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Coding Agent 完整工作流——自主理解 codebase、制定修改计划、执行修改、运行验证、失败换路，交付可验证的代码改动。ENGINEER 路由且任务涉及代码修改时触发。
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Basé sur la classification professionnelle SOC
longClaw 运行时体检与诊断。用于检查 skill 不触发、hook 不生效、DEV LOG 异常、state.db 记账异常、memory 检索退化、配置迁移不完整等问题。Use when the user says 体检、自检、诊断、doctor、status、排查 longClaw、skill 不触发、hook 有问题、sidecar 异常、DEV LOG 乱了.
Generate publication-quality academic diagrams, methodology figures, architecture illustrations, and statistical plots from text descriptions using the PaperBanana multi-agent AI pipeline. Also evaluate diagram quality against reference images. Use when: (1) user asks to generate, create, or make a research diagram, methodology figure, system architecture illustration, pipeline diagram, or framework figure, (2) user asks to create a statistical plot, bar chart, or data visualization from CSV/JSON data, (3) user asks to evaluate or score a generated diagram against a reference, (4) user asks to refine or improve a previously generated diagram. NOT for: analyzing existing images, general image generation (non-academic), or chart/graph discussions without explicit generation intent.
记忆增强陪伴——BRO/SIS 回复前自动 spawn MemoryAgent 检索近期记忆，让陪伴有"记得你"的感觉。无需用户触发，CTRL 路由到 BRO/SIS 时自动激活。
面向实现闭环的工程 workflow。用于把“需求/思路/方案”转成可交付改动，强调验收标准、最小改动、立即验证、明确回滚点。冲突优先级最低：若请求同时包含“接入审计”或“修 bug/继续查”等排障闭环意图，应让位于 skill-safety-audit 或 research-execution-protocol。
研究型工程执行协议。用于复杂实现、排障、代码修改、配置修复与实验验证。强调先证据后判断、先验证后宣称完成、失败后系统性换路，不改变全局人格。冲突优先级次高：当请求包含“修 bug/继续查/验证闭环”与“交付落地”混合意图时，优先于 research-build。
分析岗位 JD，给出匹配度评级、核心要求拆解、简历叙事建议和投递优先级。
| name | code-agent |
| description | Coding Agent 完整工作流——自主理解 codebase、制定修改计划、执行修改、运行验证、失败换路，交付可验证的代码改动。ENGINEER 路由且任务涉及代码修改时触发。 |
| version | 1.0.0 |
| author | jinglong92 |
| license | MIT |
| requires | ["file_read","file_write","shell_exec"] |
完整的 coding agent 工作流：理解 → 计划 → 执行 → 验证 → 交付。
硬触发关键词（出现任一即命中）：
/code 命令软触发（ENGINEER 路由后 CTRL 判断）：
longclaw-checkup）Agent(repo-explorer): <修改目标> — 返回相关文件地图
等待 repo-explorer 返回后继续。若超时，降级为手动询问用户文件位置。
基于文件地图，输出：
修改计划：
目标：<一句话>
影响范围：<文件列表>
改动清单：
1. <文件路径>
- 修改类型：新增/修改/删除
- 具体位置：<函数名/行号范围>
- 改动描述：<一句话>
验收标准：
- <测试命令> 应该通过
- <具体行为> 应该发生变化
风险点：<可能的副作用>
在此处暂停，等用户确认计划。 用户说"继续" / "ok" / "执行" → 进入 Step 3 用户修改计划 → 更新后重新确认
按计划逐文件修改：
# 运行相关测试
<测试命令>
结果分支：
换路策略（失败后）：
blocked: 需要人工介入，附上失败日志交付报告：
状态：已完成 / 部分完成 / 未完成
改动摘要：
- 修改了 <N> 个文件
- 新增 <N> 行，删除 <N> 行
验证结果：
- 测试：<通过数>/<总数>
- 命令：<执行的测试命令>
文件清单：
- <文件路径>：<改动描述>
回滚方式：
git diff HEAD # 查看所有改动
git checkout -- <文件> # 回滚单个文件
🧩 Skill code-agent | step=<N/5> | files=<修改文件数>
🛠️ 工具 Agent(repo-explorer) → 找到<N>个相关文件 | status=ok
🛠️ 工具 Edit(<文件>) → <改动描述> | status=ok
🛠️ 工具 Bash(<测试命令>) → <pass/fail> | status=ok