claude

通用写作技能：以"内容→组件→组合"的方式产出技术文档、产品文档、汇报材料。 覆盖 spec / plan / PRD / 用户手册 / 项目汇报 / 方案路演 / 调研报告 等所有结构化文档场景。 核心理念：组件驱动，不预设模板。先看内容形态，再挑能装这种形态的组件， 组合自然成文——不强制章节结构、不预设"必备模块"。 组件库（HTML / Markdown / 图示）见 references/components.md， 常见组合范式（spec / plan / PRD 等）见 references/templates/——但模板是参考不是规定。 触发词：写文档、写方案、写计划、写 PRD、写汇报、项目总结、写指南、帮我写、文档、方案设计。 即使用户没有明确说"写"，只要意图是"产出一份结构化的文档/报告/材料"，都应触发此技能。 本 skill 只负责"写"，不负责"调研"（调研由 deep-research 承担）和"调度"（流程由 task-start 承担）。

深度调研技能：对任意命题进行系统性调研并输出专业研究报告。 覆盖技术选型、行业分析、学术研究、竞品分析、概念探索等所有调研场景。 核心方法论：快速扫描→假设驱动研究、内外数据结合（先摸清内部现状再对标外部水位）、 反面证据强制搜索、数据来源三级分类、结论置信度分级、多层次报告输出。 采用 Orchestrator-Subagent 架构（Lead+Sub-agent 并行深挖、压缩回传、Scaling Rules 预算控制）， 对齐 Anthropic 官方 Research 工程实践。 包含信息交叉验证、专业图表生成（Diagram Bridge 统一图表体系）、 数据来源分级标注、分析框架自动选择、报告组件驱动（不预设模板，按内容形态调用组件）、质量自检（6 步工作流）。 触发词：调研、研究、分析报告、对比分析、行业报告、技术选型、竞品分析、 市场调研、深度研究、出一份报告、帮我调研一下、了解一下xxx、 评估、诊断、健康度、差距分析。 即使用户没有明确说"调研"，只要意图是"系统性地了解某个命题并形成结论"，都应触发此技能。

MD 文件浏览器预览：GitHub 风格渲染 + 左侧自动目录。 在完成方案设计（specs）或开发计划（plans）的 MD 文件后触发。 询问用户是否要在浏览器中打开预览，确认后执行。 触发词：方案写完、计划写完、review MD、预览文档。 工作流位置：task-start 方案产出后 / 任意 MD 文档完成后

专业图表生成技能：根据需求自动选择合适的图表类型，生成符合设计规范的 PNG 图表。 覆盖 29 种图表：结构图（流程图、泳道图、时序图、架构图、状态图、ER图、类图、思维导图、甘特图、Kanban、Git Graph 等） 和统计图（柱状图、折线图、饼图、雷达图、热力图、散点图、桑基图、漏斗图、瀑布图、矩形树图、柱线混合图等）。 统一工具：HTML/SVG + 内联 JS 布局计算。ER/类图使用 ELKjs 布局引擎。 所有图表遵循统一的设计规范（配色/字体/组件/间距），风格现代简洁。 支持三种输出：PNG（默认）、HTML（富文档嵌入）、DSL（Mermaid 文本，嵌入 MD 文档）。 触发词：画图、画一个、生成图表、流程图、架构图、时序图、柱状图、对比图、关系图。 即使用户没有说"画图"，只要需求中涉及可视化展示（流程、架构、数据对比、关系），都应触发此技能。 被 deep-research 等其他技能调用时，同样遵循本规范生成图表。

项目知识库引擎：持续维护 docs/ 目录作为活的知识库。 灵感来源：Karpathy LLM Wiki — LLM 不只是写文档，而是持续维护知识库。 五个核心操作：Ingest（摄入新信息）、Query（检索知识）、Lint（健康检查）、Index（索引维护）、Synthesize（聚合全局视图）。 触发词：文档检查、清理文档、文档索引、docs 整理、知识库、文档过期了吗、架构文档、用户手册。 触发场景：task-manager 标 done 时自动触发 Ingest、定期 Lint 健检、用户查询项目历史、 task-finish 提醒后触发 Synthesize 更新 architecture/ 或 user-guide/。 即使用户没有说"文档管理"，只要涉及 docs/ 目录的整理/检查/更新，都应触发此技能。

