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Showing 2,953–2,976 of 15,592 skills
- Topic Teach用五幕叙事教学通用知识主题(技术/非技术皆可),产出 Markdown 学习材料:课程制 / 速览双模式、大纲过教学效果推演闸门、课级实战与源码解析、结课项目、排障手册与场景解法库,配双 agent 评审与 SVG 图。仅用户明确指定时触发("教我 k8s"、"讲讲 ETF"、"给我个项目练手"、"考我一下");讲解本项目代码用 module-teach。Votes: 0GitHub stars: 2
- Strategies> 适用特征:推演对象是 Agent Skill(SKILL.md 文件) > 启用信号:输入包含 SKILL.md 文件,或用户明确要求推演 skillVotes: 0GitHub stars: 2
- Scenario Rehearsal通过模拟真实使用场景验证可行性,支持四类推演对象:设计文档(设计点可行性)、需求文档(完整性/一致性/验收可达)、Skill(触发准确性等质量维度)、代码(纸上执行追踪状态演进)。触发:"推演一下这个设计/需求/skill/代码"、"模拟跑一下这个函数"、"桌面走查",或 design-craft 完成后自动触发。Votes: 0GitHub stars: 2
- Review Panel启动多个子 agent 组成评审团,对方案/代码/设计做多角色评审(双挑战者独立质疑 + 三评委评分讨论 + 主 agent 法官研判),产出含原始方案、反对意见、评分与最终判断的评审报告。仅在用户明确要求使用"评审团"、"review panel"时启用。Votes: 0GitHub stars: 2
- Requirement Mining从用户的功能描述深度挖掘真实需求(打穿表象找根因),转译为可落地的技术需求清单,并在分析阶段用「现状 → 预期」图示(Mermaid / ASCII)呈现流程、数据流、UI 变化。触发:"我想做一个 xxx"、"帮我分析需求"、"这个流程改动前后是啥样",或需在需求分析阶段看清改动对比。Votes: 0GitHub stars: 2
- Requirement Doc Store需求相关文档的通用存储规范:按文档类型自动决定落盘路径,确保各 skill 产出统一归位到需求目录下的正确子目录。触发:任何 skill 生成需求相关文档需要落盘时(设计文档、数据流图、验证/审查/实现报告等)。Votes: 0GitHub stars: 2
- Product Manager站在产品经理视角的四模式能力:M1 需求定义(编排 requirement-mining + negative-requirement 一次成型出需求报告)、M2 已实现产品的体验走查(Kano + 价值×成本排优先级)、M3 从代码推演缺失功能、M4 前端界面视觉走查。触发:"站在产品/PM 角度看看"、"还能优化什么"、"还缺什么功能"、"看看这个页面怎么样"、"帮我体验一下这个产品"、"pm 评审"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Plan Trackplan 模式执行者:为复杂任务在项目根 .plans/ 建档(plan.md 目标/完成判据/工作项 + checklist.md 自评审清单),执行中按证据更新进度,完成后逐条自评审。触发:"列个计划"、"创建计划文档"、"跟踪进度"、"做完自检"、"进入 plan 模式",或任务多文件/多阶段/需跨会话续做。Votes: 0GitHub stars: 2
- Module Teach系统讲解本项目代码:模块讲解(能力大纲 → 代码 wiki → 功能推演 → 应用场景 → 数据流)或变更讲解(commit / PR / 任意 diff:逐处解读 → 影响面 → 意图与权衡),产出可反复查阅的 Markdown 材料。触发:"讲讲这个模块"、"学习一下 XXX 代码"、"讲讲这个 commit/PR"、"这个改动是什么意思"、"帮我搞懂这块代码"、"考我一下"。通用知识主题用 topic-teach。Votes: 0GitHub stars: 2
- Ki Memory Write写入 ki-search 记忆的 SSOT:封装写 ki 的公共动作(可用性检测、scope 确定、格式硬约束、查重、降级、删除),按记忆类型分发到专题、接口、数据流、强关联、决策、错误库、待生效变更各写入策略。触发:"写专题记忆"、"写 ki 记忆"、"记录决策"、"记录这个报错"、"登记/结账待生效变更"、"ki memory write"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Interaction Design设计人机交互层(只管交互逻辑、不画 UI):谁在用、怎么操作、看到什么、出错怎么办,覆盖脚本/CLI、Web、API、SDK 等形态。触发:"设计一下这个脚本怎么用"、"规划用户操作流程"、"交互怎么设计"、"命令行参数怎么设计",或技术设计前理清交互。Votes: 0GitHub stars: 2
- Implementation Report需求完成后生成实现总结报告(最终实现效果、关联提交、偏差记录),与需求摘要一一对应。触发:"生成实现报告"、"记录一下完成情况";需求状态变为"已完成"时自动触发。Votes: 0GitHub stars: 2
