Use when a user is stuck in a complex real-world situation with many conflicts, limited resources, unclear priorities, or asks to identify the principal contradiction, secondary contradictions, dominant aspect, breakthrough actions, monitoring thresholds, probability projection, and Markdown/Word/HTML/PDF reports. Triggers on 矛盾论, 主要矛盾, 次要矛盾, 主次矛盾, 卡住了, 优先级混乱, 找关键问题, 资源有限, 冲突很多. Do not use for philosophy-only summaries, Mao text commentary with no live case, generic brainstorming with no diagnosis, or final licensed medical, legal, investment, or psychological-crisis advice.
Use when adding or auditing Yao copyright comment headers for an agent skill package, especially SKILL.md, README.md, references, prompts, templates, examples, scripts, YAML, or TOML files.
当用户需要分析微信读书阅读历史、生成读书报告、可视化阅读统计、笔记、书架、词云、热力图、雷达图，或导出精排 HTML 报告时使用。也适用于创建 AI 创业者示例阅读报告。不用于通用图书推荐，或不生成报告的原始微信读书 API 查询。
Use when auditing an authorized website, SaaS, API, AI app, local code path, GitHub repo, staging URL, or owned runtime for security risks, vulnerability checklist scoring, static review, dynamic review, active validation, or Chinese security reports.
Route CEO-facing competition, negotiation, channel, pricing, platform, M&A, financing, competitor-response, alliance, and regulator problems through an applied game-theory framework router when decisions depend on opponent reactions, credible commitments, signals, payoff/equilibrium logic, historical behavior, dynamic updates, or Markdown/HTML/Word/PDF report export. Do not use for textbook tutoring, proofs, gambling, generic brainstorming, or final legal/financial/regulatory advice.
提供专业的代码审查服务，检查代码质量、安全漏洞、性能问题和最佳实践。支持多种编程语言和框架。
| name | yao-techselect-hskill |
| description | 帮助开发团队进行技术选型决策，提供框架对比、架构评估和最佳实践建议。适用于需要在多个技术方案中做出选择的场景。 |
| metadata | {"author":"Tech Selection Team","philosophy":"客观对比、数据驱动、专家验证、持续更新"} |
帮助团队做出明智的技术选型决策。
description.SKILL.md lean.references/, evaluation scripts in scripts/.Quick: 快速对比，适合初步筛选。Deep: 深度分析，包含性能测试和社区评估。Enterprise: 企业级评估，含安全、合规和长期维护考量。技术选型通常考虑以下维度：
| 维度 | 权重建议 | 说明 |
|---|---|---|
| 性能 | 20% | 吞吐量、延迟、资源占用 |
| 生态 | 15% | 社区活跃度、插件丰富度 |
| 学习成本 | 15% | 文档质量、上手难度 |
| 维护性 | 20% | 长期支持、升级成本 |
| 安全性 | 15% | 漏洞历史、安全更新频率 |
| 成本 | 15% | 许可费用、基础设施成本 |
本skill参考以下领域专家和信息渠道以确保建议的权威性：
根据选型模式输出：
建议采用"数据+共识"方法：先用客观数据完成初步排序，再组织团队讨论主观因素。可参考业内专家的决策框架。
对于成熟度较低的技术，建议增加"社区活跃度"和"核心维护者背景"的权重。持续关注技术社区动态，订阅核心贡献者的技术博客和社交账号。
这是技术选型的核心难题。建议明确项目生命周期预期，短期项目可接受更高的技术债务，长期项目应优先考虑维护性和团队技能匹配度。