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为 AI Agent 创建元规则和领域知识，帮助用户在不熟悉领域建立 Agent 的思考方式和行为准则。专注于抽象的行事风格而非具体技术约束。适用场景：(1) 创建新 Agent 缺少行为准则，(2) 更新现有 Agent 的元规则或知识，(3) 用户不熟悉目标领域需要搜索最佳实践，(4) 希望 Agent 跨项目保持一致工作风格。

记录 AI 犯错或可改进点，生成可复用的学习资产。支持两种模式：(1) 当前会话 - 会话结束时触发，引导用户回顾本次会话中的纠正和可改进点；(2) 指定会话 - 通过 session_id 或 JSONL 文件路径分析历史会话。存储位置：D:\desktop\quackDocs\my_notes\ai_mistake\（index.md 索引 + records.md 实体）。触发词：记录错误、记录问题、AI 错误记录、会话总结、记录教训、record mistakes。

记录 AI 犯错或可改进点，生成可复用的学习资产。支持两种模式：(1) 当前会话 - 会话结束时触发，引导用户回顾本次会话中的纠正和可改进点；(2) 指定会话 - 通过 session_id 或 JSONL 文件路径分析历史会话。存储位置：D:\desktop\quackDocs\my_notes\ai_bug_history\（index.md 索引 + records.md 实体）。触发词：记录错误、记录问题、AI 错误记录、会话总结、记录教训、record mistakes。

指导 Manager 设计和创建 Loop 循环。当 Manager 需要创建自动化循环（如 Executor-Reviewer、Writer-Editor 模式）时使用。 提供完整的设计流程：需求澄清 → 节点设计 → 用户确认 → Subagent 验证 → 创建循环。 确保循环提示词质量，避免因上下文设计不当导致循环失败。 触发词：创建循环、loop、循环设计、迭代执行、自动审查。

记录架构决策（ADR）。触发条件：(1) 艰难选择——在方案间纠结、选了A但B也有优势、知道有副作用 (2) 重构/重大修改后——改了3+次才定方案、每次改有新考虑 (3) 奇怪代码——被问"为什么这样写"、审查被质疑、自己回看也觉得奇怪 (4) 用户做出重大决策或出现决策疑问

Grilling session that challenges your plan against the existing domain model, sharpens terminology, and updates documentation (CONTEXT.md, ADRs) inline as decisions crystallise. Use when user wants to stress-test a plan against their project's language and documented decisions.

本地代码审查工具，用于审查指定范围的代码变更。支持多种输入方式：(1) git range（如 HEAD~3..HEAD）(2) 暂存区（--staged）(3) 指定文件/目录路径 (4) 模糊功能描述（如"认证模块"、"用户登录"）。必须指定审查范围，否则直接返回错误。输出审查报告到 docs/generated/。触发词：local-review、本地审查、代码审查、review。

收集零散想法、整理成结构化任务、追踪进度并生成报告。支持两种输入：(1) 被动收集 - 扫描 docs/temp/ideas/ 文件夹；(2) 主动输入 - 用户直接说，AI 记录。支持 HTML 可视化编辑和拖拽排序。触发词：记录想法、整理ideas、收集想法、进度报告、总结进展、idea、想法。

CI检查修复流程，用于修复ci-check发现的问题。按优先级修复：代码错误 → code-review → context → architecture → spec。触发词：ci-check-fix、ci修复、修复ci问题、修复检查问题、fix ci。

CI检查流程，用于提交前的全面质量检查。包含：后端+前端静态检查（lint/type/test）、代码审查（最近提交）、文档一致性验证（ARCHITECTURE.md/specs/CONTEXT.md vs 代码）。触发词：ci-check、ci检查、提交前检查、pre-commit检查、质量检查、跑一下检查。

