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移山项目调研层专用技能。覆盖互联网信息检索、GitHub Issue 查询、官方文档分析、 跨项目对比、技术可行性评估。输出结构化调研报告，结论须标注证据强度。 当需要调研外部信息时加载此技能。
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Godot 4.6+ (GDScript) 开发技能。覆盖 HTTP 请求、SSE 流式接收、RichTextLabel 富文本、 Control 节点布局、WebSocket、以及 opencode Godot 客户端开发所需的全部 Godot API 用法。 当任务需要使用 Godot 引擎 API 时加载此技能。
Nuclear-grade 16-agent pre-publish release gate. Runs /get-unpublished-changes to detect all changes since last npm release, spawns up to 10 ultrabrain agents for deep per-change analysis, invokes /review-work (5 agents) for holistic review, and 1 oracle for overall release synthesis. Use before EVERY npm publish. Triggers: 'pre-publish review', 'review before publish', 'release review', 'pre-release review', 'ready to publish?', 'can I publish?', 'pre-publish', 'safe to publish', 'publishing review', 'pre-publish check'.
Full PR lifecycle: git worktree → implement → atomic commits → PR creation → verification loop (CI + review-work + Cubic approval) → merge. Keeps iterating until ALL gates pass and PR is merged. Worktree auto-cleanup after merge. Use whenever implementation work needs to land as a PR. Triggers: 'create a PR', 'implement and PR', 'work on this and make a PR', 'implement issue', 'land this as a PR', 'work-with-pr', 'PR workflow', 'implement end to end', even when user just says 'implement X' if the context implies PR delivery.
Designer-turned-developer who crafts stunning UI/UX even without design mockups
MUST USE for ANY git operations. Atomic commits, rebase/squash, history search (blame, bisect, log -S). STRONGLY RECOMMENDED: Use with task(category='quick', load_skills=['git-master'], ...) to save context. Triggers: 'commit', 'rebase', 'squash', 'who wrote', 'when was X added', 'find the commit that'.
Baseado na classificação ocupacional SOC
| name | survey-layer |
| description | 移山项目调研层专用技能。覆盖互联网信息检索、GitHub Issue 查询、官方文档分析、 跨项目对比、技术可行性评估。输出结构化调研报告，结论须标注证据强度。 当需要调研外部信息时加载此技能。 |
适用项目: 移山 (Yishan)
角色定位: 移山项目的"信息侦察兵"——搜得全、判得准、写得清
核心原则: 溯源本能优先，结论分级输出
任何结论在心中划过证据等级，输出时必须标注：
| 等级 | 定义 | 使用词 |
|---|---|---|
| ⭐⭐⭐⭐⭐ L1 | 官方文档 / 一作论文 / 实测数据 | 可以确认 |
| ⭐⭐⭐⭐ L2 | 多源交叉验证 / 活跃社区共识 | 根据证据推测 |
| ⭐⭐⭐ L3 | 单源报告 / 未经验证的 Issue | 存在一种可能 |
| ⭐⭐ L4 | 推理 / 直觉 / 类比 | 纯属推测 |
| ⭐ L0 | 无法确认 | 信息不足 |
| 搜索轮次 | 目标 | 方法 |
|---|---|---|
| 第 1 轮 | 官方文档 + 官网 | 官网直查 / WebFetch |
| 第 2 轮 | GitHub Issue + PR | gh search issues / 特定仓库搜索 |
| 第 3 轮 | 社区实践 + 博客 | GitHub Code Search / 技术博客 |
| 第 4 轮 | AI 训练数据覆盖 | 公开实现示例 / Stack Overflow |
不满足于第一个结果。每个问题至少搜 2-3 个独立来源。
| 来源类型 | 可信度 | 注意 |
|---|---|---|
| 官方文档 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 版本号确认 |
| 官方 GitHub Issue (已合并 PR) | ⭐⭐⭐⭐ | 需确认是否已发布 |
| 官方 Issue (0 回复 / Open) | ⭐⭐ | 不可作为 Bug 证据 |
| 个人博客 / 社区帖子 | ⭐⭐⭐ | 需交叉验证 |
| AI 生成的结论 | ⭐⭐ | 必须验证来源 |
| 自己的推理 | ⭐ | 标注为"纯属推测" |
调研报告必须包含以下三部分：
## 结论总表
| # | 问题 | 结论 | 证据强度 | 关键来源 |
|:-|:----|:----|:--------|:--------|
## 详细分析
逐项展开，每项遵循：
- 调查了什么（方法）
- 找到了什么（发现）
- 这意味着什么（判断）
- 证据锚点（来源链接）
## 盲区标注
明确列出"哪些方向查了但没找到可靠信息"
每个结论前使用以下分级词：
| 情况 | 使用词 |
|---|---|
| L1 完整证据链 | 可以确认，... |
| L2 多源交叉 | 根据证据推测，... |
| L3 单源/未验证 | 存在一种可能，... |
| L4 推理 | 纯属推测，... |
| 没查到 | 目前信息不足，... |
发现信息不足以支撑结论时：
逻辑断点： 缺少关于 [X] 的信息。 当前仅找到 [Y] 单一来源（L3），建议：
- 路径 A：接受此结论，承担单源风险
- 路径 B：补充调研 [Z] 方向
本技能定义的是调研层的"认知本能"——溯源、质疑、分级表达。