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共找到 315 个 Skills
从当前GitHub拉取请求中提取所有文件评论，并通过修改代码来处理这些评论。
确定性三阶段GitHub PR评论提取流程：认证、挖掘、验证。适用于从PR评审中挖掘隐性团队知识、从评审历史提取代码规范，或为Code Archaeologist agent构建数据集。可用于「挖掘PR」「提取评审评论」「隐性团队知识」「PR评审历史」场景。**请勿**用于分析模式、生成规则或解读评论——这些是Code Archaeologist agent的职责。
借助OpenAI Codex/GPT模型实现自动化代码开发。触发词："codex"、"use gpt"、"gpt-5"、"let openai"、"full-auto"、"用codex"、"让gpt实现"。当用户希望将编码任务委托给OpenAI模型、通过Codex进行代码评审，或在沙箱环境中执行任务时，即可使用该技能。
强制执行Intent UI组件库规范。适用于编写React组件、评审UI代码或构建涉及UI元素的页面/功能场景。确保使用语义化颜色令牌、正确的图标用法、规范的表单模式，且采用src/components/ui/中的现有组件。
综合代码库阅读引擎。通过6阶段协议（范围界定、结构映射、执行追踪、深度阅读、模式合成和结构化报告）逐行系统读取实际源代码。源代码是唯一可信来源。当你需要真正理解代码的运行逻辑，而非仅相信文档描述时使用。
将PR推进至可合并状态——检查CodeRabbit和评审者的评论，处理有效评论，回复并标记无效评论为已解决，修复CI失败问题（包括main分支中已存在的问题），推送修复，之后每4.5分钟循环一次，直到连续两次检查无问题。适用于PR创建后，希望自动将其维护至绿色状态的场景。
检测PHP/Laravel和TypeScript/React代码中AI生成的代码模式（“slop”）——包括注释叙述、通用命名、过早定义接口、过度防御性代码、全依赖模拟测试，以及缺乏人类编写痕迹。可用于审查AI辅助生成的PR、从品味/质量层面审计代码（非指标层面——指标层面属于technical-debt范畴），或完善代码评审检查清单。触发指令包括“review for AI slop”、“find AI patterns”、“check code feels human”、“audit code-quality taste”。
通过MCP使用OpenAI Codex CLI，在编辑器中直接获取AI驱动的代码分析、生成、评审和网页搜索功能
通过单个命令端到端修复或实现追踪系统中的Issue —— 支持传入Issue ID或纯文本问题描述（需先通过om-prepare-issue提交），会对Issue进行分类，随后启动Bug自动修复链（针对UI修复的om-verify-in-repo、om-root-cause、om-fix、om-open-pr、om-auto-review-pr、om-auto-qa-pr）或功能实现流程（通过om-auto-write-spec生成规格，再通过om-auto-implement-spec实现）。支持隔离工作树、声明协议和干净终止。可用于执行「修复Issue 123」或粘贴问题描述的场景。
通过将每个阶段委托给匹配的ECC Agent，编排缺陷修复流程——将缺陷重现为失败的回归测试、修复至测试通过、评审以及受控提交。适用于现有行为出现故障或错误的场景。
代码质量提升：评审、重构、调试。阶段：评审反馈、系统化重构、根因调试、验证。能力：符合SOLID/DRY原则、代码坏味道检测、复杂度降低、缺陷排查、验证关卡。操作：评审、重构、调试、验证、代码确认。关键词：代码评审、重构、调试、SOLID、DRY、代码坏味道、缺陷修复、根因、验证、技术债务、提取方法、测试失败、完成声明。适用场景：评审代码变更、提升代码质量、修复缺陷、减少技术债务、合并/提交前验证。
调用Gemini CLI作为第二意见。可用于评审方案、代码、架构决策，以及分析能借助Gemini的1M+ token上下文窗口处理的大体积内容。