- Expert Team派多专家子 agent 并行深挖单个业务模块,产出"契约层(黑盒使用)+ 实现层(白盒技术)"两层资产的专家包(落 .module-experts/),大模块可拆子专家或专题。触发:"掌握这个模块"、"深度分析 xxx 模块"、"梳理这个模块"、"建模块专家团"、"module expert team"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Expert Lookup查找并复用已沉淀的"业务专家"资产包(.module-experts/):按使用意图分层加载(使用 → 契约层,深入 → 实现层 + 源码),支持子专家与专题查找。触发:"有没有这个模块的专家"、"查专家"、"expert lookup",或 AI 接手/排查某业务模块时。Votes: 0GitHub stars: 2
- Expert Audit站在使用者视角审查 expert-team 产出的专家资产:零上下文用户能否看懂照用、格式是否合规(R1–R7 / CR1–CR9 / INDEX),格式问题自动修复、可读性问题给修复路径。触发:"核对专家团"、"审查专家资产"、"expert audit",或 expert-team 产出后自动触发。Votes: 0GitHub stars: 2
- Design Review对设计文档做结构化评审,产出按严重度分级的问题清单与修改建议(优先识别 design-craft 格式,兼容任意格式)。触发:"评审设计"、"review 设计文档"、"设计评审"、"design review"、"帮我看看这个设计"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Design Craft把需求描述转为面向技术评审的设计文档(默认父文档 + 子需求文档的多文档结构)。触发:"写设计文档"、"生成设计方案"、"出设计"、"帮我设计"、"design doc"、"dd";需用户已能给出可读需求,不替代需求分析。Votes: 0GitHub stars: 2
- Dependency Docs设计前识别并整理第三方依赖文档:外部系统 / API / SDK 各成独立文档并存入需求目录,依赖 ≥ 2 个时并行收集。触发:"整理第三方依赖"、"收集 API 文档"、"外部依赖梳理"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Demo Verify完整开发前针对设计中的风险点构建可运行原型,验证可行再投入开发(仅复杂/高风险需求自动触发)。触发:"先做个 demo 验证"、设计涉及没用过的技术/API、性能敏感路径、第三方集成、多方案对比。Votes: 0GitHub stars: 2
- Data Flow Model构建数据模型(ER 图)与数据流图,支持简单 CRUD、并发、分布式、实时流、批处理等场景的叠加分析。触发:"画 ER 图"、"数据怎么流"、"设计数据模型"、"并发下一致性怎么保证",或设计前理清数据结构与流向。Votes: 0GitHub stars: 2
- Code Implement按骨架(design-to-code 产出)分批填充方法实现、解决 TODO:每批先读契约注释 + 调研/依赖文档,完成后验证实现是否满足契约。触发:"骨架编码"、"填充骨架"、"实现代码"、"implement skeleton"、"开始编码实施"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Bug Impact AnalysisBug 修复影响分析:判断根因是否真被解决、修复是否引入副作用、影响范围与回归风险。触发:"分析这个 bug 的影响"、"这个修复会影响什么"、"评估修复风险"、"bug impact analysis"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Api Testing基于 httpflex-py 自主完成 HTTP API 测试:把自然语言接口描述解析为端点清单,生成测试客户端、构造并发送请求、对响应 data 做业务断言,产出结构化测试报告。触发:"测试/验证这个 API"、"自动化接口测试"。Votes: 0GitHub stars: 2
- 48 Research PrepColeta e organiza informacao tecnica multi-fonte antes de escrever docs, PRDs, ADRs ou artigos. Busca em: docs oficiais, GitHub (repos + issues), Stack Overflow, papers e blogs de referencia. Ranqueia fontes por autoridade (oficial 40% + recencia 30% + profundidade 20% + comunidade 10%). Output: memory/research/<slug>.md pronto para alimentar as skills documenter, po-feature-spec, prompt-engineer ou blog-publisher. Trigger em: "pesquisa tecnica", "levanta informacao", "coleta docs", "busca re...Votes: 0GitHub stars: 23