evanfang0054/cc-system-creator-scripts - Página 2

langgraph-interrupts

人机交互与动态中断和断点：暂停执行以供人工审查和使用 Command 恢复

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langgraph-memory

LangGraph 中的内存：短期（线程范围）vs 长期（跨线程）内存，使用检查点器和存储

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langgraph-overview

理解 LangGraph：用于构建有状态、长期运行 Agent 的低级编排框架，具有持久执行、流式传输和人机交互能力

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langgraph-persistence

在 LangGraph 中实现持久化和检查点：保存状态、恢复执行、线程 ID 和检查点器库

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langgraph-state

在 LangGraph 中管理状态：模式、reducer、通道和消息传递，用于协调 Agent 执行

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langgraph-streaming

从 LangGraph 流式传输实时更新：流式模式（values、updates、messages、custom、debug）用于响应式 UX

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langgraph-workflows

理解工作流 vs Agent、预定义 vs 动态模式，以及使用 Send API 的编排器-工作器模式

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opentui

Comprehensive OpenTUI skill for building terminal user interfaces. Covers the core imperative API, React reconciler, and Solid reconciler. Use for any TUI development task including components, layout, keyboard handling, animations, and testing.

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code-fragment-extractor

仔细彻底阅读探索用户提供的代码目录/文件，分析拆解出对应的代码片段以供参考，颗粒度细到功能级别，只做片段提取不改变代码内容和页面布局结构，提取到./fragment-extractor目录下，按照指定模板格式生成代码片段模板文件，确保功能完整性和代码片段的实际性。

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cli-creator

创建生产级 Node.js CLI 工具的完整解决方案,包含 15+ 个优化点和 104KB 专业模板。当用户需要构建命令行工具时使用:(1)创建新的 CLI 项目,(2)选择合适的框架和依赖,(3)实现完整 CLI 功能(配置管理、进度条、版本检查、输出格式化等),(4)配置测试和打包,(5)应用最佳实践(POSIX 兼容、TTY/CI 检测、错误处理、Shell 补全)

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cli-creator

创建高质量 Node.js CLI 工具的完整指南。当用户需要构建命令行工具时使用:(1)创建新的 CLI 项目,(2)选择合适的框架和依赖,(3)实现 CLI 功能,(4)配置测试和打包,(5)应用 CLI 最佳实践

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react-expert

在构建需要组件架构、hooks 模式或状态管理的 React 18+ 应用程序时使用。调用时机包括：Server Components、性能优化、Suspense 边界、React 19 特性。

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humanizer

去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本，使其听起来更自然、更像人类书写。 基于维基百科的"AI 写作特征"综合指南。检测并修复以下模式：夸大的象征意义、 宣传性语言、以 -ing 结尾的肤浅分析、模糊的归因、破折号过度使用、三段式法则、 AI 词汇、否定式排比、过多的连接性短语。

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component-docs-batcher

批量生成和维护前端组件库文档的自动化工具。专为 Monorepo 组件库设计（如 atom-ui-mobile），通过对比组件文件和文档的修改时间，自动生成任务清单并批量生成符合规范的完整组件文档。支持以下场景：(1) 定期批量更新组件文档，(2) 单个组件文档维护，(3) 新组件文档初始化。自动识别主要组件文件，跳过 index.ts、store、hooks 等辅助文件，文档路径为组件目录下的 index.zh-CN.md。

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doc-learner

智能文档学习和内容模仿技能。当需要：(1) 分析和学习优秀文档的结构、风格和写作模式，(2) 从文档中提炼关键要素和模板，(3) 基于学习内容生成模仿材料，或 (4) 创建新的提示词或技术文档时使用此技能。支持提示词工程、技术文档、API文档、用户手册等多种文档类型的学习和模仿。

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doc-coauthoring

引导用户通过结构化的工作流协作编写文档。当用户想要编写文档、提案、技术规范、决策文档或类似的结构化内容时使用。此工作流帮助用户高效地传递上下文、通过迭代优化内容,并验证文档是否适合读者阅读。当用户提到编写文档、创建提案、起草规范或类似文档任务时触发。

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mac-maintenance-cleanup

macOS 系统深度清理和优化工作流。当用户需要以下操作时使用：(1) 清理系统缓存、日志和临时文件，(2) 卸载应用及其残留文件，(3) 分析磁盘空间使用情况，(4) 清理开发项目构建产物，(5) 系统优化和性能提升，(6) 任何关于 Mac 清理和维护的请求。提供交互式菜单、智能诊断和混合模式（指导+自动执行）。

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planning-with-files

将工作流转换为使用 Evan 风格的持久化 markdown 文件进行规划、进度跟踪和知识存储。适用于开始复杂任务、多步骤项目、研究任务，或者当用户提到规划、组织工作、跟踪进度或需要结构化输出时使用。

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doc-learner

智能文档学习和内容模仿技能。当需要：(1) 分析和学习优秀文档的结构、风格和写作模式，(2) 从文档中提炼关键要素和模板，(3) 基于学习内容生成模仿材料，或 (4) 创建新的提示词或技术文档时使用此技能。支持提示词工程、技术文档、API文档、用户手册等多种文档类型的学习和模仿。

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macos-cleaner

分析并通过智能清理建议回收 macOS 磁盘空间。当用户报告磁盘空间问题、需要清理 Mac 或想了解什么占用了存储空间时，应使用此技能。专注于安全的交互式分析，在执行任何删除操作前需要用户确认。

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planning-with-files

将工作流转换为使用 Manus 风格的持久化 markdown 文件进行规划、进度跟踪和知识存储。适用于开始复杂任务、多步骤项目、研究任务，或者当用户提到规划、组织工作、跟踪进度或需要结构化输出时使用。

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mcp-builder

指南：创建高质量的 MCP（模型上下文协议）服务器，使 LLM 能够通过精心设计的工具与外部服务交互。在构建 MCP 服务器以集成外部 API 或服务时使用，无论是 Python（FastMCP）还是 Node/TypeScript（MCP SDK）。

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prompt-engineering-patterns

掌握高级提示工程技术，以最大化生产环境中LLM的性能、可靠性和可控性。在优化提示、改进LLM输出或设计生产提示模板时使用。

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skill-creator

创建有效技能的指南。当用户想要创建新技能（或更新现有技能）来扩展Claude在专门知识、工作流程或工具集成方面的能力时，应该使用此技能。

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hook-creator

创建和配置 Claude Code 钩子以自定义代理行为。当用户需要以下操作时使用：(1) 创建新钩子，(2) 配置自动格式化、日志记录或通知，(3) 添加文件保护或自定义权限，(4) 设置工具执行前后的操作，(5) 询问钩子事件如 PreToolUse、PostToolUse、Notification 等。

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subagent-creator

创建具有自定义系统提示和工具配置的专业化 Claude Code 子代理。当用户要求创建新的子代理、自定义代理、专业助手，或为 Claude Code 配置特定任务的 AI 工作流时使用。

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