mturac/everything-openai-codex - 8ページ

agentic-engineering

作为代理工程师，采用评估优先执行、分解和成本感知模型路由进行操作。

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ai-first-engineering

团队中人工智能代理生成大部分实施输出的工程运营模型。

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ai-regression-testing

AI辅助开发的回归测试策略。沙盒模式API测试，无需依赖数据库，自动化的缺陷检查工作流程，以及捕捉AI盲点的模式，其中同一模型编写和审查代码。

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android-clean-architecture

适用于Android和Kotlin多平台项目的Clean Architecture模式——模块结构、依赖规则、用例、仓库以及数据层模式。

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api-connector-builder

通过匹配目标仓库现有的集成模式，构建一个新的API连接器或提供者。适用于在不发明第二种架构的情况下添加一个集成。

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api-design

REST API设计模式，包括资源命名、状态码、分页、过滤、错误响应、版本控制和生产API的速率限制。

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architecture-decision-records

在OpenAI Codex会话期间，将做出的架构决策捕获为结构化的架构决策记录（ADR）。自动检测决策时刻，记录上下文、考虑的替代方案和理由。维护一个ADR日志，以便未来的开发人员理解代码库为何以当前方式构建。

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article-writing

根据提供的示例或品牌指导，以独特的语气撰写文章、指南、博客帖子、教程、新闻简报等长篇内容。当用户需要超过一段的精致书面内容时使用，尤其是当语气一致性、结构和可信度至关重要时。

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automation-audit-ops

面向ecc的以证据为先的自动化清单与重叠审计工作流。当用户希望在修复任何内容之前了解哪些作业、钩子、连接器、MCP服务器或包装器是活跃的、损坏的、冗余的或缺失时使用。

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autonomous-agent-harness

将 OpenAI Codex 转变为具有持久记忆、定时操作、计算机使用和任务队列的完全自主代理系统。通过利用 OpenAI Codex 的原生定时任务、调度、MCP 工具和记忆，取代独立的代理框架（Hermes、AutoGPT）。当用户需要持续自主操作、定时任务或自我导向的代理循环时使用。

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autonomous-loops

自主Codex代码循环的模式与架构——从简单的顺序管道到基于RFC的多智能体有向无环图系统。

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backend-patterns

后端架构模式、API设计、数据库优化以及适用于Node.js、Express和Next.js API路由的服务器端最佳实践。

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benchmark

使用此技能测量性能基线，检测PR前后的回归，并比较堆栈替代方案。

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blueprint

将单行目标转化为多会话、多代理工程项目的分步构建计划。每个步骤包含独立的上下文简介，以便新代理能直接执行。包括对抗性审查门、依赖图、并行步骤检测、反模式目录和计划突变协议。触发条件：当用户请求复杂多PR任务的计划、蓝图或路线图，或描述需要多个会话的工作时。不触发条件：任务可在单个PR或少于3个工具调用中完成，或用户说“直接执行”时。origin: community

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brand-voice

从真实的帖子、文章、发布说明、文档或网站文案中构建基于源材料的写作风格档案，然后在内容、外展和社交工作流中重复使用该档案。当用户希望保持声音一致性而不使用通用的AI写作套路时使用。

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bun-runtime

Bun 作为运行时、包管理器、打包器和测试运行器。何时选择 Bun 而非 Node、迁移注意事项以及 Vercel 支持。

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canary-watch

使用此技能在部署、合并或依赖升级后监控已部署的URL是否存在回归问题。

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carrier-relationship-management

用于管理承运商组合、协商运费、跟踪承运商绩效、分配货运以及维护战略承运商关系的编码专业知识。基于拥有15年以上经验的运输经理提供的信息。包括记分卡框架、RFP流程、市场情报和合规性审查。适用于管理承运商、协商费率、评估承运商绩效或制定货运策略时使用。license: Apache-2.0

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ck

OpenAI Codex 的每个项目持久化记忆。在会话启动时自动加载项目上下文，通过 git 活动追踪会话，并写入原生记忆。命令运行确定性的 Node.js 脚本——行为在不同模型版本间保持一致。

