tracer-code-review
Tracer 代码审查技能，对 HEAD 与用户指定固定点之间的 diff 进行双轴审查：标准轴检查代码是否符合仓库文档化的编码规范，规格轴检查代码是否忠实实现了来源 issue/PRD/规格。两轴作为并行子代理运行，互不污染上下文，再由本技能汇总结果。每个轴返回按严重程度分级的发现和明确结论（Approved 或 Needs fixes）。适用于用户要求 Tracer 双轴结论，或工作流指派此审查时。
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更新于 11-04 00:13
编程与开发
39,453 个结果
tracer-codebase-design
这是一个用于设计“深模块”的共享词汇与原则集合，来自 scottwater/skills 技能库。它提供了一套精确的术语（模块、接口、实现、深度、接缝、适配器、杠杆、局部性）和设计原则，帮助开发者在设计或重构代码时，把大量行为隐藏在小型接口之后，并放置在干净的接缝上，从而让调用者获得杠杆、维护者获得局部性、所有人获得可测试性。该技能强调接口即测试面、删除测试、按需引入接缝，并给出了可测试性设计建议（依赖注入、返回结果而非副作用、缩小接口面积）。它还包含两个延伸文档：DEEPENING.md 讲解如何深化模块集群，DESIGN-IT-TWICE.md 讲解如何用并行子代理探索多种接口设计方案。
tracer-domain-modeling
tracer-domain-modeling 是一个用于构建和打磨项目领域模型的技能。它强调在设计过程中主动维护领域术语与统一语言，当用户使用与现有术语冲突、模糊或含义过载的词汇时，及时指出并提议精确的规范术语；通过构造具体场景和边界用例来检验领域概念之间的关系；并将用户描述与代码实现进行交叉核对，发现矛盾时提出。该技能会在术语确定时立即更新 CONTEXT.md，在满足难以逆转、缺乏上下文会令人困惑、且源于真实权衡三个条件时，才建议创建 ADR。CONTEXT.md 仅作为术语表，不包含实现细节。适用于需要厘清领域术语、记录架构决策的软件开发场景。
tracer-finish-branch
Tracer Finish Branch 是一个用于收尾代码分支的技能，属于 scottwater/skills 技能集合。它的作用是按照分支收尾流程，对分支上的工作进行验证，并根据用户的选择执行后续操作，包括合并（merge）、创建拉取请求（PR）、保留（keep）或丢弃（discard）。该技能强调验证力度与改动规模相匹配，不必默认运行全量测试套件，而是根据改动的行为和仓库策略来选取检查项。
tracer-setup
Tracer Setup 是一个用于配置仓库的提示驱动型技能，为 tracer 系列技能搭建所需的仓库级配置，包括问题跟踪器（Issue tracker）和领域文档（Domain docs）的布局。它只需在首次使用前运行一次。运行后，/tracer-wayfinder、/tracer-to-spec、/tracer-to-tickets、/tracer-code-review、/tracer-implement 等技能会读取这些配置。若跳过设置，所有技能会回退到 .tracer/ 下的本地 markdown 文件。该技能会先探索仓库现状（git remote、CLAUDE.md/AGENTS.md、docs/agents/、CONTEXT.md、docs/adr/、.tracer/、monorepo 信号），再向用户呈现建议并确认，最后写入 docs/agents/issue-tracker.md、docs/agents/domain.md 以及 CLAUDE.md 或 AGENTS.md 中的 ## Agent skills 区块。
tracer-tdd
tracer-tdd 是一个面向测试驱动开发的技能，聚焦“红→绿”循环，帮助开发者以测试先行方式构建功能或修复缺陷。它强调通过公共接口验证行为，而非实现细节；提出“接缝（seam）”概念，即测试应位于公共边界，且写测试前需先与用户确认待测接缝。技能还列举三类反模式：实现耦合、同义反复式断言、横向切片，并主张以纵向切片方式每次一个测试、一个最小实现推进。循环规则包括先红后绿、一次一个切片、重构不属于该循环而属于评审阶段。资料未提供具体安装命令、收费或价格信息，也未给出更多使用步骤、平台支持或效果保证。
