mobile-development
跨平台与原生移动开发技能，覆盖 React Native、Flutter、Swift/SwiftUI、Kotlin/Jetpack Compose，提供移动 UI、离线优先、性能优化、安全、测试与上架等实践指导。
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更新于 11-04 00:13
编程与开发
39,429 个结果
barcode-capture-ios
Scandit BarcodeCapture iOS 技能用于在原生 iOS（Swift）项目中集成 Scandit 的 BarcodeCapture 单条码扫描模式。该技能强调不能依赖模型记忆中的 SDK API，因为 BarcodeCapture 的 API 会随主版本变化而重命名、删除或重构，必须对照技能提供的参考文档核实后再编写或建议代码。技能按用户意图路由到不同参考文件：从零集成、配置、定制反馈、添加取景器、处理扫描结果及扫描后的异步操作读取 integration.md；升级或迁移现有集成读取 migration.md；从第三方条码扫描器迁移读取 third-party-migration.md。使用扫描功能需要 Scandit 许可证密钥，许可证产品为 native、平台为 ios。技能提供通过 Scandit MCP 服务器获取密钥的流程，也支持用户自行在 ssl.scandit.com 生成密钥，并说明密钥需通过 .xcconfig 映射到 Info.plist 后用 Bundle.main.object(forInfoDictionaryKey:) 读取，或直接读 .env 填入许可证调用。技能还提供 UIKit、SwiftUI 集成入门、6→7 与 7→8 迁移文档以及完整 BarcodeCapture API 参考的链接。
matrixscan-ar-cordova
该技能用于在 Cordova 应用中集成 Scandit MatrixScan AR（Barcode AR / BarcodeAr），通过 scandit-cordova-datacapture-* 插件实现一次扫描多个条码并以 AR 高亮和标注展示。技能强调不要依赖记忆中的旧版 SDK API，BarcodeAr 是 Cordova 插件 8.2 新增能力，v6/v7 中不存在；需按提供的参考文档核对 API。内容涵盖从零集成、从 BarcodeBatch/BarcodeTracking 迁移、Cordova 特有注意事项（全局 window.Scandit、deviceready 门控、DOM 覆盖层连接、手动管理相机、异步高亮/标注提供器、cordova prepare 等），以及许可密钥获取方式（Scandit MCP 或自行在 ssl.scandit.com 生成）。
matrixscan-batch-capacitor
MatrixScan Batch Capacitor 是 Scandit 提供的技能，用于在基于 Capacitor 的 WebView 应用中集成 MatrixScan Batch（scandit-capacitor-datacapture-barcode），实现多条形码同时追踪与扫描，并支持 AR 叠加层、按条码画笔、点击处理、扫描反馈（蜂鸣/振动）等能力。技能强调不要依赖记忆中的 SDK API，需以随附参考为准；并给出 Capacitor 特有的注意事项，如初始化插件、npx cap sync、context.setMode、DataCaptureView.forContext 等。使用需 Scandit 许可证密钥，许可证产品为 native，平台为 ios 和 android；部分 AR 叠加能力需要 MatrixScan AR 附加许可。
matrixscan-count-capacitor
MatrixScan Count Capacitor 是面向 Capacitor 应用的条码计数技能，基于 Scandit 的 BarcodeCount API 与 scandit-capacitor-datacapture-barcode 插件，用于多条码扫描与计数、收货核对、装箱单校验等工作流。技能强调不要依赖记忆中的 SDK API，需按提供的参考文档核对构造函数、视图工厂方法与功能可用性，并给出 Capacitor 特有的注意事项，如初始化插件、同步原生产物、视图绑定 DOM 元素、仅支持 iOS/Android 等。