提交前质量门禁：CR 自检（快速/深度）。在 commit 之前触发。 只负责代码质量自检，不负责复盘——复盘在需求标 done 时由 task-manager 触发。 触发词：提交代码、自检、准备提交。 工作流位置：task-start → task-execute → task-finish（自检）→ task-manager（需求关闭时复盘）

需求全生命周期管理：收集、排序、清理、跟踪、关闭。 管理 docs/backlog/ 目录下的需求文件和 INDEX.md 索引。 核心职责：需求状态变更是整个工作流的驱动力—— open（收集）→ 启动 task-start → 执行 → done（关闭时触发复盘 + 经验沉淀 + 文档更新）。 触发词：梳理需求、排优先级、backlog、需求管理、看看还有什么要做的、需求池、 这个需求做完了、标记完成、关闭需求。 触发场景：开新迭代前梳理需求、积累了一堆需求要排序、定期清理过期需求、需求完成关闭时。 本 skill 管"做不做、做哪个、做完了吗"，task-start 管"怎么做"，plan 管"做到哪了"。

数据库代码审查 + Migration 安全检查。 代码审查：锁表风险、索引缺失、慢 SQL 模式、N+1 查询。 Migration 审查：破坏性操作、Schema 漂移检测、回滚方案。 适用于 SQL（MySQL/PostgreSQL/SQLite）和 ORM（Prisma/TypeORM/Sequelize/SQLAlchemy/Drizzle）。 触发词：数据库检查、migration 检查、慢 SQL、索引、锁表、schema 漂移、db review。 触发场景：新增/修改 migration 文件后、数据库相关代码 review、上线前检查、性能排查中发现 DB 瓶颈。

记忆管理：手动触发的全局/项目级记忆写入、查看、清理、迁移。 管理 ~/.claude/memory/（全局）和项目级 memory 目录。 触发词：/memory、记住、忘掉、清理记忆、记忆管理、看看记忆。 触发场景：用户想保存跨项目经验、清理过期记忆、查看当前记忆状态。

任务启动流程：需求对焦 + UI 原型确认 + 方案设计。收到新功能、复杂任务、大型需求时触发。 包含决策树判断走哪条路径、对焦检查清单、UI 原型预览环节、方案模板和示例。 触发词：新功能、实现xxx、大型任务、需求不明确。 工作流位置：task-start → task-execute → task-finish

大规模重构的结构化流程：影响分析→安全网搭建→分步重构→回归验证。 适用于涉及多文件、架构调整、模块解耦、接口重新设计等非平凡重构。 本 skill 是流程 skill（调度型），复用 task-execute 管理进度、task-finish 做收尾、 dependency-map 做影响分析、writing 写方案。 触发词：重构、解耦、架构调整、模块拆分、接口重新设计、refactor。 触发场景：用户明确说要重构、task-start 判定为重构类任务、代码审查后决定重构。 小范围重命名或局部调整不需要本 skill，直接动手即可。

环境排障技能：结构化排查开发环境问题。 覆盖 Node.js/Python/Docker 环境、依赖安装失败、端口冲突、权限问题等。 触发词：装不上、跑不起来、报错了、环境问题、npm install 失败、Docker 起不来、端口被占。 触发场景：依赖安装失败、服务启动报错、Docker 构建失败、环境变量缺失、版本冲突。 即使用户没有说"环境问题"，只要是开发环境配置/启动相关的报错，都应触发此技能。

学习助手技能：根据用户已有知识水平，定制化学习新技术/新概念。 用类比和对比已知领域来解释新概念，而不是从零开始教。 触发词：帮我学一下、这是什么、怎么理解、学习、入门、教我。 触发场景：接触新技术栈、学习新概念、理解不熟悉的架构模式、准备技术分享。 即使用户没有说"学习"，只要意图是"理解一个自己不熟悉的概念/技术"，都应触发此技能。

日志分析技能：从日志中快速定位异常、统计错误分布、提取关键时间线。 支持各种日志格式（JSON、纯文本、结构化、非结构化）。 触发词：帮我看看日志、这段日志什么意思、找找报错、日志分析、error log。 触发场景：线上问题排查、错误日志分析、用户反馈复现、性能问题排查。 即使用户没有说"日志分析"，只要给了一段日志让你看，都应触发此技能。