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clickhouse-io

ClickHouse数据库模式、查询优化、分析以及高性能分析工作负载的数据工程最佳实践。

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code-tour

创建 CodeTour `.tour` 文件——针对特定角色的、带有真实文件和行锚点的逐步演练。用于入职引导、架构演练、PR 演练、RCA 演练以及结构化的“解释其工作原理”请求。

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codebase-onboarding

分析一个陌生的代码库，并生成一个结构化的入门指南，包括架构图、关键入口点、规范和一个起始的CODEX.md文件。适用于加入新项目或首次在代码仓库中设置OpenAI Codex时。

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coding-standards

适用于TypeScript、JavaScript、React和Node.js开发的通用编码标准、最佳实践和模式。

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compose-multiplatform-patterns

KMP项目中的Compose Multiplatform和Jetpack Compose模式——状态管理、导航、主题化、性能优化和平台特定UI。

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configure-ecc

Everything OpenAI Codex 的交互式安装程序 — 引导用户选择并安装技能和规则到用户级或项目级目录，验证路径，并可选择优化已安装文件。

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connections-optimizer

重新组织用户的X和LinkedIn网络，采用审查优先的修剪策略，提供添加/关注建议，并以用户真实口吻起草针对不同渠道的温和外联。当用户希望清理关注列表、向当前优先事项发展或围绕更高信号的关系重新平衡社交图谱时使用。

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content-engine

为X、LinkedIn、TikTok、YouTube、新闻通讯和跨平台重新利用的多平台活动创建平台原生内容系统。适用于当用户需要社交媒体帖子、帖子串、脚本、内容日历，或一个源资产在多个平台上清晰适配时。

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content-hash-cache-pattern

使用SHA-256内容哈希缓存昂贵的文件处理结果——路径无关、自动失效、服务层分离。

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context-budget

审核OpenAI Codex上下文窗口在代理、技能、MCP服务器和规则中的消耗情况。识别膨胀、冗余组件，并提供优先的令牌节省建议。

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continuous-agent-loop

具有质量门、评估和恢复控制的连续自主代理循环模式。

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continuous-learning

自动从OpenAI Codex会话中提取可重复使用的模式，并将其保存为学习到的技能以供将来使用。

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continuous-learning-v2

基于本能的学习系统，通过钩子观察会话，创建带置信度评分的原子本能，并将其进化为技能/命令/代理。v2.1版本增加了项目范围的本能，以防止跨项目污染。

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cost-aware-llm-pipeline

LLM API 使用成本优化模式 —— 基于任务复杂度的模型路由、预算跟踪、重试逻辑和提示缓存。

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council

召集四方会议处理模糊决策、权衡取舍及继续/停止决策。当存在多个有效路径且需要在选择前进行结构化异议时使用。

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cpp-coding-standards

基于C++核心指南（isocpp.github.io）的C++编码标准。在编写、审查或重构C++代码时使用，以强制实施现代、安全和惯用的实践。

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cpp-testing

仅用于编写/更新/修复C++测试、配置GoogleTest/CTest、诊断失败或不稳定的测试，或添加覆盖率/消毒器时使用。

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crosspost

跨X、LinkedIn、Threads和Bluesky的多平台内容分发。使用内容引擎模式根据平台适配内容。从不跨平台发布相同内容。当用户希望跨社交平台分发内容时使用。

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csharp-testing

使用 xUnit、FluentAssertions、模拟、集成测试和测试组织最佳实践的 C# 和 .NET 测试模式。

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customer-billing-ops

使用 Stripe 等连接计费工具操作客户计费工作流，例如订阅、退款、流失分类、计费门户恢复和计划分析。当用户需要帮助客户、检查订阅状态或管理影响收入的计费操作时使用。

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customs-trade-compliance

海关文件、关税分类、关税优化、受限方筛查以及多司法管辖区法规合规的编码化专业知识。由拥有15年以上经验的贸易合规专家提供。包括HS分类逻辑、Incoterms应用、自贸协定利用以及罚款减免。适用于处理海关清关、关税分类、贸易合规、进出口文件或关税优化时使用。license: Apache-2.0

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