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qiao-925/qiao-skills

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agent-skill-rules Agent Skills 开放标准与治理规则。用于 skill 的创建、修改、重构、迁移、审计与维护，并在创建前判断需求应落到自动化、项目级规则、通用或项目私有 skill 还是单次 prompt，提供平台无?
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python-coding-standards Python 实现基线能力单元，帮助 Agent 在 Python 代码实现、修改、补全、重构与审查场景中，先对齐项目既有约定，再落实类型边界、日志纪律、命名与结构可读性，避免把个人偏好或项目私货写成通用规范。关键词：Python、编…
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critical-thinking-guidance 规范 Agent 在解答前进行智能判断与思考引导，避免不必要的替代思考并保留用户主导权。适用于用户提问、方案咨询、学习交流等需要平衡效率与思考深度的场景。关键词：引导提问、智能判断、轻量引导、强制思考
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architecture-governance 架构治理能力单元，帮助 Agent 在架构评审、重构、新模块设计、分层边界调整、接口契约设计与项目初始化分析场景中，检查分层与依赖方向、变更影响面、接口契约与可替换性，避免跨层耦合、反向依赖与破坏性演进。关键词：架构治理、分层、依赖方…
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single-responsibility 单一职责能力单元，帮助 Agent 在文件拆分、函数重构、模块设计、代码审查与边界澄清场景中，识别职责混杂、变化原因耦合与命名失真问题，让文件、函数、类与模块都能围绕一个稳定职责组织。关键词：单一职责、职责拆分、边界澄清、重构、文件拆…
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core-first-simplicity 核心优先的复杂度控制能力单元，帮助 Agent 在项目取舍、架构设计、模块重构、实现裁剪与方案收敛场景中，先识别主亮点、控制复杂度预算、稳定主路径、延后非核心扩张，避免过度设计与大而全实现。关键词：核心优先、复杂度控制、KISS、方案…
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doc-driven-development 文档驱动开发规范，要求 Agent 在生成代码或修复 bug 前先查阅官方文档与示例，包含 API 验证流程、搜索策略与 MCP 调用规则。适用于接入第三方库、排查 API 报错、版本变更等场景。
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python-uv-acceleration Python 工具链加速能力单元，帮助 Agent 在 Python 项目创建虚拟环境、安装依赖、同步 requirements、替换 pip/venv 工作流时，优先使用 uv 提升速度与一致性，同时识别何时不应覆盖 poetry、…
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ai-collaboration-principles AI协作总原则，规范 Agent 的协作行为与方法论：角色定位、系统性分析、风险评估、授人以渔、方案对比、质量优先。适用于所有 AI Agent 交互场景。
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project-principles （兼容入口）项目聚焦原则已并入 core-first-simplicity 的 project-level。用于兼容旧触发词并将请求路由到统一复杂度控制规则。
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file-header-comments 代码文件顶部注释规范，适用于所有代码文件（.sh, .js, .ts, .py, .java, .go 等）。要求所有代码文件在顶部包含功能描述注释。
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file-size-limit 文件行数限制规范，单个代码文件必须≤300行。这是硬性限制，不允许例外。
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w01-requirement-discovery 需求发现规范，适用于探索性场景，通过角色扮演帮助用户在迷茫中发现高ROI功能方向。自动触发，纯对话式启发。
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w00-workflow-checkpoint Workflow Checkpoint 基础能力（聚焦存档与读档）：在 GitHub Issues 中记录 checkpoint 进展并读档上下文。适用于任意 workflow 阶段，支持自动触发与手动高频调用。关键词：存档、读档、c…
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w02-task-planning 任务规划规范，适用于复杂任务（≥3步），包含需求决策和计划书创建。包含规划规范、需求决策流程和计划书生成工具。
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w03-testing-and-diagnostics 测试与诊断工作流，包含单元测试和浏览器测试，测试失败时自动诊断。适用于代码变更后的测试执行与排障。
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w04-review-gate 任务执行完成后，提示用户新开 Agent 审查 git 未提交代码。运动员不当裁判，审查通过后再收尾。
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w05-task-closure 任务收尾规范，包含日志生成和优化分析。适用于主要交付完成后的收尾阶段。
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whetstone 把「原文 + 读者批注」整理成「编号批注 + 对应原文」的结构化笔记，并产出 AI 总结。人写批注，技能负责编号、对应、格式与总结。触发：批注式整理 / 磨刀石模式 / 二创式整理 / 批注式阅读与整理，或 /whetstone。
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cs-rag-architecture-guideline CS-RAG 项目专用架构总规范，统一全局架构认知与架构设计约束，提供分层检查、影响面分析、接口契约、依赖注入与可插拔治理入口。
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prompt-recommendation Prompt 智能推荐与快速决策规则，包含任务类型分析、Prompt 选择与引用流程。用于需要从 prompt-toolkit 中选择/推荐 Prompt、或用户要求写作/优化/总结等内容时。
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github-checkpoint-persistence GitHub 专用的 checkpoint 持久化与读档 skill。用于把任务关键节点、最近进展摘要、计划文档路径、关键决策与阻塞写入 GitHub issue/comment，并在跨会话、阶段切换、交接或恢复进度时从 issue…
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roi-value-density ROI 与价值密度决策支持单元，帮助 Agent 在产品取舍、技术选型、重构是否值得做、任务先后顺序、学习路线判断等场景下，基于当前上下文比较候选动作的投入、回报、复杂度、验证速度与不确定性，收敛到更值得当前推进的选择。关键词：ROI…
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technical-readme-structure 技术项目 README 结构能力单元，帮助 Agent 在新建、补齐、重写或审查技术型仓库 README 时，围绕项目定位、快速开始、核心特性、技术栈、架构、目录、工作流与配置说明构建稳定入口，不将其误用为通用宣传文案或非技术文档模板…
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review-separation-guard 代码审查角色隔离规范。用于用户要求 review 代码、git diff、PR 或未提交修改时，先判断当前对话是否属于执行上下文；若当前 Agent 参与了实现、修改、修复或方案落地，则终止 review，并提示改用另一个 Agent…
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working-memory-boost 工作记忆持?
