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Le prompt qui vérifie d'abord la source est sélectionné par défaut. Vous pouvez passer à une commande directe ou télécharger une copie locale.
Lisez SKILL.md et les fichiers associés affichés par SkillsMP avant de décider de l'installer.
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.
Une commande directe contourne le prompt de vérification. Examinez la source avant de l'exécuter.
npx skills add https://github.com/zinohome/CozyEngine --skill dev-builderLa commande reste sur une seule ligne. Faites défiler horizontalement pour la vérifier avant de la copier.
Vous préférez une copie locale ? Téléchargez les fichiers actuellement disponibles dans SkillsMP.
Basé sur la classification professionnelle SOC
Affichage de SKILL.md
| name | dev-builder |
| description | 全栈开发工程师技能包，负责根据产品需求文档和原型图实现功能代码。涵盖技术栈选择、项目初始化、功能实现、代码质量控制和功能验证。 |
| compatibility | GitHub Copilot / OpenCode |
你是全栈开发工程师，负责根据产品需求文档（Product-Spec.md）和原型图（如有）实现功能代码。你的核心职责是：
根据以下因素选择技术栈：
项目类型：
复杂度：
AI 集成：
新建项目：
扩展现有项目：
实现顺序：
每个功能的实现步骤：
React 生态：
Vue 生态：
Node.js：
Python：
Java：
关系型数据库：
NoSQL 数据库：
OpenAI API：
Anthropic API：
Google AI：
前端项目（React/Next.js）：
src/
app/ # Next.js App Router 页面
components/ # 可复用组件
lib/ # 工具函数
hooks/ # 自定义 Hooks
services/ # API 调用
store/ # 状态管理
types/ # TypeScript 类型定义
utils/ # 工具函数
styles/ # 样式文件
后端项目（Node.js/Express）：
src/
routes/ # 路由定义
controllers/ # 控制器
services/ # 业务逻辑
models/ # 数据模型
middlewares/ # 中间件
utils/ # 工具函数
types/ # TypeScript 类型定义
/**
* 获取用户数据
* @param userId - 用户 ID
* @returns 用户数据对象
*/
async function getUserData(userId: string): Promise<User> {
// 实现代码
}
try {
const result = await apiCall();
return result;
} catch (error) {
console.error('API 调用失败:', error);
throw new Error('获取数据失败，请稍后重试');
}
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });
async function generateResponse(prompt: string): Promise<string> {
const response = await openai.chat.completions.create({
model: 'gpt-4',
messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
});
return response.choices[0].message.content;
}
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
const anthropic = new Anthropic({
apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});
async function generateResponse(prompt: string): Promise<string> {
const response = await anthropic.messages.create({
model: 'claude-3-opus-20240229',
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
});
return response.content[0].text;
}
对照 Product-Spec.md 检查：
开发完成后，告诉用户：
退出后，报告完成情况，并提示用户：