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共找到 64 个 Skills
一种迭代式的工作者-审阅者循环机制，会生成一个批评家子代理（subagent）对工作成果进行1-10分的评分并提供可落地的反馈，然后反复修订直到达到质量门槛（quality gate）。适用于功能开发、编写规格文档、审阅现有代码，或任何质量优先于速度的任务场景。触发短语："use review-loop"、"polish this"、"iterate on this"、"/review-loop"、"review with feedback loop"。
在保留经验积累并允许废弃代码的前提下，重复执行构建 -> QA -> re0-memo -> re0-work 循环。适用于长期Agent项目，此类项目的进度需通过质量合格的模板、可复用模块以及已消除的反模式来衡量，而非投入的时长或累积的功能数量。
按照此套件的方式评审并合并外部贡献：依据项目核心准则进行准入审核，保留作者署名权益后合并，完善新增Skill而非直接原始合并，随后在关闭PR前完成批准、署名致谢并作出说明。适用于任何协作者或维护者评审拉取请求（pull request）的场景，而非仅作者本人。
对计划或规格说明书（spec）进行全面审查，确保无意外情况、漏洞或错误。用于在实施前完善spec的严谨性。
验证实现是否符合其既定目标。当某个技能或Agent希望对自身输出获得二次意见，或者用户提出‘检查这个实现’‘验证你所做的内容’‘这是否正确？’‘审核输出结果’‘你做对了吗？’等请求时，可使用本技能。此外，本技能还会被其他技能（如memory-bridge、daily-update）自动生成为子代理，在向用户展示输出前进行自我检查。返回包含具体可操作问题的结构化通过/警告/失败判定结果。
可根据评估套件计划（/eval-suite-planner 的输出）或纯英文Agent描述生成评估测试用例，支持单响应和对话（多轮）两种评估模式，输出内容包括Copilot Studio测试集表格、可导入CSV文件（仅单响应模式支持）以及供人工审核的docx报告。
功能开发完成后，验证其是否符合规划要求、遵循系统架构与设计标准，并且已准备好投入生产。清晰地报告问题，由开发者决定需要修复的内容。
适用于TDD工作流、TDD循环相关工作场景
给一份 design 做一次架构体检——要么查 design 自己是否前后自洽（术语、契约、推进步骤之间不打架），要么查 design 和代码是否对得上（承诺了的东西代码真的做到了）。本技能只出问题清单和修复建议，不动手改东西。每次只锁定一个目标，不允许"顺手把另一项也查了"。触发场景：用户说"做架构检查"、"design 内部一致吗"、"方案和代码对得上吗"，或 implement / acceptance 阶段想先做一次体检再继续。
为关键步骤实现带有LLM-as-Judge自动验证的任务执行流程
Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 用于测试和监控AI Agent的质量。包含13个内置评估器以及自定义LLM-as-Judge模式。适用于Agent测试、生产质量监控、告警设置或Agent行为验证场景。
面向Claude Code会话的全面验证系统。