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共找到 416 个 Skills
运行一个具备研究与实现模式的自主开发循环。适用于编排基于Dots任务跟踪和Git工作流自动化的迭代式研究与实现周期。
按照agentskills.io规范编写和优化Agent Skills。适用于创建新的SKILL.md文件、修改现有Skill、审核Skill质量，或是通过规范命名、描述和渐进式披露来整理Skill目录的场景。
系统化的文档审核与维护。当文档可能存在过时、缺失或组织混乱的情况时，可使用此技能——例如在功能开发完成、代码重构、依赖升级之后，或是作为定期的健康检查。它规定了docs/和manual/的文件夹结构，调度haiku子代理进行代码库/文档扫描，并将文档创建任务分配给专业代理（reference-builder、technical-writer、learning-guide），由docs-architect担任质量把关人。
多Agent实施计划评审。在制定计划后、实施前使用，尤其适用于复杂或高风险的变更场景。
在会话全程监控上下文窗口的健康状态，借助峰值上下文质量实现最高输出保真度。该技能会在plan-interview和intent-framed-agent之后自动激活，在执行过程中持续运行，当会话自然结束或通过交接终止时，会平稳地将任务交接给simplify-and-harden和self-improvement。当多步骤Agent任务执行，且会话连续性或上下文漂移是需要关注的问题时，即可使用此技能。对于长时间运行的任务、复杂重构工作，或任何上下文退化会悄然破坏输出结果的场景，该技能尤为重要。即便用户未提及“context surfing”，只要Agent任务已确定意图和计划并在多步骤中运行，此技能就会自动生效。
TensorLake SDK 用于构建智能体工作流、沙箱化代码执行以及文档解析/提取。当用户提及TensorLake，或询问TensorLake的API/文档/功能时使用。此外，当用户构建需要无服务器工作流编排（并行map/reduce DAG）、LLM生成代码的沙箱化执行，或从PDF/图片中进行文档解析、结构化提取与OCR的AI Agent或智能体应用时，也可使用该SDK。它可作为基础设施层与任意LLM提供商（OpenAI、Anthropic）、智能体框架（LangChain、CrewAI、LlamaIndex）、数据库或API配合使用。
利用仓库现有基础设施和独立评估者环境验证你已完成的代码变更。在实现变更后使用此流程，适用于需要运行单元或集成测试、检查构建或代码规范门禁、用证据证明实际功能正常工作，以及检查变更代码的清晰度、去重性和可维护性的场景。如果仓库暂无法验证，请移交至`agent-readiness`；如果你正在审核他人的代码，请使用`review`流程。
当用户询问实时体育比分、排名、球队数据、赛事总结（包含技术统计、领先球员、得分回合、赔率和获胜概率）、NFL/NBA/MLB/NHL/NCAA/MLS/EPL/WNBA赛事、球队赛程、投票或排名时，可使用此技能。这是一款ESPN体育CLI工具，支持10个联赛的实时比分查询、离线搜索、球队对垒对比，以及丰富的单场赛事总结数据。无需API密钥。可通过自然语句触发，例如“湖人比赛的比分是多少”、“爱国者本周赛程”、“NFL排名”、“今晚独行侠比赛的技术统计”、“酋长vs老鹰对垒记录”、“AP排名第一的是谁”。
当用户请求生成、创建或撰写专业研究报告时使用此Skill，报告类型包括但不限于市场分析、消费者洞察、品牌分析、财务分析、行业研究、竞争情报、投资尽职调查或任何咨询级分析报告。该Skill分两个阶段运作——(1)生成包含章节框架、数据查询要求和分析逻辑的结构化分析框架；(2)在其他Skill完成数据收集后，生成包含结构化叙述、嵌入图表和战略见解的最终咨询级报告。
MoAI超级Agent——自主开发的统一编排器。将自然语言或明确的子命令（plan、run、sync、fix、loop、project、feedback）路由到专用Agent。可用于从规划到部署的任何开发任务。
为每个独立领域分配一个子Agent，以并行执行调查与修复工作。适用于存在2个及以上无共享状态或顺序依赖的无关故障场景（例如：独立的测试文件失败、子系统故障、独立Bug等）。
通过评估反馈有效性并并行修复问题来处理PR评审反馈。适用于处理PR评审意见、解决评审线程或修复代码评审反馈的场景。