Skill

部署并配置 Prometheus、Grafana 或 Datadog 监控栈，实现对生产环境的指标采集、可视化看板与告警规则的自动化搭建，支持容器化及主机级监控，确保系统可观测性。

专注构建高可用、可扩展的 Discord 机器人，支持 JavaScript（Discord.js）和 Python（Pycord）双栈开发，涵盖网关连接管理、slash 命令注册、按钮与下拉菜单等交互组件、分片部署及速率控制，兼顾安全实践与生产就绪规范。

面向企业级技术文档建设，提供基于 Nextra 与 Next.js 的现代化静态站点生成能力，支持 MDX 内容编写、文件系统路由、主题定制、多语言适配、高性能搜索及 SEO 优化，适用于 API 参考、知识库和产品文档等场景。

提供 Claude Code 扩展开发的完整框架，支持技能构建、子代理编排、插件封装、命令注册、事件钩子、上下文记忆、多级配置、沙箱隔离、无头运行及复杂代理协作模式，覆盖从本地开发到 CI/CD 自动化的全场景工程需求。

提供面向应用性能、可扩展性与韧性的全周期测试能力，覆盖负载验证、压力极限探测、突发流量模拟、长期稳定性评估及扩缩容效果检验，支持基于真实用户行为建模的场景生成、多维度资源监控与根因分析，并通过自动化代理协同实现测试执行、结果解读及生产环境比对。

提供面向 Metabase 文档的自动化合规审查能力，依据官方写作风格指南检查语气、结构、链接、格式、代码示例及句式问题，支持 GitHub PR 评审与本地文件比对两种模式，确保文档专业、清晰、用户友好。

面向游戏安全研究的逆向工程能力，涵盖跨平台调试、二进制分析、内存扫描与动态插桩，支持对 Unity、Unreal 等引擎游戏及原生程序的结构解析、逻辑追踪与行为干预，适用于反作弊机制分析、漏洞挖掘和定制化破解场景。

提供机器学习部署中特征存储连接器的自动化支持，涵盖配置生成、最佳实践指导及生产级代码输出，适用于模型服务、MLOps 流水线与线上监控等场景。

对现有代码库进行深度解析，梳理项目结构、依赖关系、编码规范、外部集成及技术债务，自动生成架构说明与技术栈文档，为后续开发决策和系统演进提供清晰、可追溯的上下文基础。

为项目自动生成和优化 CLAUDE.md 文件，支持智能分析现有内容、按项目类型与技术栈定制结构、适配不同团队规模，并可构建模块化文档体系，确保符合官方格式规范与最佳实践。

提供事件驱动的自动化能力，支持在代码开发全周期中响应工具调用、会话启停、用户输入等关键节点，实现安全校验、上下文注入、结果反馈与流程控制，兼顾自然语言推理与确定性脚本执行。

掌握光标自动补全与 AI 代码建议的交互方式，通过快捷键实现代码片段的逐字或整段采纳，结合项目上下文提供符合风格的智能续写，提升编码效率。

执行复杂代码分析、重构与自动化修改，支持多文件上下文理解及安全控制下的智能代码生成，适用于需深度语义解析的工程任务，通过会话机制保持上下文连贯，并可在并行流程中按依赖顺序协调分析、实现与测试环节。

在边缘网络上运行轻量级、高并发的无服务器函数，支持通过模块化配置实现请求拦截、数据存储、定时任务与消息队列处理，结合缓存、流式响应和 AI 推理能力，适用于构建低延迟 API 网关、静态资源服务及事件驱动架构。

***name: cli-referencedescription: Claude Code CLI commands, flags, headless mode, and automation patternsallowed-tools: [Read]CLI ReferenceComplete reference for Claude Code command-line interface.Wh

支持在 Claude Code 环境中创建、组织和优化 Slash 命令，涵盖 YAML 配置、动态参数注入、文件内容引用、内联 Bash 上下文获取、插件资源调用及多组件协同工作流，适用于构建可复用、可共享、可维护的自动化提示工程体系。

提供技能模板的自动化生成能力，支持根据用户需求快速搭建符合规范的 Agent Skill 目录结构，包括标准化的 SKILL.md 文件、可选资源目录及验证流程，适用于 GitHub Copilot 环境下定制化 AI 能力的初始化与复用。

基于抽象语法树的代码结构化分析能力，支持跨40多种编程语言的精准模式匹配、安全漏洞扫描与语义级代码重构，能识别嵌套调用、继承关系、API使用等复杂结构，显著降低文本搜索产生的误报，适用于大规模代码库的智能探索、质量管控与自动化演进。

提供本地 Web 应用的端到端测试与调试能力，支持在真实浏览器中模拟用户操作、验证界面元素与交互逻辑、捕获屏幕快照、读取控制台日志，并检查响应式布局及网络行为。

自动生成和管理测试所需的数据结构，支持单元测试、集成测试及模拟配置等场景，能够依据行业规范生成可直接投入生产的代码与配置文件，适用于需要高效构建稳定测试数据的开发流程。

解决 Cursor代码库索引异常问题，涵盖索引卡顿、搜索无结果及性能瓶颈，通过配置优化与缓存清理恢复 @codebase 搜索功能，确保代码库高效稳定索引。

优化 API 操作标识的命名结构，将自动生成的接口名称转换为更具可读性的分组方法调用形式，支持通过建议生成或手动配置实现 sdk .resources .action 的链式调用风格，提升 SDK 使用体验。

将 AI 协作会话内容结构化生成摘要，自动注入 GitHub PR 或 GitLab MR 描述中，包含任务标题、所用模型与按时间顺序排列的操作记录，同时严格过滤敏感信息并保留原始描述内容。

直接获取 OpenCode 存储中最新的回复内容，仅在用户明确要求查看 oc 输出时触发，严格按原样返回命令结果，失败时仅提示“no reply available”，不进行任何额外解释或补全。

根据自然语言需求生成全栈应用，自动识别项目类型并选择技术栈，规划工程结构后协调多个智能体协作完成开发，适用于从原型设计到功能实现的端到端应用构建流程。

提供基于本地代理的地点搜索能力，支持先解析模糊位置再按类型、营业状态、评分和价格等条件筛选周边场所，适用于需要精准定位并过滤餐饮娱乐等实体场所的实时查询场景。

自动生成和配置用于第三方服务对接的 webhook 发送模块，支持标准化 API 集成模式与最佳实践，可产出可直接部署的代码与配置方案，适用于需要与外部系统建立安全、可靠事件通知机制的开发场景。

专注 DWARF 调试信息的深度解析与标准理解，覆盖 v3 至 v5 版本，支持对编译后二进制文件中 DWARF 数据的验证、结构分析、质量评估及代码级交互，适用于调试格式研究、工具开发与底层调试支持场景。

将文本内容自动转化为结构化信息图，支持流程步骤、层级关系、数据对比、图表统计等多种可视化形式，通过模板化配置实现图文并茂的知识表达与信息压缩。

提供Python代码性能分析与优化能力，涵盖CPU和内存瓶颈定位、算法与实现层面的加速策略、I/O与数据库操作调优，以及生产环境实时剖析，支持从开发调试到线上监控的全周期性能提升。