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功能实现技能。当用户确认实施计划后要求执行代码修改时使用。适用于执行 spec-implement 命令，或用户说"开始实现""执行 plan""继续写代码"时触发。
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MR Spec 评审技能。当用户给出一个Git 平台（GitHub / GitLab / 工蜂） MR 地址（含 intake/design/spec/plan/tasks 任意组合的文档），要求评审他人提交的这些文档（必要时结合实施代码），并把问题作为评论回写到 MR 时使用。评审阶段**按端分流**：先识别 MR 涉及哪些端（前端/后台/识别算法/设备端/移动端SDK/跨端契约），再加载对应端的专业评审依据文档（`review-guides/`，每端含可人工追加的专业注意点专区），用各端准确视角评审、按端分组产出问题。既支持完整 spec/plan/tasks MR，也支持**只含 intake + design 的早期技术方案 MR**（结合当前代码逻辑评审 design 技术方案是否合理、给出整体评估与更优建议）。适用于跨成员 spec 评审、技术方案（design）评审、Code Review 前置的 spec 复核、迭代评审等场景。既可**本地手动执行**（人工确认后投递），也可放进**通用 AI agent / CI 流水线自主执行**（分支 push 触发、自动投递评论、多轮 loop 到无问题）。此外还提供**记忆经验提交功能**：当用户说"提交 spec review 的 memory / 推送评审经验 / 把 memory 改动提交上去"等，触发本 skill 定位工作区内的 CoSpec 仓、检测 `memory/` 是否有待提交改动，有则提交并推送到记忆分支、发起（或更新）合并到 master 的 MR（见 Step 9）。**不适用于**对自己刚完成的实施做规则回顾（那是 `/spec-review` 命令的范畴）。
代码侦察技能。给定一个需求描述或 spec，扫描 src/ 目录，输出与本次需求相关的现有模块、可复用资产、潜在冲突、推荐参考代码模式的结构化清单。被 spec-drafting 和 implementation-planning 调用，确保 spec 与 plan 都建立在「已理解现有代码」的基础上。也可由用户独立触发用于代码现状梳理。
MR 评审意见处理技能。当作者收到 MR 评审评论后，给出 MR 地址，要求"和 AI 一起评估这些评审意见、决定哪些需要修正"时使用。skill 拉取未解决评论 → 按风险+主题分组 → 与用户逐条评估 → 用户决策处置 → （可选）AI 自动修复 → （可选）回写评论并标 resolved。适用于代码 MR 和 spec MR，spec MR 时自动关联本地 spec 文档辅助评估。
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| name | feature-implementation |
| description | 功能实现技能。当用户确认实施计划后要求执行代码修改时使用。适用于执行 spec-implement 命令，或用户说"开始实现""执行 plan""继续写代码"时触发。 |
根据已确认的 spec 和 implementation plan，在 src/ 中逐步执行代码变更。
按 plan 顺序逐步执行
每步修改前读取目标文件
执行最小改动
确保代码质量
验证每步结果
每完成一个步骤：
✅ Step N 完成：[做了什么]
文件：[修改的文件]
改动：[简述]
全部完成后：
所有步骤已完成。共修改 N 个文件，新增 M 个文件。
进入下一阶段：测试编写。