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共找到 416 个 Skills
独立故障的并行排查。适用于多个不相关问题需要并行解决的场景。
该技能适用于迭代运行CI检查并修复故障的场景，可在执行make目标（fast-ci、all-ci、ci）、迭代处理lint/格式/类型/测试错误，或者需要对pytest/ty/ruff/prettier/make/gt命令使用devrun Agent模式时使用。
自主执行前配备数学歧义度阈值校验的苏格拉底式深度访谈工具
审查足球数据代码及可视化内容的正确性。可在构建完图表、数据管道或分析结果后使用。会调度专门的审查员来校验数据准确性、图表规范、视觉效果以及交互边界场景。
将规格说明或架构分解为带有验收标准、依赖关系和实施顺序的可构建任务，供AI Agent或工程师使用。生成`.agents/tasks.md`文件。不用于澄清模糊需求（请使用discover工具）或设计架构（请使用system-architecture工具）。构建完成后的代码质量检查，请查看review-chain。打包和PR相关操作，请查看ship。
CloudAnalyzer的命令行界面——面向Agent的CloudAnalyzer工具包，CloudAnalyzer是一款用于地图绘制、定位和感知输出的QA平台。支持8组共27个命令：点云评估、轨迹评估、地面分割QA、配置驱动的质量门控、基线演进、处理、可视化和交互式REPL。
将论文的声明与其公开代码库进行对比。适用于用户要求审核论文、检查代码与声明的一致性、验证特定论文的可复现性，或查找论文与其实现之间的差异时使用。
将面向Agent的指令压缩至最少字数，同时保留行为要求、约束条件和表述清晰度。
运行Figma Plugin API脚本以完成画布写入、检查、变量管理及设计系统相关工作。这是本目录中所有其他Figma技能的前置要求。
元技能（Meta-skill）：通过引导用户从智能体库（agentic library）中选择合适的配置文件（profile）并执行compose命令，帮助新项目创建AGENTS.md文件。当没有合适的配置文件时，也可帮助从零开始创建自定义AGENTS.md文件。当用户要求设置智能体指令、创建AGENTS.md或为项目配置智能体时触发该技能。
当用户要求你通过chatter、agent-chat启动、加入或继续与其他Agent的对话，或是就某个主题X与其他Agent交流时，使用本技能。
配置委托队列（lanes）：指定由哪个实现者CLI处理哪类工作，可配置模型、工作量（或变体）参数。该功能会自动发现已安装的CLI，生成队列映射方案供用户确认，仅在用户明确同意后才写入全局或项目配置。适用于用户要求设置、配置或重新配置委托队列、队列组，或指定由哪个实现者处理功能/测试/UI工作的场景——不适用于向实现者分派编码任务。