tracer-to-tickets
tracer-to-tickets 是一个把计划、规格说明或当前对话拆解为一组 tracer-bullet 工单的技能。每个工单是一个贯穿各层的垂直切片，并声明其阻塞边（即必须先完成哪些工单）。它支持两种发布方式：若通过 /tracer-setup 配置了 issue tracker（docs/agents/issue-tracker.md），则发布到该跟踪器；否则在本地 .tracer/<feature-slug>/issues/ 下每个工单写一个文件。工单按依赖顺序编号，可被智能体直接领取并逐个实现。
tracer-wat
tracer-wat 是 scottwater/skills 技能库中的一个路由型技能，用于帮助用户判断当前情境应使用哪个 tracer 技能或流程。它本身不执行具体开发任务，而是充当 tracer 系列技能之上的路由器。用户以自然语言描述自己的情况后，它会建议合适的入口。tracer 主流程为「想法 → 交付」：从 tracer-interview-me 开始，通过一轮轮编号提问的设计树澄清需求，事实由子代理查询、决策由用户决定；随后经 tracer-to-spec 汇总为验收标准与验证方式；若为多会话构建，则用 tracer-to-tickets 拆分为垂直切片票据，再逐票用 tracer-implement 实现。对于庞大且路线不明的工作，入口为 tracer-wayfinder。另有 tracer-autopilot、tracer-worktrees、tracer-finish-branch、tracer-code-review、tracer-convince-me、tracer-tdd、tracer-prototype、tracer-research、tracer-handoff、tracer-setup 等配套技能。资料未提供收费、价格、平台支持等具体信息。
replit-plan
Replit Task Planner 是一个用于规划 Replit 项目开发的技能，帮助把大型项目拆解为可迭代的开发阶段，并为每个阶段设计检查点（checkpoint）策略，以适配 Replit Agent 的工作流程。它适用于将 PRD 或想法转化为分阶段提示词、为复杂构建规划检查点、以及为 Replit Agent 的扩展自主模式组织工作。技能会输出包含阶段目标、任务清单、交付物、可直接复制给 Replit Agent 的提示词、验证步骤、回滚点和风险缓解的开发计划。
jira-cr
jira-cr 是一个面向 AI 智能体的技能，用于根据 Jira 工单生成变更请求（CR）摘要并发布为工单评论。它会读取工单的摘要、描述与验收标准（AC），比对已核实的 Git 变更范围（暂存、提交、提交区间、分支或 MR/PR），逐条将 AC 映射到代码证据并标注实现/测试状态，再按固定模板（Story & CR 标题、AC 汇总表、受影响区域表）整理内容。该技能支持识别并更新已有的 CR 评论，保留无法从代码差异重建的信息（如截图、分支、提交），可输出 Markdown、HTML 或 ADF 格式，并在发布后校验评论链接与状态。
recipe-design
recipe-design 是 shinpr/claude-code-workflows 仓库中的一个工作流配方（recipe），用于从代码库范围的分析出发，经过可选的 ADR（架构决策记录）决策，最终完成设计文档（Design Doc）的审批。它协调设计阶段的各个环节：先选定需求来源，调用 codebase-analyzer 收集决策材料，确认范围与 ADR 决策点，必要时创建并审批 ADR 批次，随后生成完整的设计文档，经 code-verifier 验证、document-reviewer 评审和 design-sync 同步后提交用户审批。该配方强调以仓库证据为基础，通过多个 [Stop] 停点等待用户明确确认，并使用 Review Resolution 处理各类发现。
code-comments
