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共找到 9 个 Skills
在投入成本前预估任务运行规格：基于模型公开的任意等级，确定成本最低且足够的能力层级（快速、标准、前沿），以及该层级内的推理强度。适用于工作任务算力过剩/不足、成本过高、模糊不清、高风险，或需要确定使用哪类模型以及所需推理程度的场景。
为长期运行的AI应用开发设计并构建多Agent框架架构。受GAN启发的生成器-评估器模式、Sprint契约协商、上下文管理、质量标准校准。基于Anthropic工程模式。适用于以下场景：“构建框架”、“多Agent架构”、“Agent编排”、“生成器-评估器”、“长期运行应用”、“框架设计”、“Agent流水线”、“质量评估循环”、“Sprint契约”、“用Agent构建应用”、“Claude Agent SDK架构”，或者在构建需要规划→生成→评估周期的复杂全栈应用时。也适用于讨论AI工作流中的上下文退化、自我评估偏差或假设测试的场景。
将提示词转换为带有阶段专属澄清内容的结构化TCRO格式。会被/ai-eng/research、/ai-eng/plan、/ai-eng/work和/ai-eng/specify命令自动调用。用于优化模糊的提示词、梳理需求或在执行前提升用户输入质量。
Claude Code Lab参与者的最终回顾与自我评估。通过AskUserQuestion模块运行四个连贯的交互式环节——进度审核、最佳提示词、月度计划和反馈收集。触发指令为"/lab-retro"、"lab retrospective"、"claude code lab final"，或在完成6周Claude Code Lab培训营后自动触发。
主动式Token预算评估与任务拆分策略。当查询涉及多个大文件上传、全面多文档分析请求、包含大量研究的复杂多步骤工作流（10次以上工具调用），或出现“完整分析”“全面审计”“彻底审查”“深度探究”等表述，以及结合大量研究与大型输出成果的任务时，使用该技能。此技能有助于提前评估Token消耗风险，并在开始工作前推荐拆分策略。
Suggest agent rules analyzing the session history and the current repository.
生成针对未来AI Agent使用优化的结构化会话摘要。适用于以下场景：(1) 编码/调试会话结束时；(2) 用户提及“压缩”“总结会话”“保存上下文”或“收尾”时；(3) 上下文窗口过长且需要保持会话连续性时；(4) 切换任务或休息前。生成机器可读取的交接文档，使下一次会话无需重新解释即可流畅启动。
关于贡献和使用Awesome Claude Code仓库的专业指南，该仓库是Claude Code技能、Agent、钩子及相关资源的精选合集。
遵循Anthropic官方最佳实践和最新API文档，创建、审核并迭代Claude Code Skill。适用于创建Skill、审核现有Skill、撰写Skill描述、设计Skill架构，或当用户提出"创建一个Skill"、"审核我的Skill"、"Skill最佳实践"、"Skill描述帮助"等需求时使用。请勿用于创建插件、命令、Agent或钩子——此类需求请使用插件开发类Skill。