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checkpoint-persistence Agent 运行关键节点持久化与读档规则。用于将 checkpoint、最后一次回复、计划文档、关键决策、阻塞与下一步写入 GitHub Issues/Comments，并在新会话或阶段切换时恢复上下文。关键词：存档、读档、check…
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create-skills 按 Agent Skills 官方规范指导编写技能。在用户要创建、设计或修改新 skill，或询问 skill 结构、SKILL.md 格式、agentskills.io 规范时使用。
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file-guardrails 文件级工程护栏能力单元，帮助 Agent 在新建、修改、重构代码文件时，同时控制顶部说明、单文件体量与拆分方式，确保文件易读、可维护、职责清晰，并在超过 300 行时立即停下并给出拆分方案。关键词：文件护栏、文件头注释、300 行限制…
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readability-first-writing 可读性优先写作默认规则，约束 Agent 在说明、总结、文档撰写与内容改写时优先提升语言友好度、句式清晰度、解释层次与阅读引导，帮助读者更快抓住重点并顺畅读完。适用于技术解释、教程、README、研究总结、长回答与现有文稿优化场景。关…
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critical-thinking-evaluation 批判性评估默认规则，约束 Agent 在关键判断中检查目标、证据、假设、替代方案、风险与结论力度，并优先采用结构化思考、魔鬼代言人、反附和与立场偏见检查。适用于技术选型、架构设计、方案比较、优先级判断、公共争议分析等容易给出草率结论的…
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general-understanding-research 通用宏观理解研究能力单元，帮助 Agent 在首次理解某个技术系统、框架、平台、产品工程、开源项目或工程主题时，以结构视角和演化视角构建高可信的总体认知，并支持对已有理解文档做二轮优化。关键词：general understandin…
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human-steered-execution 人类掌舵执行默认规则，约束 Agent 在交互层保持单线程聚焦、按主链路推进、控制认知负荷，并在方向选择、重要价值判断和高代价决策上保留人类最终控制权。适用于除极简单步任务外的大多数协作执行场景。关键词：human-in-the-lo…
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knowledge-synthesis 知识综合能力单元，帮助 Agent 在技术调研、宏观理解、专题分析、研究型文档写作与基于已有材料继续优化时，把分散资料收敛成有主线、有因果、有洞察的高价值内容，避免材料拼盘式输出。关键词：知识综合、内容构建、技术调研、洞察、主线、历史…
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practice-driven-learning 实践驱动学习能力单元，帮助 Agent 在技术研究、方案探索、架构验证、学习路线梳理、调试排障与不确定问题推进时，把“调查问题、形成认识、设计最小行动、观察反馈、迭代修正”组织成可重复的认知与行动闭环，避免只停留在资料收集或空泛结论。…
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scenario-mapping-log 场景映射日志默认规则，用一张简洁的场景映射表提升 skill 调用的可解释性。它不强控路由，只维护场景预期，并在运行中比较 expected、actual、missing 与 unexpected，帮助定位是场景判断、skill 描述…
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source-quality-control 来源质量控制默认规则，约束 Agent 在依赖外部知识时优先使用高可信、可溯源、相对权威的一手或近一手来源，并按来源质量校准结论力度。适用于资料收集、技术调研、方案比较、开源库判断、API 查证与文档写作等场景。关键词：可信来源、来源…
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value-dense-delivery 高价值密度交付默认规则，约束 Agent 在输出内容时优先保留高信号信息、删除冗余重复、合并低价值铺垫，并收敛为少量核心观点、关键洞察与可执行下一步。适用于总结、解释、方案表达、文档优化、人机共创与长内容精简等场景。关键词：价值密度、…
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architecture-cognition 全局架构认知，帮助 AI Agent 建立系统全局认知，理解整体架构、数据流向、组件关系，避免局部优化导致全局问题。适用于所有 Python 和 Markdown 文件。
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skill-audit 对指定 SKILL.md 进行静态审查。在修改任何 SKILL.md 后自动触发，或手动调用审计某个 skill。检查 frontmatter 规范、description 质量、正文结构与类型一致性、冗余内容。关键词：skill审查…
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