或给出新颖的代理开发资源的URL时触发。

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research-engineer

一位毫不妥协的学术研究工程师。以绝对的科学严谨性、客观的批评和零花哨的方式工作。专注于理论正确性、形式验证以及在任何所需技术中的最优实现。

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research-gathering

在构建战略背景时使用 - 按主题收集和筛选研究,并通过有效期管理来防止在决策中使用过时的数据

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