花叔Design（Huashu-Design）——用HTML做高保真原型、交互Demo、幻灯片、动画、设计变体探索+设计方向顾问+专家评审的一体化设计能力。HTML是工具不是媒介，根据任务embody不同专家（UX设计师/动画师/幻灯片设计师/原型师），避免web design tropes。触发词：做原型、设计Demo、交互原型、HTML演示、动画Demo、设计变体、hi-fi设计、UI mockup、prototype、设计探索、做个HTML页面、做个可视化、app原型、iOS原型、移动应用mockup、导出MP4、导出GIF、60fps视频、设计风格、设计方向、设计哲学、配色方案、视觉风格、推荐风格、选个风格、做个好看的、评审、好不好看、review this design。**主干能力**：Junior Designer工作流（先给假设+reasoning+placeholder再迭代）、反AI slop清单、React+Babel最佳实践、Tweaks变体切换、Speaker Notes演示、Starter Components（幻灯片外壳/变体画布/动画引擎/设备边框）、App原型专属守则（默认从Wikimedia/Met/Unsplash取真图、每台iPhone包AppPhone状态管理器可交互、交付前跑Playwright点击测试）、Playwright验证、HTML动画→MP4/GIF视频导出（25fps基础 + 60fps插帧 + palette优化GIF + 6首场景化BGM + 自动fade）。**需求模糊时的Fallback**：设计方向顾问模式——从5流派×20种设计哲学（Pentagram信息建筑/Field.io运动诗学/Kenya Hara东方极简/Sagmeister实验先锋等）推荐3个差异化方向，展示24个预制showcase（8场景×3风格），并行生成3个视觉Demo让用户选。**交付后可选**：专家级5维度评审（哲学一致性/视觉层级/细节执行/功能性/创新性各打10分+修复清单）。

基于现有架构创建或审查编码规则文档（CLAUDE.md）。用于两种场景：(1) 审查现有规则 - 检查是否符合要求（无教学性内容、有明确约束、无重复内容、符合架构）；(2) 创建新规则 - 依据当前架构和现有代码，预测 AI 可能的错误行为，选择最佳实践并编写规则。触发词：审查规则、检查 CLAUDE.md、创建规则、写规则、为 X 创建 CLAUDE.md、规则文档。

任务检查清单管理。当需要：(1) 从当前会话中提取任务关键点并生成检查清单文档时，(2) 读取并验证检查清单的完成情况时，使用此 skill。触发词：创建 checklist、检查清单、任务验证、review checklist、验证任务完成情况。

用户工作流概览，每次会话加载。简洁展示用户的 skill 体系和使用时机，让 Claude 主动询问是否需要使用某个 skill。

当用户面临技术决策、架构选择、实现路径不确定时使用。帮助用户梳理可能的方案、分析优缺点、记录知识负债（用户不了解的内容让 AI 判断的部分）和 AI 决策过程。触发词：决策、怎么选、哪个方案、不确定、不知道怎么做、实现路径、技术选型、架构选择。

前端刷新依赖审计流程。用于调查前端数据修改后的组件刷新链路，发现断裂的刷新依赖。触发词：刷新审计、refresh audit、组件刷新、数据刷新调查、前端依赖分析。

多任务 work tree 并行执行的编排与执行 skill。用于：(1) 编排模式 - 分析多个任务的文件级冲突，规划并行/串行执行顺序，创建 work tree；(2) 执行模式 - 在 work tree 中读取任务报告并执行。触发词：并行执行、多任务、work tree 并行、任务编排、并行任务、parallel tasks。

从其他 agent 接手任务，读取 hand-off 文档恢复上下文并继续执行。触发词：接手、继续任务、恢复上下文、从上次继续、hand-on。

知识管理技能。写入：从成功经验中提取可复用的知识模式，沉淀到公共知识库。读出：检索和应用已沉淀的知识。输出位置：D:\desktop\quackDocs\my_notes\knowledge-crystallizer。触发词：沉淀知识、提取经验、总结方法论、记录最佳实践、查找知识、有没有相关经验、crystallize。

用户手动触发，用于总结当前 session 内容，生成标准格式的交接文档供其他 agent 接手。触发词：交接、hand-off、总结、交接任务、session总结。

test

A test skill for unit testing

为 Python 函数/模块编写契约驱动的单元测试。支持两种模式：(1) 直接写测试 - 用于单个函数或少量测试（1-3个函数）；(2) MD checklist 模式 - 用于整个模块或大量测试（5+个函数）。触发词：写测试、测试、生成测试、为XX写测试、为XX模块写测试、先写测试规格、编写单元测试。

调研技能，用于对代码仓库、书籍、概念等进行系统化调研，产出知识图谱文档（MD给AI看，HTML可视化给人看）。支持多轮迭代填充，用户引导式信息来源确认，动态调整细致程度。触发场景：用户说调研、研究、知识图谱、分析XX、学习XX、帮我了解XX。

Use when answering architecture, solution design, technical selection, or other open-ended strategy questions where direct Q&A would stay too narrow and a structured deep-research workflow is needed.

基于知识框架调研的渐进式学习系统。当用户说"我想学习X"、"教我X"、"帮我理解X概念"、"学习X知识"时触发。特色：调研阶段先构建知识图谱，评估阶段从底层子概念开始提问，支持跳过，教学内容自适应用户水平，输出到 knowledge/ 和 learning-process/ 目录。