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更新于 10-27 00:15

编程与开发

38,152 个结果

orca-cli

Orca CLI 是 Orca 编辑器提供的命令行工具,用于操作由 Orca 管理的工作树(worktree)、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、构件、技能共享、工作树评论以及 Orca 内置浏览器。它是一个发现入口,会加载与当前会话版本匹配的 Orca 指南。使用前需先解析本次会话应使用的可执行文件:优先读取 ORCA_CLI_COMMAND 环境变量;否则在暴露 ORCA_DEV_REPO_ROOT 的开发检出中使用 orca-dev;否则在非 Orca 管理的 Linux 终端使用 orca-ide(不要直接运行裸 orca,它通常指向 GNOME Orca 屏幕阅读器);其余情况使用 orca。运行前应先执行 ORCA skills get orca-cli 加载版本匹配的指南,命令优先使用 --json;未覆盖的命令或参数用所选可执行文件的 --help 查看。若提示 Orca 未运行,可用 ORCA open --json 启动后重试;若报 runtime_access_denied,说明沙箱阻止了连接,应提升权限重跑,而不是重启 Orca。

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xstate-store

面向 @xstate/store v4 与 @xstate/store-react v2 的编程技能,用于构建、测试、集成或迁移 XState Store。内容涵盖 store 原语选择、状态转换、副作用与事件、schema 与运行时校验、选择器与 atom、createStoreLogic 与输入、扩展(持久化、撤销重做、重置)、React 绑定以及从 v3 到 v4 或从 Zustand 的迁移。要求 TypeScript 5.4 及以上版本。不包含 XState 状态机(machine)相关内容。

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claude-code-architecture-patterns

这是一个关于 Anthropic Claude Code 智能体架构模式与设计原则的技能。它对 Claude Code 的架构进行逆向工程分析,提炼为 18 章内容,涵盖智能体循环、工具执行、多智能体编排、状态管理、上下文管理、记忆系统与性能优化等主题,目标是帮助开发者构建生产级 AI 编程智能体。技能提供 AsyncGenerator 智能体循环、并发安全工具执行、推测性工具执行、用于缓存共享的 fork 智能体、四层上下文压缩、两层状态管理、基于文件的记忆与 LLM 召回等具体模式与 TypeScript 代码示例。适用场景为构建生产级 AI 编程智能体的开发者。使用方式为克隆仓库后通过 npm install 安装依赖,可选择性构建文档站或启动开发服务器在线阅读。

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lens-pro

lens-pro 是一个“专业工程解构引擎”技能,用于将复杂技术概念、架构或代码机制拆解为精确的工程定义、状态转换与生产环境权衡。其运行原则包括:机械精确(用形式化计算机科学与系统工程原语定义机制,如状态机、内存模型、并发锁、I/O 边界,禁止口语化比喻和简化抽象);反银弹(成本核算,为每个收益量化机械成本,如内存占用、p99 延迟、同步开销、运维复杂度,禁止将任何模式描述为无成本或普遍最优);故障优先加固(暴露具体运行时故障模式、降级路径和边界条件,禁止只讲理想路径);上下文隔离(严格在活跃问题范围内分析,不干扰当前任务或改变项目范围)。输出遵循“Lens [Pro]”合约结构:包含目标概念/模式/机制标题,第一部分架构角色与不变量合约,第二部分运行时机制与执行路径(摄取与分配、状态与并发边界、结算与回收),第三部分权衡与采用(收益、成本/代价、何时采用、何时避免,必要时使用对比矩阵或 Mermaid 图),第四部分生产故障模式与缓解措施(无状态或纯函数模式可省略)。适用于需要深入理解技术机制、进行架构评审或工程决策的场景。

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debugging

这是一个系统化调试技能,用于处理 bug、测试失败或意外行为。其核心原则是:在提出或实施修复之前,必须先调查并验证根本原因,禁止在没有完成根因调查的情况下直接修复。该技能将调试过程划分为四个阶段:根因调查、模式分析、假设与测试、实施修复,并强调一次只做一个改动、先写失败测试用例、若三次以上修复失败则应质疑架构而非继续修补。适用于测试失败、生产环境 bug、性能问题、构建失败、集成问题等各类技术问题,尤其在时间紧迫或问题看似简单时更应使用。

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