Skill

为单体仓库各子系统自动生成标准化技能集，涵盖 Python、Go、TypeScript、React 等语言通用规范，以及 CLI、Server、RAG、Runtime 等子系统专属的最佳实践指南，统一输出为结构化检查清单与技能文档，确保 AI 编码符合行业理想模式而非现有代码缺陷。

面向新项目快速理解的自动化分析能力，覆盖代码结构梳理、技术栈识别、架构模式判定、开发流程还原及规范约定提取，适用于工程师接手陌生项目、技术尽调或解答系统原理类问题。

为 Node.js/Express/TypeScript 微服务提供标准化后端开发框架，涵盖路由定义、分层控制器与服务设计、Prisma 数据访问、Zod 输入验证、Sentry 错误追踪及 unifiedConfig 配置管理，强调职责分离、可测试性与一致性实践。

自动执行机器学习中的数据集划分任务，支持按比例或分层方式将原始数据拆分为训练集与测试集，生成符合行业规范的可部署代码，并提供配置校验与最佳实践建议。

自动完成性能测试中的峰值负载场景搭建，支持从方案设计到可执行配置的生成与验证，适用于高并发压测、系统瓶颈分析及性能基线 benchmarking 场景。

自动同步更新 DecentPaste 项目中多个配置文件的版本号，覆盖 package.json、Cargo.toml、tauri.conf.json、downloads.json 及 iOS 工程中的 MARKETING_VERSION 字段，确保各处版本一致，适用于发布前的轻量级版本升级操作。

自动化执行端到端集成测试流程，涵盖测试环境初始化、数据库创建与数据填充、依赖服务编排、多套测试用例并行运行、覆盖率分析及执行后资源清理，确保组件间交互验证的可靠性与可重复性。

具备数据库死锁的自动识别与根因分析能力，可实时监控锁竞争状态、解析事务执行路径，并输出针对性优化建议，适用于生产环境高频死锁排查及预防性运维场景。

面向业务价值与用户可感知结果的端到端及集成测试设计能力，通过行为驱动骨架、ROI量化评估、属性验证与可观测性校验，确保测试覆盖核心功能、数据一致性和关键错误路径，同时严格约束 mock 边界与执行条件。

支持为 Artsy Engineering 博客创建新文章，根据用户选择的模板类型生成结构化 Markdown 文件，自动填充作者信息、日期和分类，并确保作者已预先配置在站点配置中。

根据代码库的结构、测试覆盖率、类型注解、依赖状态和文档完整性等特征，判断其属于规范、过渡、遗留或新建项目类型，并据此采取遵循既有模式、逐步改进、谨慎重构或建立最佳实践的相应开发策略，确保修改方式与项目现状匹配。

具备从数据中挖掘变量间定量关系的能力，能自动构建并评估线性、多项式等回归模型，输出预测结果与R平方、均方根误差等统计指标，适用于价格预测、趋势分析及因果关系推断等场景。

自动同步新增信息图模板到各配置文件，更新技能文档中的模板列表、AI Playground 的提示词库以及站点画廊的模板映射关系，确保所有引用保持一致且不破坏现有结构。

打造具有鲜明视觉个性和高度完成度的前端界面，通过大胆的美学定位、精心挑选的字体与配色、富有表现力的动效及突破常规的空间构成，生成令人过目难忘的定制化网页组件或应用，彻底规避千篇一律的AI设计风格。

在提交拉取请求前执行全流程质量验证，涵盖代码格式与测试、调试痕迹扫描、设计原则与系统不变量对齐审查、RFC 合规性判断，以及文档同步性检查，最终生成结构化就绪报告并明确是否具备合并条件。

为 Gamma 应用构建本地高效开发环境，支持代码修改即时生效、离线模拟 API 响应、按环境切换配置，显著缩短开发反馈周期，适用于快速迭代和调试 Presentation 相关功能。

提供 Python代码日志规范性检查能力，自动识别错误的日志级别使用、缺失异常上下文、未命名 logger、混用 print、以及敏感信息泄露等问题，支持基于语义场景的 severity 级别校验与修复建议。

对系统认证机制开展深度安全审查，覆盖 JWT、OAuth、会话凭证及 API 密钥等主流方案，识别密码策略缺陷、会话管理漏洞、令牌配置风险与多因素认证缺失等问题，并依据行业标准提供可落地的加固建议。

实现微服务出站事件端点的创建与修改，通过定义事件签名与触发逻辑，生成对应代码并完成测试验证，确保系统间事件通信的正确性与可维护性。

自动化创建和管理 Google Cloud Platform 中的 IAM 权限绑定，支持按角色、成员和资源粒度配置访问控制策略，生成符合安全规范的生产级配置，并提供最佳实践建议与合规性验证。

根据功能需求或问题描述生成结构化开发计划，支持从自然语言请求或任务编号解析目标，结合代码库上下文进行方案设计与工作拆解，产出符合项目规范的实施路径，适用于功能规划、缺陷修复及任务分解场景。

支持在无 Xcode 环境下，通过命令行完整构建、调试、测试、优化及发布 macOS 原生应用，基于 Swift 与 SwiftUI / AppKit 实现端到端开发闭环。

当用户提出问题时，应将其视为需要直接回应的疑问而非隐含指令。准确回答问题本身，坦诚说明判断依据、风险与权衡，并在回应后等待进一步指示，避免擅自行动或假设意图。通过澄清而非预判来推动协作。

通过先编写测试用例并验证其失败，再实现最小化代码使其通过，确保所有功能均被有效验证。该方法强制暴露缺陷、防止过度设计，并以自动化方式持续保障代码质量与行为一致性。

基于观察和文献分析生成可验证的科学假说，系统性提出竞争性解释与机制模型，设计实验方案并预测结果，结合可视化图表构建跨领域的研究框架，支持从假设提出到验证的完整科研流程。

面向技术团队的知识沉淀与协同，支持架构决策记录、系统全景说明、API接口说明及运维操作手册的编写与维护，强调文档即代码、图文并茂、场景适配和持续演进，确保技术资产可追溯、可理解、可执行。

构建高可用的 Supabase 集成方案，通过熔断机制防止级联故障，利用幂等性保障重复操作安全，采用舱壁隔离控制资源竞争，并借助死信队列处理不可恢复错误，全面提升系统在异常场景下的稳定性和容错能力。

支持跨云平台的现代化应用交付与运维，涵盖边缘计算、容器化部署、Kubernetes 编排及 GitOps 流水线，具备从代码构建、安全扫描到多环境发布、权限管控和性能优化的全生命周期管理能力。

自动分析测试覆盖率报告，识别未覆盖的代码路径与潜在风险区域，提供优化建议和修复方案，支持多种测试框架的覆盖率数据解析与可视化解读。

自动生成符合行业规范的图表配置方案，支持可视化内容的结构化构建与优化，适用于数据展示、技术文档及演示材料中的图表设计场景。