tsp

上下文优化技能，通过 trigger-based 懒加载和 context composition awareness 自动重组长会话上下文。

Goal-oriented autonomous loop with external completion oracle. Keeps iterating until verifiable stopping conditions are met, checked by a separate model.

Scheduled discovery automation that runs scans on a heartbeat interval, classifies findings, and routes them to goals or triage inbox.

Active MCP connector polling that integrates external tools (issue trackers, error monitoring, CI) into the heartbeat loop for cross-system discovery.

Structured rework with git blame attribution for failed goal iterations. Maps failures to responsible changes and routes targeted fix briefs.

将 CodeGraph 作为默认内置 MCP-backed 代码图谱能力接入，用于 brownfield 符号搜索、 调用链、影响面和上下文查询。输出必须回落到 `/team-*` 主链和 artifacts。

Use Open Design as an external local-first design workbench for prototypes, decks, mobile screens, dashboards, DESIGN.md systems, and exportable visual artifacts. Keep TSP responsible for team workflow, handoff, and quality gates.

将 GitNexus 作为受控可选代码智能能力接入，用于 brownfield MCP 查询、影响面分析、 detect_changes、多仓分析和更深代码图谱证据。输出必须回落到 `/team-*` 主链和 artifacts。

项目级上下文工程框架：通过 PROJECT / REQUIREMENTS / ROADMAP / STATE 四层文档 为每个任务建立结构化上下文，控制 token 预算，防止上下文腐烂， 确保跨会话连续性。与 context-lifecycle 的 L0-L3 层互补。

提供 React/Next 优先的前端工程规范，覆盖组件结构、状态分层、语义化、可访问性、 性能与交付质量。当前端工程师、架构师或 Tech Lead 需要统一工程做法时使用。

提供公司级前端 UI/UX 设计知识库，覆盖产品类型、视觉方向、设计 token、布局、 交互、可访问性、动效与交付检查。当前端任务需要统一设计语言或体验门禁时使用。

强化高能动性和高压闭环执行的行为技能。适用于连续失败、原地打转、空口完成、 把问题甩给用户、没搜就猜、修完就停等场景，也支持手动通过 /pua 进入核心模式。

ADK 框架适配层。为 LangChain / EINO / AutoGen / AgentScope / CrewAI 提供框架特定的 代码模板、惯用模式、API 映射和项目结构，供 agent-dev-workshop Phase 5 代码生成使用。 每个框架 reference 文件标注 verified_date 用于版本锁定。

交互式 AI Agent 开发工作坊：通过 6 阶段深度协作对话，引导用户完成 Agent 需求分析、架构设计、 工具定义、Prompt 与编排设计、代码生成、验证迭代，产出可直接运行的 Agent 项目。 框架无关设计优先，支持 LangChain / EINO / AutoGen / AgentScope / CrewAI 等 ADK 框架。

AI Agent 架构模式目录。提供 ReAct、Multi-Agent Conversation、Multi-Agent Workflow、 RAG Agent、Tool-Use Agent、Autonomous Agent 六种核心模式的参考架构、组件拓扑、 数据流、设计决策和框架无关的最佳实践。供 agent-dev-workshop Phase 2 调用。

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code.

统一接口协议、请求响应、错误码、兼容性与上下游协作约束。 当架构师、前后端开发或 QA 需要锁定 API 合同时使用。

苏格拉底式创意探索技能，融合 gstack 的 brainstorm 和 superpowers 的 aside 模式。 在不同方案之间做发散-收敛循环，用分块展示降低认知负荷，帮助团队找到最佳路线。

提供浏览器层 smoke 测试工作流，用于关键页面、核心路径和发布前回归确认。 当任务需要真实浏览器验证渲染、导航、交互或前端上线风险时使用。

Interactive installer for Everything Claude Code — guides users through selecting and installing skills and rules to user-level or project-level directories, verifies paths, and optionally optimizes installed files.

Reorganize the user's X and LinkedIn network with review-first pruning, add/follow recommendations, and channel-specific warm outreach drafted in the user's real voice. Use when the user wants to clean up following lists, grow toward current priorities, or rebalance a social graph around higher-signal relationships.

