自动为源代码添加工具以收集运行时信息，如函数调用、分支决策、变量值和执行轨迹，同时保持原始程序语义不变。当用户需要：(1) 为调试向代码中添加日志或跟踪，(2) 收集用于分析的运行时执行数据，(3) 监控函数调用和控制流，(4) 在执行过程中跟踪变量值，(5) 生成用于测试或性能分析的执行轨迹时使用。支持Python、Java、JavaScript和C/C++，并可配置工具化级别。

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personjakexiao无需 Key

通过类型检查、契约验证和形式化方法静态地根据规范验证代码的正确性。使用场景：(1) 验证Python、Java或C/C++代码中的类型安全性和空指针安全性，(2) 检查基于契约的设计规范（前置条件、后置条件、不变量），(3) 根据形式化规范验证代码，(4) 在运行时之前确保代码质量和正确性，(5) 通过静态分析发现潜在错误。支持Python（mypy, contracts）、Java（javac,…

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personjakexiao无需 Key

rams

对组件进行可访问性和视觉设计审查。在审查UI代码是否符合WCAG标准和设计问题时使用。

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personjakexiao无需 Key

testing-performance

性能：k6负载/压力/峰值测试，Locust Python，JMeter，负载配置文件，SLA，p50/p95/p99，火焰图

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oceanbase-syntax

为OceanBase文档编写SQL语法定义。语法部分定义结构时不使用分号，而示例则展示可执行语句。在编写语法部分或审阅SQL语句文档时使用。

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Postmortem Analysis

事后分析（也称为事件回顾或复盘）是一种结构化的

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single-cell-rna-qc

使用scverse的最佳实践对单细胞RNA-seq数据（.h5ad或.h5文件）进行质量控制，包括基于MAD的过滤和全面的可视化。当用户请求QC分析、过滤低质量细胞、评估数据质量或遵循scverse/scanpy单细胞分析最佳实践时使用。

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code-comment-generator

为代码生成有意义的注释和文档，以提高可维护性和可读性。在为Python或Java代码添加文档时使用，包括函数/方法的docstrings、类文档、复杂逻辑的内联解释以及代码注解（TODO, FIXME）。分析现有代码库中的注释风格以匹配约定。按照每种语言的最佳实践生成清晰、简洁的注释，不仅解释“是什么”，还解释“为什么”。

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requirement-comparison-reporter

比较旧的和新的需求文档，分析代码库的影响，并生成详细的修改计划。当Claude需要：(1) 比较需求版本并识别变更，(2) 将需求变更映射到代码组件，(3) 识别要修改、删除或添加的组件，(4) 分析依赖关系和集成点，(5) 评估测试影响，(6) 以Markdown格式生成全面的修改计划时使用。支持文本/Markdown格式的需求，并能分析特性级、功能级以及API的变化。

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test-deduplicator

通过覆盖率分析、语义相似性和执行结果来分析测试套件，以识别冗余和重复的测试用例。当您需要减少测试套件的大小、识别冗余测试、优化测试执行时间、分析测试覆盖重叠、查找行为相同的测试或提高测试套件的可维护性时，请使用此技能。当用户要求去重测试、查找冗余测试用例、减少测试套件大小、识别重复测试或优化测试覆盖时触发。

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benchmarking

运行并管理facet-json的性能基准测试，使用cargo xtask bench，并通过Markdown报告分析结果，与serde_json基线进行比较

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testing-security

安全测试：DAST OWASP ZAP/Nuclei，SAST Semgrep/Bandit，Snyk/Trivy，detect-secrets/TruffleHog

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fix-merge-conflicts

当用户请求“修复合并冲突”、“解决合并冲突”、“帮助处理合并冲突”、“修复冲突”、“解决冲突”、“完成合并”、“rebase后的冲突”，或者git状态显示未合并路径或合并冲突标记（<<<<<<< / ======= / >>>>>>>）时，应使用此技能。

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Lint Format Typecheck

代码检查、格式化和类型检查是自动化的代码质量工具

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explore-data

分析和探索数据集以了解其结构、质量和模式。在遇到新的表格或文件时使用，检查空值率和列分布，发现诸如重复项或可疑值等数据质量问题，或者决定要分析哪些维度和指标。

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code-optimizer

分析并优化代码以提高性能、内存使用率和效率。当代码运行缓慢、占用大量内存或效率低下时使用。支持Python和Java的优化，包括执行速度提升、内存减少、数据库查询优化以及I/O效率。提供前后对比示例，并附有详细的解释说明为什么这些优化有效、复杂度分析以及可量化的性能改进。

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personjakexiao无需 Key

static-bug-detector

静态分析源代码以检测潜在的功能错误，包括空指针引用、不正确的条件检查、不可达代码、状态更新不一致、逻辑错误、资源泄漏和类型不匹配。报告可疑代码位置，并提供详细的解释、严重程度级别和置信度评估。在审查代码错误、执行代码审计或用户要求查找错误、检测问题、分析代码问题或执行静态分析时使用。

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unit-test-generator

自动为函数、类和模块生成全面的单元测试。当您需要为Python（pytest、unittest）或Java（JUnit、TestNG）代码创建测试时使用。生成的测试具有全面的覆盖率，包括正常路径、边界情况和错误条件。分析代码库中现有的测试模式以匹配样式和约定。支持模拟、参数化测试、夹具，并遵循每个框架的最佳实践。

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writing-plans

在接触代码之前，当你有多步骤任务的规范或需求时使用

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