sparkscan-capacitor
SparkScan Capacitor 是一个面向 Capacitor（Ionic）混合移动应用的技能，用于通过 Scandit Capacitor 插件实现单条码扫描，并使用预置的扫描界面。该技能强调不要依赖记忆中的 Scandit SDK API，因为 SparkScan API 在不同大版本间变化较大，属性可能被重命名、移除或重构，Capacitor 插件接口（导入、插件初始化、原生同步步骤）也持续演进。技能要求始终对照其提供的参考文档验证 API，找不到时先获取相关文档页面再回答。技能涵盖从零集成 SparkScan、在主要 SDK 版本间迁移升级、以及高级主题（自定义反馈、硬件触发、扫描模式、UI 定制）等场景，并给出 Capacitor 特有的注意事项，例如必须先调用并等待 ScanditCaptureCorePlugin.initializePlugins()、每次插件版本变更后运行 npx cap sync、SparkScan 以原生覆盖层渲染在 webview 之上而没有 DOM 挂载点。扫描需要 Scandit 许可证密钥，产品为 native，平台为 ios 和 android，可通过 Scandit MCP 服务器获取试用密钥或自行在官网生成。
tracer-implement
tracer-implement 是一个用于实现工单或请求的工作流技能，强调以最小化的仓库特定改动交付约定行为。其流程为：简短计划与批准 → 实现 → 一次审查 → 必要时修复 → 验证并报告。该技能在功能分支上停止，不合并、不创建 PR、不调用其他审查工作流。它要求先检查分支与工作树，记录起始 SHA 到 .tracer/implement/progress.md，选择最小验证集，编写简短计划并等待批准，然后实现、审查、可选修复，最后报告结果。适用于需要受控、可追溯地实现单个工单或请求的开发场景。
jira-bug
该技能用于根据 Jira 缺陷工单与已核实的 Git 变更范围，生成缺陷修复的代码评审摘要（Bug CR summary），并在用户明确要求时将其作为评论发布到对应 Jira 工单。工作流涵盖获取工单信息、识别已有摘要、解析并读取变更范围、对比工单描述与代码变更、按指定模板撰写摘要，以及发布后回读验证。可独立安装使用，需配合可用的 Jira 工具与仓库访问权限。
competing-hypotheses
Competing Hypotheses 是一种通过并行调查多个竞争性假设来调试问题的技能。当遇到原因不明、可能有多种根因的 bug、异常行为、性能回退或难以复现的间歇性故障时，可以同时派出多个调查者，各自追踪一个不同的假设并收集证据，最后由主导者比较各方发现，找出最可能的根因并给出修复方案。该技能强调以任务状态而非消息时序进行协调，要求调查者只调查不改动，并以证据而非直觉对假设排序。
sveltekit
SvelteKit 是构建在 Svelte 之上的官方全栈 Web 框架，提供基于文件的路由、服务端渲染（SSR）、静态站点生成（SSG）、API 路由与渐进式表单操作，适合需要兼顾开发体验与性能的现代 Web 应用开发。
screen-time-api-engineer
该技能面向 iOS 16+ 的 Screen Time（屏幕使用时间）相关 API 开发，用于实现与加固使用 FamilyControls、ManagedSettings、ManagedSettingsUI、ScreenTime 以及 DeviceActivity/DeviceActivityMonitor 扩展的应用。它采用文档优先的证据模型：以 Apple 官方文档与 WWDC、本地 SDK 接口/头文件、项目实际实现观察为优先证据，来源冲突时优先权威文档与 SDK 行为，并对不确定结论标注为推断并附注意事项。技能提供快速开始流程（识别目标类别、打开对应参考指南、交叉验证关键 API 声明、必要时查看实现分析），并给出按目标分类的参考映射，覆盖授权与签名、家庭活动选择器与令牌模型、盾牌策略与执行模式、网页拦截、自定义盾牌 UI、调度与监控回调、使用分析报告、入门与权限 UI、端到端实现参考、项目对比、缺陷预防与测试清单等。输出约定要求包含所选 API 路径及原因、风险与失败模式、验证清单、带置信度标注的来源引用。
