Skill

提供机器学习模型的可解释性分析能力，支持对各类模型进行特征重要性量化、预测归因分解及偏差检测，生成多种可视化图表辅助理解模型决策逻辑，适用于模型调试、公平性评估、特征工程优化及可解释AI系统构建等场景。

面向 Web 服务开发，支持构建高性能、安全且可观测的 HTTP 服务，涵盖 REST API、GraphQL 和 WebSocket 等协议，提供路由分发、中间件编排、状态共享、认证鉴权、请求解析与响应处理等核心能力。

完成开发分支的集成决策，验证测试通过后提供合并、创建拉取请求、保留或丢弃分支的标准化选择，执行所选操作并清理工作树，确保代码整合过程安全可控。

利用多模态大模型对UI界面进行深度分析，支持从可用性、无障碍标准、设计系统一致性到实现与设计稿比对等多种审查场景，提供结构化评估框架和分级问题反馈。

提供电子表格的全流程处理能力，涵盖新建、编辑、公式计算、格式设置、数据分析与可视化，支持多种格式文件，确保公式零错误、模板风格严格一致，并按金融建模规范进行颜色标注、数字格式化及假设管理。

面向 Next.js 应用的深度调试与结构分析能力，支持实时查看路由配置、组件分布、构建参数及项目配置，帮助开发者快速定位路由异常、理解应用拓扑、验证构建行为，专用于 Next.js 项目开发与问题排查。

提供面向软件工程全维度的代码审查能力，覆盖安全漏洞识别、性能瓶颈分析、编码规范检查及可维护性评估，能针对不同上下文给出分级问题诊断与可落地的优化建议，适用于 Pull Request 评审、代码质量审计及开发实践指导。

根据跨平台复用需求与平台API依赖，决定代码的共享策略与源集位置，通过 expect/actual 实现平台差异封装，利用 jvmAndroid 统一 JVM 共享逻辑，确保 Android、Desktop 与 iOS 的高效协同开发。

指导如何创建高效技能，通过模块化结构扩展系统能力，整合专用流程、工具与知识资源，实现自动化任务处理与上下文优化管理。

配置并管理 Lindy AI 的事件回调服务，实现对外部系统的实时通知与响应，支持运行状态追踪、自动化流程触发及异常告警，确保安全可靠的异步通信。

专注于运动训练数据的深度分析，通过长期追踪锻炼记录与体能指标，识别能力提升趋势、停滞阶段、恢复需求、最佳表现时段及潜在伤病风险，为个性化训练计划优化提供科学依据。

提供跨站脚本漏洞的系统化检测与利用能力，覆盖反射型、存储型和DOM型XSS场景，支持上下文识别、多编码绕过、WAF规避及CSP绕过技术，适用于Web应用安全评估与渗透测试。

提供地理空间矢量数据的全流程处理能力，涵盖多种格式的读写、坐标系管理、几何运算、空间分析、可视化及数据库集成，支持缓冲区分析、空间连接、叠加分析、边界融合、地图绘制等专业地理信息任务。

为 Turborepo 单体仓库提供构建加速能力，支持本地与远程缓存配置，可精准控制任务依赖、输入输出范围及环境变量影响，适用于新项目初始化、CI/CD 流水线优化、跨团队缓存共享及缓存失效问题排查等场景。

构建基于多智能体协同的质量工程体系，通过自主分析、风险预判与动态协作实现测试全流程自动化。系统支持跨代理状态共享与持续学习，在人类监督下完成从代码变更到发布决策的闭环质量保障，适用于复杂系统的高频率可靠交付。

构建适配各类屏幕尺寸的响应式界面，采用移动优先策略，通过流体容器、相对单位、媒体查询和触控优化实现跨设备一致体验，确保内容在小屏上优先呈现、文字清晰可读、交互元素易于点击，并支持多端布局测试与图像自适应加载。

生成具有精确布局控制的有向或无向关系图，适用于绘制依赖树、组织架构和网络拓扑。支持通过层级排列、边线路由与子图分组实现复杂结构的清晰表达，配合间距调整和 HTML 标签优化可视化效果。

帮助学习者构建对 Rust 核心机制的直观理解，通过类比、可视化和跨语言对比澄清所有权、借用、生命周期等概念，纠正常见误解，引导从“对抗编译器”转向“与编译器协作”的思维模式。

提供在AI Counsel MCP服务器上安全扩展新工具的完整方法论，涵盖协议兼容性设计、标准输入输出安全管控、异步错误隔离处理及与决策图存储和推理引擎的集成规范。

提供从 Realm 到 SwiftData 的完整迁移路径，涵盖数据模型转换、并发模型重构、模式迁移策略及 CloudKit 同步替代方案，支持不同规模应用的渐进式数据迁移与验证，确保在 2025 年 9 月 30 日前完成对 Realm Sync 的淘汰。

构建面向订阅服务的自动化计费体系，覆盖周期性收费、发票生成与投递、欠款催收、按使用量或计划变更的费用分摊、多地区税额计算等核心环节，适用于SaaS等需精细化管理收入流的业务场景。

实现基于测试驱动的自动化迭代开发，通过持续循环执行任务、运行测试、分析失败原因并针对性修复，直至满足预设完成条件，支持功能开发、缺陷修复、代码重构及 API 构建等场景。

通过自然语言实现对 GitHub 项目的全生命周期管理，涵盖代码审查、问题跟踪、持续集成、版本发布及仓库配置等操作，支持基于上下文的智能指令映射与自动化工作流触发。

提供安全、渐进式的代码结构优化能力，通过识别坏味道并应用标准化重构手法，在不改变外部行为的前提下提升可读性、可维护性与可扩展性，全程依赖自动化测试保障行为一致性。

实现对 Obsidian 笔记库的结构化数据管理，通过定义动态视图、多条件过滤、属性计算与聚合统计，将分散笔记转化为可交互的数据库式界面，适用于任务看板、阅读清单或项目仪表盘等场景。

执行 Replit 集成的生产部署与回滚流程，涵盖配置验证、代码质量检查、基础设施准备及渐进式发布。通过健康检查、监控告警和熔断机制确保系统稳定性，支持快速回滚以应对 API 异常、高延迟或认证失败等故障场景。

专注于安全告警的标准化研判，通过多源上下文收集、重复案例比对、关联事件检索、威胁指标增强及综合分析，精准判定告警为误报、良性真报或需响应的真实威胁，并支持自动归档或升级处置。

提供确定性调试能力，支持程序崩溃和内存错误的精准复现与逆向追踪，可通过反向执行命令回溯至故障点，并结合源码与汇编视图分析变量、内存及调用栈，适用于复杂缺陷的根因定位。

生成简洁专业、符合临床规范的医疗治疗方案，覆盖全科医学、康复治疗、心理健康、慢病管理、围手术期护理及疼痛控制等领域，采用SMART目标框架与循证干预措施，支持LaTeX排版和PDF输出，严格遵循HIPAA等法规要求，强调可操作性与患者中心原则。

自动分析各技能文件中声明的系统命令调用需求，生成对应权限规则并支持按需授权，可对单个或全部技能执行一次性权限配置，同时严格拦截高危操作如强制删除、提权执行和远程代码注入等。