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Skills in this repository
SkillsMP has collected 681 skills from mturac/everything-openai-codex. Open a skill to review its source and details.
mturac/everything-openai-codexShowing 40 of 681 collected skills.
分析原始提示，识别意图和差距，匹配ecc组件（技能/命令/代理/钩子），并输出一个可直接粘贴的优化提示。仅提供咨询角色——绝不自行执行任务。触发时机：当用户说“优化提示”、“改进我的提示”、“如何编写提示”、“帮我优化这个指令”或明确要求提高提示质量时。中文等效表达同样触发：“优化prompt”、“改进prompt”、“怎么写prompt”、“帮我优化这个指令”。不触发时机：当用户希望直接执行任务，或说“直接做”时。不触发时机：当用户说“优化代码”、“优化性能”、“optimize…
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Pythonic 惯用法、PEP 8 标准、类型提示以及构建稳健、高效且可维护的 Python 应用程序的最佳实践。
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使用pytest的Python测试策略，包括TDD方法、夹具、模拟、参数化和覆盖率要求。
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PyTorch深度学习模式与最佳实践，用于构建稳健、高效且可复现的训练流程、模型架构和数据加载。
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为受监管制造业中的质量控制、不合格调查、根本原因分析、纠正措施和供应商质量管理提供编码化专业知识。基于在FDA、IATF 16949和AS9100环境中拥有15年以上经验的质量工程师的见解。包括不合格报告生命周期管理、纠正与预防措施系统、统计过程控制解释和审核方法。适用于调查不合格、进行根本原因分析、管理纠正与预防措施、解释统计过程控制数据或处理供应商质量问题。license: Apache-2.0
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基于RFC驱动的多智能体DAG执行模式，包含质量门、合并队列和工作单元编排。
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选择在解析结构化文本时使用正则表达式还是大型语言模型的决策框架——从正则表达式开始，仅在低置信度的边缘情况下添加大型语言模型。
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跨栈源代码资产审计——对每个文件进行分类，检测嵌入的第三方库，并为每个模块提供可操作的四级判定结果，附带交互式HTML报告。
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以证据为先的ecc当前状态研究工作流程。当用户希望基于当前公开证据和提供的本地上下文获取最新事实、比较、丰富信息或建议时使用。
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用于退货授权、接收与检验、处置决策、退款处理、欺诈检测以及保修索赔管理的标准化专业知识。基于拥有15年以上经验的退货运营经理的见解。包括分级框架、处置经济学、欺诈模式识别和供应商回收流程。适用于处理产品退货、逆向物流、退款决策、退货欺诈检测或保修索赔时使用。license: Apache-2.0
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扫描技能以提取跨领域原则并将其提炼为规则——追加、修订或创建新的规则文件
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地道的Rust模式、所有权、错误处理、特质、并发，以及构建安全、高性能应用程序的最佳实践。
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Rust测试模式，包括单元测试、集成测试、异步测试、基于属性的测试、模拟和覆盖率。遵循TDD方法学。
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使用此技能可防止在生产系统上工作或自主运行代理时进行破坏性操作。
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具有收敛循环的多智能体对抗验证。两个独立的审查代理必须都通过，输出才能发送。
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研究优先于编码的工作流程。在编写自定义代码之前，搜索现有的工具、库和模式。调用研究员代理。
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在仓库中寻找可利用、值得赏金的安全问题。专注于远程可访问的漏洞，这些漏洞符合实际报告的条件，而不是嘈杂的仅本地发现。
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在添加身份验证、处理用户输入、处理机密信息、创建API端点或实现支付/敏感功能时使用此技能。提供全面的安全检查清单和模式。
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使用AgentShield扫描您的Codex代码配置（.codex/目录），以发现安全漏洞、配置错误和注入风险。检查CODEX.md、settings.json、MCP服务器、钩子和代理定义。
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审计、规划并实施SEO改进，涵盖技术SEO、页面优化、结构化数据、核心网页指标和内容策略。当用户希望提升搜索可见性、进行SEO修复、使用架构标记、处理站点地图/robots文件或进行关键词映射时使用。