diet
Diet 是一个代码简化审查技能（Skill），用于检查代码中“未赚取其维护成本”的多余重量。它的核心提问是：这段代码今天有哪些部分没有赚回它的维护成本？该技能专注于简化审查，而非通用的架构或目录结构审查，主要面向“感觉比问题本身更重”的代码——例如过多的辅助函数、包装器、schema 字段、列、选项、泛型层，或通过不断追加机制而非融入现有设计来解决问题的代码路径。技能强调不要假设代码来自 LLM 或智能体，不要强制删除，目标不是更少的代码行，而是更少的义务：更少的概念、状态、分支、兼容性承诺和需要保留的接口面。审查过程中会区分本质复杂性与偶然复杂性，把不确定的发现放入“值得讨论”桶，并按照简化阶梯（删除未用代码、内联透传包装、泛型具体化、合并追加路径、拆分分歧情况、最后才重构）给出建议。输出分为明显高置信度、值得讨论、保持原样三部分，并以四档结论收尾。
syncfusion-maui-toolkit-migration
该技能提供从 Syncfusion® .NET MAUI 迁移到 Syncfusion® Toolkit for .NET MAUI 的完整指南。迁移主要涉及三方面变化：命名空间更新（组件命名空间重组到 Syncfusion.Maui.Toolkit.* 下）、程序集合并（各独立组件程序集合并为单一 Syncfusion.Maui.Toolkit）、配置方法重命名（ConfigureSyncfusionCore() 改为 ConfigureSyncfusionToolkit()）。组件 API、属性、事件签名基本保持不变，主要工作是更新命名空间和初始化方法。技能包含入门说明、命名空间更新参考、配置方法迁移、迁移检查清单等文档，并提供 XAML 与 C# 的前后对比示例，覆盖多组件页面、代码隐藏、条件使用等常见迁移模式。
synthesis-codebase-review
synthesis-codebase-review 是一套面向企业级项目的代码库审计方法论，以分层方式组织检查项，从 Essential（必备）到 Mission-Critical（关键任务）共分四级。它适用于代码库审查、代码审计等场景：先通过项目复杂度评估确定项目所属层级，再按该层级应用相应检查清单，避免对小型项目过度审查或对企业系统遗漏基础检查。技能要求审查前完成预检清单，确认当前工作分支、排除目录、是否存在既往审查以及输出格式和受众；报告先列优势再列问题，每条发现需引用文件路径与行号并给出具体整改步骤；存在既往审查时使用增量模式，将旧问题分类为已修复、部分修复、仍存在、恶化或新增；各层级均需执行密钥扫描。详细检查项分布在 16 个类别及附录中，并配有快速检查与报告模板等参考文档。具体检查条目细节暂未提供。
supabase-skill
Supabase MCP Skill 是一个面向 AI 编程助手的技能包，用于通过 Model Context Protocol（MCP）配置和管理 Supabase 项目。它提供 MCP 服务器搭建指南（支持 Cursor、Claude Desktop、Claude Code CLI）、数据库架构设计、行级安全（RLS）策略、迁移与模式演进、生产级模式（会话管理、双持久化、审计日志、事件驱动）以及性能优化等参考文档与代码示例。适用于需要将 AI 工具连接到 Supabase、设计多租户或微服务数据库、实现安全访问控制的开发场景。
super-ralph-wiggum
Super Ralph Wiggum 是面向 Claude Code 的自主迭代循环技能，让同一提示反复运行直到任务完成，上下文通过文件与 git 历史持久化。它提供 test-coverage、feature-prd、lint-fix、docs-generation、dataset-generation、migration、entropy-loop、duplication-loop 等模板，支持 PRD 任务跟踪、HITL 单次迭代与 AFK 无人值守循环，并可通过 Docker 沙箱隔离运行。
go-agent-development
