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更新于 11-16 00:04

编程与开发

41,188 个结果

comment-cleanup

comment-cleanup 是一个用于清理源代码和 README 中低价值注释的技能,在不改变程序行为的前提下删除或压缩多余注释,最终只产生仅涉及注释的差异。它针对三类注释:重复相邻代码内容的注释(删除)、叙述历史或被移除功能的注释(删除)、冗长但含有真实原因的注释(压缩)。同时明确不改动代码、文档字符串与文档注释、机器可读注释(如 shebang、编码行、许可证头、# noqa、# type: ignore、eslint-disable 等)、解释原因的注释、带负责人或工单的 TODO/FIXME/HACK、被注释掉的代码,以及生成、第三方或 vendored 文件。使用时需先明确要检查的文件范围:未给范围时应询问用户,给出目录时用 git ls-files 展开并确认,给出明确文件列表时只处理这些文件。工作流程包括先读参考文档、逐文件全文阅读并分类每个非文档注释、只编辑注释行,再用脚本验证未提交的差异仅涉及注释,并复核 README 差异,最后按模式报告删除或压缩数量、未改动文件以及有意保留的可疑注释。

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github-comment-cleanup

GitHub Comment Cleanup 是一个基于 OpenHands 扩展的可执行自动化插件,用于按计划(默认每周)在指定 GitHub 仓库上运行 comment-cleanup 技能,自动清理代码注释改动,并为每个仓库最多打开一个 Pull Request。每次运行会记录上次会话结果,跳过仍有未关闭 PR 或会话正在运行的仓库;对默认分支做浅克隆,按 git blob SHA 建立指纹,避免重复读取未变化文件,并对已变化或首次出现的文件排队处理,单次最多 50 个文件。随后启动一个加载了 comment-cleanup 技能的会话,由代理完成编辑、运行 verify_comment_only.py、提交、推送并创建 PR。使用前需通过 plugin-spec 接口创建自动化并配置仓库、包含/排除路径、文件与字节上限、分支前缀、PR 模式及 cron 触发器,同时准备具备 contents 和 pull requests 写权限的 GitHub 令牌或已连接的 GitHub 集成。

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boxlang-core-dev-performance

这是一份面向 BoxLang 核心 Java 代码的性能优化技能指南,适用于编写或审查 BIF、组件、运行时服务等对性能敏感的热点路径代码。内容以“先测量”为原则,系统整理了字符串操作(如避免 substring() 分配、使用 regionMatches、StringBuilder、预编译正则)、BoxLang 特有的 Key 对象复用与常量、不可变值对象哈希缓存、参数访问、热点日志、集合与装箱、并发(无锁结构、虚拟线程同步限制)以及测量工具(JMH、Java Flight Recorder、async-profiler)等方面的具体模式与反例,并附有热点路径代码审查清单。

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apex-tier1

APEX Tier 1(Fire and Forget)是 APEX 技能体系中的第一层级,用于在零人工干预下自主完成定义明确的任务,完成后自动创建草稿 PR。它适用于验收标准清晰、失败成本低、无需架构决策且范围较小的任务,例如添加测试、修复 lint 错误等。其工作流程包括:将任务解析为验收标准清单、创建功能分支、实现改动、运行自校正循环(最多 5 次修复)、最后通过 gh 命令创建草稿 PR,并在 PR 描述中列出任务、验收标准勾选情况、验证结果(lint、类型、测试、构建)以及标记为 [NEEDS REVIEW] 的未解决问题。若任务涉及设计决策、关键基础设施或需求模糊,则不应使用 Tier 1,而应升级到 apex-tier2 或 apex-tier3。

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apex-tier3

APEX Tier 3(Pair Mode,配对模式)是 APEX 体系中的实时结对编程模式,用于复杂架构设计、关键生产问题调试等高风险、探索性任务。在该模式下,智能体与人类实时协作:智能体先提出方案并说明理由,人类确认、修改或否决后再执行,每一步都保持沟通。它要求智能体在未确认前不写超过 50 行代码,先解释“为什么”再提出“做什么”,在存在真实取舍时展示备选方案,并如实说明不确定之处。会话过程中维护决策日志(记录决策、理由与备选方案),每完成一个重要工作块后运行校验脚本(提供 Linux/Mac 的 validate.sh 与 Windows 的 validate.ps1),会话结束时汇总决策、列出待办与开放问题、识别可写入 AGENTS.md 的经验,并以引用决策日志的提交信息提交工作。

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codex-configuration

Codex Configuration 是一个用于管理 OpenAI Codex CLI 配置文件的技能,主要处理 config.toml 中的模型设置、沙箱策略、审批策略、MCP 服务器以及命名配置文件(profiles)。它说明了配置文件位置(~/.codex/config.toml)、技能路径的优先级顺序、基本配置项(如 model、model_verbosity、model_reasoning_effort、approval_policy、sandbox_mode、exec_timeout_ms、file_opener)、profiles 的定义与使用方式、MCP 服务器的配置写法、技能调用方式(显式与隐式)、内置技能($plan、$skill-creator、$skill-installer)、CLI 运行时覆盖配置、便捷标志(--full-auto、--oss、--search 等)、快速校验命令以及常见问题排查方法。适用于需要配置 Codex CLI、设置 profiles、调整沙箱模式或审批策略的场景。

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principle-fix-root-causes

该技能用于调试场景,主张不要修复症状,而要追踪每个问题到根本原因并在根源处修复。其核心理念是:症状式修复会不断累积,每个临时绕过方案都会让系统更难理解,而真正的缺陷依然存在;根因修复前期较慢,但能减少总体调试时间。技能给出的模式包括:先复现问题;不断追问“为什么”直到找到根因;不要添加守卫(例如加一个 nil 检查来消除崩溃属于症状式修复);如果某个绕过方案需要一段很长的注释来证明其合理性,说明代码本身有问题,应修代码而非注释;检查模式而非单个实例(用 grep 搜索相同模式并修复所有实例);卡住时用插桩而非猜测(加日志、读实际错误);对于重启类缺陷,先怀疑状态再怀疑代码——当出现“重启后失败”时,优先怀疑陈旧的持久化状态,如配置文件、缓存、锁文件、序列化状态,如果清除某个状态文件后行为恢复,应优先把状态校验作为修复方向。

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