上下文生命周期管理总览：四层记忆架构（L0-L3）、任务阶段感知、 渐进压缩策略、按需召回与四分区预算模型。

按需召回已归档的上下文细节：支持按关键词、阶段、类型和决策维度检索， 从 L2 归档和 Phase Ledger 中恢复压缩丢失的信息。

基于 instinct 的持续学习系统，通过 hooks 观察会话，创建带置信度评分的 atomic instincts， 并将高置信度 instinct 演进为 skills/commands/agents。v2.1 增加项目级 instincts 防止跨项目污染。

基于 instinct 的持续学习系统，通过 hooks 观察会话，创建带置信度评分的 atomic instincts， 并将高置信度 instinct 演进为 skills/commands/agents。v2.1 增加项目级 instincts 防止跨项目污染。

成本感知 LLM 管道，根据任务复杂度选择合适模型， 管理上下文预算，避免在长会话末尾做大型重构。

跨模型第二意见技能，融合 gstack 的 cross-model second opinion 能力。 当检测到高风险改动时，可选触发不同模型提供独立审查意见， 作为 multi-perspective-review 的可选叠加层。

融合 GSD discuss-phase 与 gstack office-hours 的预编码设计讨论技能。 在 /team-intake 之后、/team-plan 之前，通过苏格拉底式质疑捕获灰色地带、 用户偏好和关键假设，产出 CONTEXT.md 供后续规划和实现消费。

将需求发现、领域建模、一致性审计整合到 /team-* 主链， 以 artifacts/adr/memory 为唯一落盘目标产出可审计文档。 当 Tech Lead、Architect、QA 需要补齐或演进架构文档时使用。

Playwright E2E testing patterns, Page Object Model, configuration, CI/CD integration, artifact management, and flaky test strategies.

错误经验库：自动捕获错误模式、根因和解决方案，支持查询和反馈更新。 当遇到 build error、runtime error 或需要查找历史错误解决方案时使用。

正式评估框架，实现 eval-driven development (EDD) 原则。 用于定义 pass/fail 标准、测量 pass@k 指标、创建回归测试套件。

统一进化资产模型与自进化闭环核心。定义 Gene（策略 DNA）、Capsule（已验证经验快照）、 EvolutionEvent（追加式事件日志）三层资产模型，实现 Detect→Select→Replay→Validate→Solidify→Reuse 闭环，使 agent 遇到已知问题时先复用已验证经验，跳过重新试错。

Cross-agent gene sharing protocol for exchanging validated evolution patterns between Claude sessions with trust downgrades and local revalidation.

基于 Git Worktree 的任务隔离工作流：每个开发任务在独立 worktree 中执行， 确保主工作区干净、并行任务互不干扰，完成后结构化决策合并/PR/保留/丢弃。 与 parallel-execution 的 worktree 基础设施互补，本 skill 聚焦任务级隔离策略。

GoFrame development skill. TRIGGER when writing/modifying Go files, implementing services, creating APIs, or database operations. DO NOT TRIGGER for frontend/shell scripts.

将 Graphify 作为可选知识图谱能力接入，用于 brownfield 结构扫描、依赖路径分析与架构问答。 不替代 `/team-*` 主链；输出统一回落到 handoff 与 artifacts 证据。

Harness 能力面审计（7 维度评分 + 改进建议）。对角色覆盖、技能完整性、Hook 有效性、规则执行、命令覆盖、文档质量、集成深度进行全面评估，输出 Overall Score、Dimension Scores 和 Top Actions。适用于平台健康检查、季度能力审查、新增能力后的回归验证。关键词：harness-audit、平台审计、技能完整性、Agent 覆盖、命令覆盖、文档质量。

Pattern for progressively refining context retrieval to solve the subagent context problem

为 Spring Boot 项目生成高质量 Java 单元测试代码。当用户要求"写单元测试"、"生成测试用例"、"帮我写 test"、"补充测试覆盖"、"写 JUnit 测试"、"写 Mockito 测试"、"测试这个 Service / Controller / Mapper"时，必须使用此 skill。即使用户只是说"帮我测一下这个方法"或贴出 Java 代码并问"怎么测"，也应触发此 skill。