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分析用户AI使用场景，提供Token节省方案
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studyzy/save-token-kit
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Skills neste repositório
2 categorias ocupacionais · 73% classificado
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AI Agent体检，采集会话的 Token 占用诊断数据
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执行Token优化任务
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对比优化前后诊断报告
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Token 优化流水线主入口：自动检测进度、断点续跑，串联 诊断 → 分析 → 优化 → 报告 四阶段
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Bug 修复流水线。当用户报告 Bug 或想要修复已知问题时使用。调用时需附带 Bug 描述或复现步骤。自动串联：Bug 分析 → 代码修复 → UT（委托 ut-writer SKILL）→ Lint 检查（委托 lint-check-fix Agent）→ 全量验证 → 提交代码。
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端到端新功能开发流水线。当用户想要从需求到完整实现一站式完成新功能开发时使用。调用时需附带功能需求描述。自动串联：需求澄清 → 代码实现 → UT（委托 ut-writer SKILL）→ Lint（委托 lint-check-fix Agent）→ 构建测试验证。
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从 OpenSpec 变更中实现任务。当用户想开始实现、继续实现或处理任务时使用。
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在实验性工作流中归档已完成的变更。当用户想在实现完成后定稿并归档变更时使用。
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一步生成所有产出物来提议新变更。当用户想快速描述要构建的内容并获得包含设计、规范和任务的完整提案时使用。
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Analistas de garantia de qualidade de software e testadores
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为 save-token 项目补充单元测试，使覆盖率达到 60% 且全部通过。
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