Skill

提供在 VS Code 中直观对比文件差异的能力，支持本地文件比对、与 Git 历史版本（如上一提交、指定 commit）的差异查看，以及暂存区与工作区内容的可视化比较，适用于代码变更审查和调试场景。

基于 LLVM 架构构建源码分析与开发工具，支持编译时插件、静态检查、自动化重构及调试器扩展，适用于实现智能代码补全、跨文件符号重命名、自定义 lint 规则等场景，同时可集成至 IDE 提供实时代码建议。

按需调用 MCP服务器，动态发现并执行其提供的工具、资源与提示模板，无需预先集成，支持文件操作、知识图谱管理、代码仓库交互及网络搜索等能力，适用于临时性、探索性或调试类任务。

统一管理 TypeScript 项目开发规范，自动识别 npm/yarn/pnpm/bun 等包管理器并严格遵循其命令体系，强制导出函数标注明确返回类型，推行自解释代码、简洁 JSDoc、结构化导入顺序及现代化语法实践，确保代码质量、可维护性与团队协作一致性。

面向 Claude Code 插件的自动化深度审查能力，覆盖安全漏洞检测、最佳实践验证、CLAUDE.md 规范符合性、市场目录合规性、Git 仓库健康度及性能与可访问性评估，支持生成结构化审计报告并提供分级修复建议。

提供对 Google Calendar 的完整命令行管理能力，支持多账户日历列表查看、事件增删改查、跨日历空闲时段查询等操作，适用于需要在终端高效协同和调度的场景。

分析 Python 代码库并识别高价值的模糊测试目标，聚焦于解析、解码、验证等边界逻辑，结合代码结构与测试覆盖情况筛选关键函数，生成包含定位结果和后续行动指引的简明报告，辅助自动化测试流程搭建。

通过连接复用、分级缓存、请求精简、并行控制与服务端过滤等手段，全面提升 Apollo.io API 的响应速度与吞吐能力，适用于高并发查询、批量处理及低延迟敏感场景。

支持视觉内容理解、实时网页搜索、网页内容提取、GitHub 代码库探索及 MCP 工具调用，覆盖从图像分析、信息检索到代码协作的多模态智能交互场景。

对代码变更进行深度审查，识别安全风险、低质量模式及潜在影响，自动适配前端或后端等不同技术域的检查规范，并生成结构化报告，涵盖问题定位、修复建议与跨模块影响分析。

自动检测插件是否符合 Claude Code 插件规范，涵盖目录结构、JSON 格式、元数据、权限设置、安全风险及市场目录一致性等维度，支持一键修复常见问题并生成详细诊断报告。

专注于 Vertex AI ADK代理的生产级部署与协同调度，支持多智能体架构的构建、A2A 协议通信、任务分发与状态追踪，集成代码沙箱执行和记忆存储能力，覆盖从本地测试到 Agent Engine 上线的完整 CI CD 流程。

提供Linux系统级性能问题的深度诊断能力，覆盖CPU热点、进程阻塞、延迟抖动、内存泄漏、IO瓶颈、虚拟化开销及事件聚合等场景，支持实时内存中事件处理与多维度关联分析，适用于性能调优、内核调试及底层机制学习。

对代码变更进行多维度深度审查，覆盖正确性、安全性、性能、可维护性、测试质量及类型安全，结合项目特定规范（如 Bun 工具链、Drizzle 迁移流程、OWASP 风险防范）提供结构化反馈，支持在 PR 提交前、实施计划阶段或工作区差异分析时介入，确保代码健壮可靠。

提供对 Civitai 平台用户的全流程管理能力，包括实时查询用户状态、切换封禁与静音状态、调整排行榜资格、彻底清除违规内容等操作，所有动作均通过官方 API 执行并同步更新会话、索引与日志。

自动生成和配置数据工作流中的操作符，支持 ETL 流程、数据转换与任务编排，适用于构建可靠的生产级数据管道，可输出标准化代码并验证配置合规性。

构建跨 AWS、Azure 和 GCP 的可复用云基础设施模块，通过标准化的代码结构实现多云环境下的资源编排与管理，支持模块化部署、输入验证及自动化测试，提升基础设施即代码的一致性与可靠性。

实现 Replit 集成中的隐私合规管理，涵盖敏感数据识别与脱敏、分级分类存储、自动化的数据保留与清理机制，以及 GDPR/CCPA 要求的数据导出、删除和审计追踪能力。

自动创建符合企业工作流规范的 Jira 工单，涵盖项目管理、合规性、治理及系统集成等场景，支持从需求分析到工单配置的全流程生成与校验。

面向 Web 前端项目全周期开发，涵盖页面与界面构建、静态网站部署至云开发环境、集成云开发 Web SDK 实现数据库访问、云函数调用及标准化身份认证，并支持 Vite 等现代构建工具与哈希路由配置。

面向任意领域的 AI 代理构建能力，支持从基础能力设计、领域知识注入到上下文管理的全流程，强调以最小可行集启动、依赖模型自主决策、按需演进复杂度，适用于客服、研究、运营及创意等场景。

支持创建和编辑符合 JSON Canvas 规范的 .canvas 文件，可构建包含文本、文件引用、外部链接、分组容器及连接线的可视化画布，适用于制作思维导图、流程图、看板或知识图谱等结构化内容。

基于本地 Markdown 文件实现看板式任务管理，支持创建、分配、进度跟踪与归档任务，严格遵循预定义格式规范，确保与前端应用兼容，所有操作实时同步到 kanban.md 和 archive.md 文件中。

对网络流量数据包进行离线深度分析，通过规则匹配检测安全事件并生成结构化日志，支持快速验证检测逻辑的准确性与稳定性，适用于威胁狩猎和规则调优场景。

执行 Windows 域环境下的渗透测试与红队攻击，涵盖从域内侦察、凭据窃取、Kerberos 票据操控到横向移动和权限提升的完整链路，利用协议缺陷与配置漏洞实现域控突破与持久化访问。

自动配置轮询机制，支持在 API 集成场景中实现定时拉取外部服务数据的完整流程，包括参数设定、间隔控制、错误重试策略及状态监控，适用于需要与第三方系统保持同步的自动化集成任务。

通过事件触发与用户分群实现产品内消息的精准触达，支持引导式交互与功能推广，结合多类型消息组件和行为数据分析，优化用户转化路径并降低认知负荷。

面向 iOS 应用性能问题的全链路诊断与优化能力，覆盖内存泄漏、卡顿冻结、电池异常耗电、能量效率及自动化性能分析场景，支持图形界面与命令行双路径 profiling，提供 Instruments 深度集成、MetricKit 数据解析及典型反模式修复方案。

自动化生成和管理 Ansible playbook，支持配置定义、任务编排与环境部署的全流程操作，结合最佳实践提供从设计、测试到生产发布的完整解决方案，适用于复杂基础设施的高效协同与持续运维。

提供 Linear 集成的端到端调试能力，涵盖 API 请求响应日志记录、调用链路追踪、服务健康检查、交互式命令行诊断及环境配置校验，支持快速定位连接异常、性能瓶颈与配置错误。