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Validate with Database
连接到实时的PostgreSQL数据库以验证模式假设，比较pg_dump与pgschema的输出，并交互式查询系统目录
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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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github-archive
使用BigQuery通过防篡改的GitHub Archive数据调查GitHub安全事件。在验证仓库活动声明、恢复已删除的PR/分支/标签/仓库、将操作归因于执行者或重建攻击时间线时使用。提供自2011年以来所有公开GitHub事件的不可变法证证据。
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eos-style
使用《风格的要素》第五章中的21条提醒进行Strunk & White风格的审阅。适用于编辑散文、审阅草稿或提高写作清晰度和语气时。
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acc-create-object-pool
为PHP 8.5生成对象池模式。为像连接这样的昂贵资源创建可重用的对象容器。包括单元测试。
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aidf-reviewer
代码审查员专注于质量、一致性和可维护性。提供具有理由的建设性、可操作的反馈。
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codex-review
使用GPT-5.2-Codex进行OpenAI Codex CLI代码审查，CI/CD集成
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dara-dataset-expert
仓库流程分析，包含207个标签、47个流程、8个场景、13个触发器。全面的专业知识涵盖DaRa数据集+REFA方法论+验证逻辑+场景识别+仓库布局+74条商品主数据+BPMN验证与现状/目标对比。100%基于事实，无任何臆想。v5.0版结合了Ground Truth Central v3.0 + 多订单(S7/S8) + 帧级验证规则。
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ios-foundation-models-diag
在调试基础模型问题时使用——上下文超出、护栏违规、生成缓慢、可用性问题、不支持的语言或意外输出。系统性诊断与生产危机防御。
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analyzing-branches
在分析另一个分支的迭代日志以从不同的工作中提取发现、决策和见解时使用
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github-issue
处理一个GitHub问题的全过程：检出主分支，创建新分支，研究最佳实践，规划实现方案，先编写测试（TDD），进行实现，运行代码审查，质量保证验证，然后创建拉取请求。当给定一个GitHub问题的URL或编号时使用。
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000-TnR-Absolute-Rigor
[00] TnR 绝对严谨 — 系统验证教义。对于高风险调查，强制进行认知努力。要求绝对的解构、数学证明链以及≥95%的推导确定性。对启发式或基于情感的推理零容忍。捷径被视为故意的幻觉。
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Advanced Deterministic Runtime Container
构建具有适当生命周期管理、作用域和处理模式的确定性IoC容器。在实现DI容器、管理服务生命周期或设计运行时系统时使用。
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architect-reviewer
在需要从宏观层面评估系统设计决策、架构模式和技术选型时使用此代理。
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cpm:review
对抗性审查史诗文档和故事。来自名单中的代理人员通过他们的专业视角审视规划文件，挑战假设、发现漏洞并标记风险。触发条件为“/cpm:review”。
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deep-codebase-analysis
能够阅读和分析软件项目的全部源代码，以全面了解架构、通信、设计模式和业务流程。在探索新系统、维护或重构时使用。
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julien-workflow-advice-codex
获取OpenAI Codex CLI对代码、错误或实现的意见。当您希望在编码过程中获得第二个AI视角时使用。
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AOC Orchestrator
自动化Advent of Code工作流程的主要协调者。负责安排谜题获取、TDD解题以及每日AoC挑战的提交。在运行完整的自动化解题流程或用户请求解决某个AoC日子时使用。
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version-control
管理Git仓库和协作工作流——分支策略、提交规范、冲突解决、拉取请求、钩子以及.gitignore文件管理。
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acc-create-domain-service
为PHP 8.5生成DDD领域服务。创建不属于实体或值对象的业务逻辑的无状态服务。包括单元测试。
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agent-evaluation
测试和基准评估LLM代理，包括行为测试、能力评估、可靠性指标以及生产监控——即使顶级代理在实际基准测试中的得分也低于50%。使用场景：代理测试、代理评估、基准代理、代理可靠性、测试代理。
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better-leetcode
优化并重构LeetCode解决方案，使其更加优雅、易读和符合惯用法。当用户提供了一个LeetCode问题的代码，并希望提高代码质量、简化逻辑、增强变量命名，或者使解决方案更加简洁和易于维护时使用。此外，在用户要求“优化”、“重构”、“改进”或“清理”LeetCode代码时也应使用此规则。
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Data Cleaner
当用户需要分析、清理或准备数据集时使用此技能。帮助列出列、检测数据类型（文本、分类、有序、数值）、识别数据质量问题以及清理不符合预期模式的值。当用户提到数据清理、数据质量、列分析、类型检测或准备数据集时调用。
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feedback-observing
读取跨包的代理交互日志并检测操作模式。为退化/恢复发出状态转换反馈事件。
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获取OpenAI Codex CLI对代码、错误或实现的意见。在编码过程中想要获得第二个AI视角时使用。
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