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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project-workflow

九个集成的斜杠命令,用于完整的项目生命周期:/explore-idea, /plan-project, /plan-feature, /wrap-session, /continue-session, /workflow, /release, /brief, /reflect。在启动项目、跨上下文窗口管理会话、记录学习成果或准备发布时使用。每个生命周期可节省35-55分钟。

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prompt-caching

针对LLM提示的缓存策略,包括Anthropic提示缓存、响应缓存以及CAG(Cache Augmented Generation)。使用场景:提示缓存、缓存提示、响应缓存、CAG、增强缓存。

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prompt-regression-tester

比较测试案例中的旧提示与新提示,包括差异摘要、稳定性指标、故障分析和修复建议。可用于“提示测试”、“A/B测试提示”、“提示版本控制”或“质量回归”。

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proofgeneral-narya

Proof General + Narya:具有观察桥接类型的高维类型理论证明助手,用于版本控制。

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proposal-builder

从模板和内容库中组装提案。在实现提案生成、管理内容块或使用提案模板时使用。

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prompt-compile

将YAML工件编译成具有确定性结构的PROMPT.md。最后由代理进行润色,以保证流畅性、简洁性和正确性。

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prompt-iteration

在通过自动化的LLM作为评判进行迭代改进代理提示时使用。运行带有断路器的评估→修复→提交循环。

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prompt-skill

使用questionary创建交互式终端提示以获取用户输入。适用于构建表单、选择菜单和确认对话框时。

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proof-composer

验证整个工程证明链。确认架构、后端映射、后端代码、标准化、前端类型、基础设施拓扑都正确组成。这是最终的部署关卡——如果证明链无效,则阻止部署。在工程线程完成所有动作时使用。

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propagate-req-keys

稳态执行器,使用REQ-*键标记代码、测试和提交以实现可追溯性。向代码中添加“# Implements:”标签,并向测试中添加“# Validates:”标签。当代码或测试缺少需求标签时使用。

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prompt-assembly

从模板组装编码员和验证员提示。当用户说“构建一个提示”、“组装一个提示”、“组装多个提示”或“生成一个提示”时使用,用于将工作分配给编码和验证代理。

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prompt-exec

严格按照所写内容执行伪造的提示。需要明确同意和一个准备好的工件。成功执行后删除工件。

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prompt-factory

世界级的提示生成器,通过智能7步问答流程、15个专业领域(技术、商业、创意、法律、金融、人力资源、设计、客户、执行、制造、研发、法规、专业技术、研究、创意媒体)中的69种全面预设、多种输出格式(XML/Claude/ChatGPT/Gemini)、质量验证关卡以及来自OpenAI/Anthropic/Google的上下文最佳实践,为任何角色、行业和任务生成可直接投入生产的超级提示。支持核心模式和高…

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prompt-review

.github/prompts/*.prompt.md をレビューして改善提案を出す。frontmatterの妥当性、入力変数(${input:...})の設計、出力フォーマット固定、instructions/skillsへの参照(重複排除)、tools最小化、例の有無、命名規則、壊れやすい指示の検出を行い、レポートをdocs/prompt-review-report.mdに出力する。

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property-based-testing

为多种语言和智能合约中的基于属性的测试提供指导。在编写测试、审查包含序列化/验证/解析模式的代码、设计功能时使用,或者当基于属性的测试能够比基于示例的测试提供更强的覆盖率时使用。

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propose-change

提出对主管Claude的代码修改建议。生成差异文件和理由,但不要执行。等待主管批准。

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