快速原型技能：5 分钟出可交互 demo，验证想法和交互方案。 比 task-start 轻量得多——不需要 spec/plan，就是快速 PoC。 输出单个 HTML 文件，浏览器直接打开可交互。 触发词：快速出个 demo、试一下效果、原型、PoC、验证一下、快速搭个页面。 触发场景：验证交互方案、给老板演示想法、技术可行性验证、UI 方案对比。 和 task-start 的 UI 原型环节的区别：task-start 是流程中的一步， rapid-prototype 是独立的快速验证工具，可以在任何时候使用。

依赖关系分析技能：回答"改这里会影响哪里"。 追踪调用链、数据流、副作用，评估改动的影响面。 和 code-walkthrough 的区别：walkthrough 关注"是什么"，dependency-map 关注"改了影响谁"。 触发词：影响面、改这个会影响哪里、依赖关系、调用链、影响分析、谁在用这个。 触发场景：改动前评估影响、重构前分析依赖、删代码前确认安全、API 变更前评估调用方。 即使用户没有说"依赖分析"，只要意图是"评估改动的影响范围"，都应触发此技能。

前后端性能分析技能：定位瓶颈、跑 benchmark、对比优化前后效果。 前端覆盖 Core Web Vitals（LCP/FID/CLS）、Lighthouse 审计、Bundle 分析。 后端覆盖 API 响应时间、数据库查询性能、内存/CPU profiling。 核心原则：基于数据定位瓶颈，不做无依据的"优化"。 触发词：性能优化、太慢了、性能分析、LCP、首屏、响应时间慢、profiling、benchmark。 触发场景：性能相关需求验收、用户反馈慢、性能指标超标、重构后性能回归验证。

发版自动化技能：CalVer 版本号 + 从 git log 生成 changelog + GitHub Releases。 覆盖完整发版流程：版本号生成→changelog 生成→git tag→GitHub Release（或本地 changelog 文件）。 在发版前自动触发 security-audit 安全审查（如果配置了 CI/CD 则检查 CI 状态）。 触发词：发版、发布、release、生成 changelog、打 tag、版本发布。 触发场景：功能开发完成准备发布、用户主动要求发版、里程碑完成。

技术选型技能：在多个候选方案中做出有依据的决策。 和 deep-research 的区别：deep-research 是广度调研（搞清楚一件事）， tech-evaluation 是聚焦决策（A 还是 B，选哪个，给结论）。 包含权重矩阵、PoC 验证流程、决策报告模板。 触发词：选型、选哪个、A 还是 B、对比、评估方案、用什么框架、用什么库。 触发场景：task-start 方案阶段遇到选型问题、引入新依赖前、架构决策。 即使用户没有说"选型"，只要意图是"在几个方案中做选择"，都应触发此技能。

代码导读技能：帮助快速理解不熟悉的项目或模块，建立心智模型。 从全局架构到核心流程再到关键设计决策，分层递进地梳理代码。 不是简单地读文件列目录，而是提炼出"这段代码在做什么、为什么这么做、和其他部分怎么连接"。 触发词：帮我梳理一下、这块代码怎么运作的、导读、接手项目、看看这个模块、代码走读、walkthrough。 触发场景：接手新项目、进入不熟悉的模块、重构前理解现状、Code Review 需要理解上下文。 即使用户没有说"导读"，只要意图是"理解一段不熟悉的代码"，都应触发此技能。

服务上线前的 AI 安全审查，聚焦需要理解代码语义和业务逻辑的安全问题。 覆盖注入防护、认证授权、敏感数据处理、配置安全、业务安全 5 个维度。 适用于 JS/TS 前端、TS/Python 后端项目。 CI/CD 自动化检测（依赖漏洞、敏感信息 grep）不在本 skill 范围内，由流水线承担。 触发词：安全审计、安全检查、上线前检查、有没有漏洞、security audit。 触发场景：release 发版前（强制）、涉及认证/支付/用户数据的改动后（建议）、用户主动要求。

持续执行框架：让 Claude 在跨多轮会话的长期任务中保持高效运行。当用户的任务规模较大、需要跨多个上下文窗口完成时使用此技能。 触发场景包括：用户提到"长期任务"、"多阶段项目"、"跨会话开发"、"大型功能开发"、"需要多次对话才能完成"， 或任何明显超出单次上下文窗口能力范围的复杂工程任务。即使用户没有明确提到"长期运行"， 只要任务复杂度高、涉及多个功能模块、预计需要大量代码变更，都应该触发此技能。 工作流位置：task-start → task-execute → task-finish