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共找到 190 个 Skills
通过修改代码来符合代码检查规则，自动修复ESLint错误。对于小型代码库（错误数≤20个），直接进行修复；对于大型代码库（错误数>20个），会按目录生成并行Agent以实现高效处理。绝不会禁用规则或添加忽略注释。
OPC架构解析
This skill should be used when the user asks to "初始化团队", "创建开发团队", "team init", "组建团队", "启动项目团队". 通过交互式问答收集项目信息， 创建包含专业角色的 Agent 工程团队。支持 8 种团队类型：软件开发、软件测试、 逆向工程、调试/Bug修复、安全研究、CTF比赛、软件与服务器运维、讨论/研讨。
原生AI软件工程工具。plugkit管理所有状态，并通过spool处理每条指令。Agent调度各类操作；plugkit跟踪阶段、mutables、PRD以及记忆内容。
针对你所羡慕的标杆对象（创始人、KOL、公司或产品，你怀疑其宣称的成功存在注水）开展对抗性尽职调查。采用内嵌式四阶段编排：扇形收集、对抗性验证（将每项声明按L1-L4分级，区分营销泡沫与真实信号）、归因权重分析（产品、时机、IP、运气的占比，以及哪些可复制），随后将验证后的策略手册匹配到用户自身资源中。适用于用户想要尽调/对标/拆解竞争对手或榜样、借鉴他人策略手册、怀疑对方宣称存在水分/泡沫的场景（如Product Hunt平台）
展示Claude MPM中Command→Agent→Skill编排模式的参考实现，涵盖预加载技能和动态技能调用两种方式
通过将对话记录挖掘和AGENTS.md更新任务委托给`agents-memory-updater`，编排持续学习流程。
当操作员明确要求迭代完成一个有界目标直至满意时使用，例如重构、代码清理、文档重写、非工单变更或工单跟进工作。当出现“goal-loop”、“loop until done”、“iterate until clean”、“max rounds”或类似表述时触发。普通实现场景下请勿自行触发。绝对不要执行提交操作。
通过独立评审员之间的多轮辩论评估解决方案，直至达成共识
CodexMonitor专家，这是一款基于Tauri的应用，可在本地工作区中编排多个Codex agents，支持线程管理、Git集成和远程守护进程功能。
使用OpenAI Agents SDK（Python）构建并运行多Agent工作流：定义Agent/工具/任务交接，添加防护规则，运行对话并调试编排行为。当用户需要基于OpenAI原生模式的Agent编排、任务交接路由或可投入生产的Agent循环时适用。
面向通过Kanban分配工作的编排器角色的分解操作手册+反越界规则。“不要亲自完成工作”的规则以及基础生命周期会自动注入到每个Kanban工作者的系统提示词中；当你专门担任编排器角色时，本技能就是更深入的操作手册。