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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quality-gates

提交前的质量验证程序。用于在提交之前或在CI/CD中验证代码质量。

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"Quality Monitor"

通过KPI跟踪、认知意识和智能质量保证进行RAN质量监控,以实现全面的网络质量管理。在网络质量监控、KPI性能跟踪、实施质量保证或在5G网络中启用智能质量管理时使用。

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quality-tools

质量工具 - ESLint, TypeScript, Prettier。在设置质量工具或CI时使用。

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quality-unit-testing

按照最佳实践编写高质量的Rust单元测试。在编写新的测试、审查测试代码或提高测试质量时使用。强调清晰的命名、AAA模式、隔离性和部署信心。

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quarkus-native-test

使用GraalVM/Mandrel构建器执行Quarkus原生镜像测试。当用户请求运行原生测试、验证原生编译、测试GraalVM兼容性或验证Quarkus应用程序的原生镜像功能时,应使用此技能。

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quarto-anti-slop

强制执行Quarto和RMarkdown的可重现研究文档标准。通过适当的交叉引用、参考文献管理和以PDF为主的论文实践来防止通用AI生成的文档。

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quality-reviewing

深度代码审查并结合网络研究。当用户说'对照最新版本双重检查'、'验证版本'、'检查安全性'时使用。通过生态系统验证来补充自动质量挂钩。

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quality-standards

统一的质量保证技能:通过六个阶段的关卡和三方审核来执行基于证据的完成声明。在声明完成、提交代码或验证组件时使用。不得用于跳过验证或假设正确性。

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quantitative-management

在建立度量程序、使用统计过程控制分析指标、设定基线或实施CMMI 4级定量管理时使用 - 防止虚荣指标和度量剧场

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quarkus-developer

[扩展后端开发人员] 云原生Java的Quarkus专家。用于Quarkus应用程序、Panache ORM、使用GraalVM的本地构建、RESTEasy Reactive、开发服务。在Quarkus项目中与后端开发人员一起调用。

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quarto-task-slides

从Git中收集指定范围的提交,并使用Quarto(reveal.js)生成幻灯片(HTML/PDF)。支持灵活的指定方式,如任务ID、提交范围、分支间的差异等。

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quality-gates

实施质量门禁、用户审批、迭代循环和测试驱动开发。在与用户验证、实现反馈循环、分类问题严重性、运行测试驱动循环或构建多迭代工作流时使用。触发关键词 - “审批”、“用户验证”、“迭代”、“反馈循环”、“严重性”、“测试驱动”、“TDD”、“质量门禁”、“共识”。

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quality-review-flow

定义PR创建前的质量审查执行流程、客观质量标准、相同问题检测以及升级程序

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quality-run-linters

运行所有配置的代码检查工具,包括mojo格式检查、markdownlint和预提交钩子。在提交代码前使用以确保达到质量标准。

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quantum-analysis

使用量子认知操作系统进行深度代码和系统分析。适用于分析可以从多维度推理中受益的代码、架构或复杂系统。

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