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data-context
当用户要求'为我们的数据库设置数据分析'、'提取关于数据集的部落知识'、'生成数据技能'、'记录这个数据集'、'这列是什么意思'、'创建数据字典'、'帮助我理解这个数据模式'、'捕捉关于我们数据的领域知识'，或者需要从数据集的专业知识中创建一个可重用的数据上下文技能时，应使用此技能。
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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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sync-memory
当用户希望将会话学习、活动洞察和性能历史批量同步到持久内存中，以便在会话间长期保留时使用。
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blueprint-status
显示蓝图版本、配置，并检查是否有可用的升级
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configure-status
显示基础设施标准合规状态（只读）
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git-branch-pr-workflow
分支管理、拉取请求工作流和GitHub集成。主分支开发模式（将主分支推送到远程特性分支），现代Git命令（switch, restore）以及GitHub MCP工具。当用户提到创建分支、打开PR、git switch、git restore、特性分支、拉取请求或GitHub PR工作流时使用。有关命名约定，请参见git-branch-naming；有关变基模式，请参见git-rebase-pat…
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git-security-checks
预提交安全验证和密钥检测。运行gitleaks扫描并验证配置，与预提交钩子集成以防止凭据泄露。当用户提到扫描密钥、gitleaks、密钥检测、凭据扫描、预提交安全或.gitleaks.toml时使用。
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test-analyze
分析测试结果，并制定系统化的修复计划，包括子代理的分配
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dpia-sentinel-oliver-schmidt-prietz
GDPR数据保护影响评估（DPIA）指南，依据GDPR第35条、EDPB指南WP 248修订版01、EDPB意见28/2024（AI）以及国家SA黑名单/白名单。触发词包括：“DPIA”、“DSFA”、“Datenschutz-Folgenabschätzung”、“影响评估”、“Art. 35”、“我是否需要DPIA”，关于新的高风险处理的描述（画像、人工智能、生物识别、大规模监控、特殊类别数据…
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mindos-zh
MindOS 知识库中文操作指南，仅用于 MindOS 知识库（mindRoot 路径）内的 Agent 任务。仅当操作目标是 MindOS 知识库目录下的文件时触发，典型请求包括”更新笔记””搜索知识库” “整理文件””执行 SOP””按团队标准 review””把任务交接给另一个 Agent””同步决策” “追加 CSV””复盘这段对话””提炼关键经验””把复盘结果自适应更新到对应文档” “把…
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account-maintenance
处理整个账户生命周期中的账户维护请求。当更改客户地址或联系信息并验证身份、在婚姻、离婚、出生或死亡后更新受益人指定、将账户重新注册或重新命名给信托或新实体、选择税批会计方法或修复成本基础记录、应用法律保留、合规保留或Reg T冻结、设置系统性提款、自动投资或股息再投资、处理死亡通知或遗产账户设置、处理退休账户的QDRO或离婚判决、应对授权书或监护情况、关闭账户和管理无人认领财产，或者设计定期账户审…
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configure-all
运行所有基础设施标准检查并配置合规性
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docs-decommission
生成全面的服务退役文档
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git-rebase-patterns
高级的git rebase模式，用于线性历史、堆叠的PR以及干净的提交管理。在重新设置分支基底、清理提交历史、管理PR堆栈或将合并密集的分支转换为线性历史时使用。涵盖了--reapply-cherry-picks、--update-refs、--onto以及交互式rebase工作流。
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project-test-loop
运行测试 → 修复 → 使用TDD工作流重构循环
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test-quick
仅快速单元测试（跳过慢速/集成/E2E）
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pdf-processing-openai
用于全面PDF阅读、审阅和创建的工具包，具有视觉质量控制功能。可用于处理PDF文件（.pdf文件），包括：(1) 从现有PDF中读取或提取内容；(2) 创建具有专业格式的新PDF文档；(3) 生成需要精确排版和设计的报告、文档或布局；或其他任何PDF阅读或生成任务。
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import-template
当用户想要导入、添加或更新交付模板时使用——提案格式、报告结构、简报模板、演示大纲或任何自定义输出格式。
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ha-device-conditions-actions
家庭助手自动化的设备条件和动作。在实现device_condition.py、device_action.py、条件状态检查或设备级自动化动作时使用。
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configure-container
检查并配置容器基础设施（构建、注册表、扫描、开发容器）
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python-containers
针对Python的容器优化模式，包括使用精简的基础镜像（非Alpine）、虚拟环境处理、使用pip/poetry/uv进行多阶段构建，并将大小从约1GB优化到80-120MB。涵盖musl libc问题、wheel构建以及Python特有的依赖管理方式。适用于处理Python容器、Python应用程序的Dockerfile或优化Python镜像大小时。
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git-upstream-pr
向源仓库提交干净的PR。当您需要将更改贡献回原始仓库、从fork中挑选提交到上游或创建跨fork的拉取请求时使用。处理从上游/main创建分支、选择提交、压缩以及创建跨fork的PR。
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python-code-quality
使用ruff（代码检查和格式化）和ty（类型检查）来提高Python代码质量。涵盖pyproject.toml配置、预提交钩子以及类型提示。当用户提到ruff、ty、代码检查、格式化、类型检查、代码风格或Python代码质量时使用。
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bun-debug
使用Bun检查器调试TypeScript/JavaScript
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ai-improving-accuracy
衡量并改进您的AI的工作效果。当AI给出错误答案、准确性差、响应不可靠时使用；当您需要测试AI质量、评估您的AI、编写度量标准、基准性能、优化提示词、改善结果或系统性地使您的AI变得更好时也可使用。涵盖DSPy评估、度量标准和优化。
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