该技能用于编写 BK-CI Go Agent 代码，覆盖 Agent API 调用、任务处理、并发模式、错误处理、日志记录和宿主侧工具开发。当需要编写 Go 构建机侧代码而非后端 Kotlin 服务时优先使用。它强调宿主侧稳定性与长期运行能力，要求先考虑错误处理、日志、重试、清理和并发边界，并关注进程、任务、网络调用与 goroutine 生命周期。不适用于后端 Kotlin/Java 微服务开发、Dispatch 调度策略设计和 Worker 任务执行细节。
python-flet
Python Flet 开发技能，指导使用 Flet 框架构建跨平台 Web、桌面与移动应用，无需前端经验。涵盖页面结构、控件、布局、自定义控件、路由、主题与性能等内容。
tigris-python-sdk
用于在 Python 中通过 boto3 与 tigris-boto3-ext 使用 Tigris 对象存储的技能，涵盖 CLI 配置、快照、桶分叉、原地重命名、条件写入与 Bundle 批量拉取。
typescript-master
TypeScript 语言专家技能，专注于类型系统、泛型、条件类型与高级类型模式。适用于编写复杂类型、调试类型错误、设计泛型与类型守卫、处理第三方库类型声明等场景。该技能提供结构化的思考流程（问题分类、上下文分析、类型设计原则、错误诊断、泛型设计、类型收窄、高级模式、验证与测试），并附带一个类型检查脚本，可对项目执行 TypeScript 编译检查、严格类型检查、未使用变量/导入检查及 tsconfig 建议。
comprehensive-review
这是一个用于功能实现完成后的代码审查技能，要求按 7 项标准对代码进行自查，并将审查产物以固定格式强制发布到 GitHub issue，未完成前会阻止创建 PR。7 项标准包括盲点、清晰度与一致性、可维护性、安全风险、性能影响、文档、标准与风格。该技能通过 review-gate 技能和 PreToolUse 钩子强制执行，要求审查产物中“Unaddressed”必须为 0、“Review Status”必须为 COMPLETE。若涉及安全敏感文件，还需调用 security-review 技能。
ai-streaming
ai-streaming 是一个用于在 Next.js 应用中实现端到端 AI 响应流式传输的技能方案，基于 Vercel AI SDK。它指导开发者从模型到浏览器打通流式输出链路，涵盖路由处理器实现、中止处理、错误处理与加载状态管理。该技能会在动手前先读取项目结构，将流式能力接入既有的认证与模型配置，适用于构建聊天或生成类功能。资料中列出了流式传输常见的四类静默失败原因：路由处理器运行时配置错误、缺少中止处理、流开始后才做鉴权、客户端缺失错误边界。注意：该技能内容为实施指南与代码示例，具体运行环境、依赖版本与定价以项目实际情况为准。
git-workflow
Git Workflow 是一套面向团队协作的现代 Git 工作流技能，涵盖分支策略选择、PR 规范、提交约定、代码评审、仓库加固与 CI 质量门禁等实践。它提供决策树帮助团队根据规模、发布节奏和 CI/CD 成熟度选择 GitHub Flow、主干开发或 GitFlow，并给出 Conventional Commits、堆叠式 PR、交互式 rebase、冲突解决、发布管理与常见错误修复等参考。适用于需要标准化协作流程、提升评审效率与仓库安全性的开发团队。
sdlc-create-intent
这是一个软件开发生命周期（SDLC）的首阶段技能：将新的软件需求、缺陷报告、改进项、技术债或重构请求，整理为一份范围明确的意图工件（sdlc//intent.md），供后续规格与设计阶段使用。它不产出 spec.md、计划、任务或代码，只聚焦于澄清底层问题、期望结果、范围与非目标、受影响用户与系统、约束条件和可衡量成功指标，并区分「期望结果」与「建议方案」。对缺陷会描述实际行为、期望行为与影响；对技术债说明当前风险或成本；对功能说明能力及带来的结果；对重构说明必要性及须保持不变的行为。使用时通过交互式提问工具（如 Claude Code 的 AskUserQuestion）仅就实质影响意图的问题向用户确认，并附 2-4 个建议选项；非关键项记录合理假设而不阻塞。完成后请求人工评审，批准后连同工作项路径移交至 sdlc-create-spec。