Skill

提供技能创建的系统化方法论，涵盖从需求分析、资源规划、结构初始化到内容编写的全流程指导，强调上下文效率、渐进式信息加载与模块化设计原则，适用于构建可复用、易维护且语义清晰的AI能力扩展单元。

分析任务本质并评估规模，识别核心目标与潜在风险，基于任务类型和隐含依赖智能匹配技能组合，提供优先级建议与元数据支持，辅助决策过程。

指导如何构建模块化技能包，通过整合专用工作流、工具接口与领域知识扩展系统能力，支持创建包含可执行脚本、参考文档和输出资源的结构化项目，适用于开发需重复执行且对准确性要求高的自动化解决方案。

面向通用研究任务，通过扫描本地代码库、检索网络资源及查阅项目文档，系统性地收集技术方案、最佳实践与实现范例，最终生成结构化研究报告，支撑非 Lean 领域的开发决策与实施规划。

将学术论文自动转化为多种传播与展示形态，包括交互式网页、讲解型视频和印刷级会议海报，支持从LaTeX或PDF源文件批量生成适配不同场景的高质量宣传材料，覆盖会议筹备、成果推广及跨平台发布需求。

提供创建可复用技能的完整指南，涵盖从需求识别、结构设计、文档编写到测试验证的全流程，帮助将领域知识或重复工作流封装为 Claude Code 能自动发现并执行的标准化能力。

提供分子结构建模与验证的全流程支持，涵盖模型和电子密度图的加载、状态快照与回滚、原子级导航与检查、残基完整性分析、密度拟合评估、几何质量验证（如拉氏图与旋转异构体）、未建模密度识别、实时空间精修及主链/侧链修正功能。

为游戏化组件和复古风格 UI 编写技术文档，采用 8-bit 术语与像素字体设计，嵌入真实游戏场景示例，强调任务系统、生命值表现等 RPG 元素，并统一通过 8bit 包封装 shadcn/ui 组件实现视觉与语义的双重怀旧体验。

指导如何创建高效技能，通过模块化结构扩展系统能力，整合专用工作流、工具与领域知识，以最小化上下文占用实现自动化任务处理，并支持资源按需加载的渐进式披露设计。

提供 Fireflies.ai 集成项目的标准化架构设计，涵盖分层结构、模块化目录组织、配置管理、错误处理与健康检查机制，支持快速搭建可维护、可测试、多环境适配的生产级应用。

针对 GitHub PR 评论进行智能分诊，优先识别安全漏洞、逻辑缺陷和测试缺失等关键问题并自动修复后回复，对格式建议、元数据文件修改等低价值评论直接静默关闭，显著降低评审噪声并提升问题解决效率。

提供对 Supabase 常见错误的自动诊断与修复能力，涵盖请求失败、集成异常及配置问题等典型场景，通过分析错误日志定位根源并执行针对性修正，确保服务稳定运行。

提供对长文本内容的多层级深度解析能力，融合结构化梳理、逻辑验证、跨学科视角、本质追问与系统关联分析，支持从快速理解到研究级综合的完整认知升级路径，并将知识转化为个性化行动方案。

提供 issue 跟踪与项目管理的最佳实践指导，涵盖问题描述规范、标签体系设计、优先级评估、迭代规划及跨工具协作流程，帮助团队建立高效的任务管理与协作机制。

将学术论文自动转化为多种推广与展示形式，包括交互式学术主页、专业演示视频及印刷级会议海报，支持从 LaTeX 或 PDF 源文件批量生成适配不同场景的高质量成果，适用于会议筹备、成果传播与学术影响力提升。

通过系统性诊断网站的可抓取性、索引状态、页面性能与内容质量，识别影响搜索引擎排名的技术与内容瓶颈，并提供优先级明确的优化建议，提升站点在自然搜索中的可见性与竞争力。

指导创建模块化技能包，通过专用工作流、工具集成与领域知识扩展系统能力，采用渐进式披露设计管理上下文效率，支持脚本复用、资源按需加载与结构化输出生成。

自动化处理 SLEAP项目 GitHub 上的问题与讨论，涵盖从拉取原始内容、下载附带图片、结构化归档到初步分析和响应草拟的全流程，支持快速定位版本修复情况、复现问题及生成用户友好的技术支持回复。

提供团队任务的命令行管理能力，支持查看待办与已完成任务、归档或清理已解决任务、可视化任务依赖关系，并可根据项目与环境切换上下文，适用于维护任务列表清晰度及分析任务关联场景。

面向 JavaScript 初学者与进阶者，系统化撰写结构严谨、SEO 友好的概念文档，涵盖定义解析、类比说明、代码演示、常见误区、实战模式及知识检验，所有内容严格遵循可读性、准确性与搜索意图匹配原则。

通过结构化对话式访谈，全面采集新项目的核心信息，涵盖功能定位、发展阶段、关键性评估、安全合规要求、团队协作模式、商业背景、时间节点、技术栈及历史债务等维度，并自动生成标准化的项目档案文件，为后续开发与维护提供精准上下文。

根据代码库的最新变更，同步更新英文 changelog 并校准中文文档内容，确保用户文档准确反映产品行为，最后执行双语同步以维持文档一致性。

通过深度对话式访谈，系统化梳理用户提出的功能需求或技术方案，覆盖问题背景、技术选型、边界条件、依赖关系与验收标准等全维度细节，最终生成可直接落地的精细化规格说明或任务描述。

根据指定章节或部分生成符合MIT标准的专业认证考试文档，严格遵循教育测量学规范，覆盖知识记忆、概念辨析、批判评估、架构分析和决策矩阵五类题型，输出为可打印分发的DOCX文件，并确保每道题目具备可验证的心理测量指标与课程内容强关联性。

将特定领域的专业知识封装为可复用的功能模块，使系统能自主识别使用场景并调用相应能力，适用于文档处理、数据分析等重复性任务的自动化执行。

提供标准化技能创建框架，涵盖模板结构、命名规范、文件路径、使用场景判断及实施指引，支持快速构建可复用、可发现、符合系统规范的新技能。

面向技术文档检索的智能知识查询能力，支持结合语义理解与关键词匹配，在产品知识库中精准定位使用指南、配置方法、功能说明、最佳实践及故障排查方案，特别适用于解答“如何”“是什么”类问题。

对代理技能进行系统性质量评估，依据 Anthropic 最佳实践检查命名规范、描述准确性、内容精炼度、结构合理性、自由度适配性及反模式问题，输出带权重评分的诊断报告和可落地的优化建议。

掌握 JavaScript 核心机制，涵盖类型系统、作用域、闭包、事件循环、异步编程及函数式编程等关键概念，提供对 this 指向、原型链、模块化和现代语法的深入理解，适用于代码调试、性能优化与高质量应用开发。

指导如何构建高效技能，通过模块化封装专用知识、工作流与工具集成，实现对特定任务的自动化支持，适用于需要扩展基础能力以处理复杂或重复性工作的场景。