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可视化技能、规则和代理定义是否被实际遵循——自动生成3种提示严格级别的场景，运行代理，分类行为序列，并报告完整工具调用时间线的合规率
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用于审计Codex技能和命令的质量。支持快速扫描（仅变更技能）和全面盘点模式，采用顺序子代理批量评估。
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加权社交图谱排名，用于在X和LinkedIn上发现温暖介绍、桥梁评分和网络差距分析。当用户想要可重用的图谱排名引擎本身，而不是其上层更广泛的推广或网络维护工作流时使用。
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Spring Boot架构模式、REST API设计、分层服务、数据访问、缓存、异步处理和日志记录。用于Java Spring Boot后端工作。
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Java Spring Boot 服务中认证/授权、验证、CSRF、密钥、标头、速率限制和依赖安全性的 Spring Security 最佳实践。
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使用JUnit 5、Mockito、MockMvc、Testcontainers和JaCoCo进行Spring Boot的测试驱动开发。适用于添加功能、修复错误或重构时。
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Spring Boot项目验证循环：构建、静态分析、测试覆盖、安全扫描，以及发布或PR前的差异审查。
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建议在逻辑间隔处手动压缩上下文，以在任务阶段中保留上下文，而非任意的自动压缩。
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在 Swift 中使用 actor 实现线程安全的数据持久化——基于内存缓存与文件支持的存储，通过设计消除数据竞争。
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基于协议的依赖注入，用于可测试的Swift代码——使用聚焦协议和Swift Testing模拟文件系统、网络和外部API。
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在编写新功能、修复错误或重构代码时使用此技能。强制执行测试驱动开发，确保单元测试、集成测试和端到端测试的覆盖率超过80%。
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用于组合和派遣并行团队的交互式代理选择器
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基于证据优先的仓库执行工作流，适用于ecc。当用户需要运行命令、检查仓库、调试CI失败或推送带有精确执行和验证证明的窄修复时使用。
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在回答前，为用户提供关于消耗多少响应深度的知情选择。当用户明确希望控制响应长度、深度或令牌预算时使用此技能。触发条件："token budget", "token count", "token usage", "token limit", "response length", "answer depth", "short version", "brief answer", "detailed answer", "exhaustive answer", "respuesta corta vs larga",…
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使用 Playwright 录制精美的 UI 演示视频。当用户要求创建 Web 应用的演示、导览、屏幕录制或教程视频时使用。生成带有可见光标、自然节奏和专业感的 WebM 视频。
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将通知作为统一的 ecc 原生工作流进行操作，涵盖 GitHub、Linear、桌面提醒、钩子以及连接的通信界面。当真正的问题是告警路由、去重、升级或收件箱崩溃时使用。
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OpenAI Codex 会话的全面验证系统。
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AI辅助的视频编辑工作流程，用于剪辑、构建和增强实拍素材。涵盖从原始拍摄到FFmpeg、Remotion、ElevenLabs、fal.ai，再到Descript或CapCut最终润色的完整流程。适用于用户想要编辑视频、剪辑素材、制作vlog或构建视频内容的情况。
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视频与音频的查看、理解与行动。查看：从本地文件、URL、RTSP/直播源或实时录制桌面获取内容；返回实时上下文和可播放流链接。理解：提取帧，构建视觉/语义/时间索引，并通过时间戳和自动剪辑搜索片段。行动：转码和标准化（编解码器、帧率、分辨率、宽高比），执行时间线编辑（字幕、文本/图像叠加、品牌化、音频叠加、配音、翻译），生成媒体资源（图像、音频、视频），并为直播流或桌面捕获的事件创建实时警报。
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审计活跃仓库、MCP服务器、插件、连接器、环境表面和工具设置，然后推荐最高价值的ecc原生技能、钩子、代理和操作员工作流。当用户希望帮助设置OpenAI Codex或了解其环境中实际可用的功能时使用。
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