该技能用于在源码中添加、修改或审查注释，指导编写简洁、说明意图而不堆积噪声的注释。它首先判断代码是否真的需要注释，只有“为什么”不明显、存在非显而易见决策或约束、需要解释边界情况或临时方案、或需标记TODO/FIXME时才添加注释。写作上优先单行，每块注释最多三行，说明意图或约束而非代码行为，使用完整句意；位置放在所描述代码上方，保持贴近，避免尾随注释把代码推得过远。还需保持注释最新，代码变更时同步更新或删除，不得保留无说明的注释掉代码。适用场景包括为不明显的代码补充说明、审查注释的清晰与准确性、判断应注释还是重构；不适用于语言特定文档语法（JSDoc、docstrings、Go doc注释）、文档生成和提交信息。注意事项包括避免过度注释、过时注释、死代码、含糊TODO和冗长注释；添加或审查后应核对每条注释是否解释原因、是否尽量简短、是否仍与代码行为一致、明显代码是否没有冗余注释，以及能否通过让代码更清晰来替代注释。
commit-messages
Commit Messages 是一款用于撰写、审查和编辑 Git 提交信息的技能。它提供了一套清晰、简洁的提交信息写作指南，帮助开发者在提交变更时准确传达意图。核心规则包括：主题行采用祈使语气、首字母大写、不加句号，软上限 160 字符；主题与正文之间必须空一行；正文逐行约 72 字符换行，重点解释“为什么”而非“做了什么”；引用议题时使用 Fixes #123 或 Refs #456；每次提交只包含一个逻辑变更。该技能还列出了常见误区（如模糊主题、使用过去时、主题过长、缺少空行、巨型提交、在信息中粘贴代码），并给出写后自查清单，用于验证主题长度、语气、空行、正文动机和提交粒度。它不适用于标签信息、自动化工具的合并提交信息或变更日志条目。
python-project-guidelines
该技能用于新建多模块 Python 项目、搭建应用或库的脚手架，并用 pyproject.toml 配置项目结构。其核心原则是：用 uv 管理 Python 版本与虚拟环境，保持最少依赖，采用现代 Python 版本，并让 Web 应用优先使用异步框架。技能明确区分完整项目与单文件脚本：单文件工具应改用 standalone-python-scripts 技能。它还提供项目初始化命令、依赖添加方式、版本策略（不选用已停止支持或距停止支持不足一年的版本，当前最低建议 Python 3.11）、库偏好（Click、Arrow、SQLAlchemy、Alembic、Quart、FastAPI、AioHttp）、src 目录布局、常见错误对照与完成前检查项。
standalone-python-scripts
这是一套面向智能体的编写指南，用于创建单文件独立 Python 脚本。这类脚本使用 PEP 723 内联元数据在脚本顶部声明依赖，并通过 uv 管理依赖与直接执行，不依赖 pyproject.toml 或 setup.py 项目结构。指南覆盖何时适用、创建步骤与注意事项，包括检查 Python 版本支持状态、最小化依赖、添加 PEP 723 元数据块、使用 uv shebang、CLI 参数优先选 Click、日期时间优先选 Arrow、赋予执行权限，并给出完整示例脚本与验证方法。
sdk-onboarding-integration-review
该技能用于设计并审计 SDK、API、CLI、Webhook 及开发者平台的接入引导流程，覆盖快速上手、认证密钥、沙箱数据、示例代码、文档信息架构与安装摩擦等环节。它把 SDK 接入、集成成功、错误处理、版本管理与开发者遥测等问题转化为可落地的交付物，包含负责人、门禁、指标与恢复路径。工作流包括识别目标开发者、集成任务、支持语言、认证模型、首次成功事件、沙箱需求与常见失败点，并映射从发现到首次成功调用再到生产就绪的路径，产出集成旅程、状态机、决策表、事件模式、快速上手清单与失败模式修复方案。适用于需要系统化梳理开发者接入体验的场景，不适用于基础模型已能处理的通用建议。
telnyx-api
用于在应用中集成 Telnyx 通信 API 的技能，覆盖短信/彩信收发、语音呼叫、号码管理、消息配置文件、Webhook 事件处理、双向短信、批量发送、消息定时与 10DLC 注册等场景，并提供 TypeScript 示例与生产实践模式。
supporting-modules-architecture
这是一个面向 BK-CI 支撑服务模块的“模块路由器”技能，用于处理 Ticket、Environment、Notify、Log、Quality、OpenAPI 等支撑能力的定位、边界和入口选择。当需求属于支撑性能力而非核心流水线主链路时，可借助它判断能力应落在哪个模块，避免把核心流程问题误归到支撑模块。技能提供各模块参考文档入口，帮助先选对模块再深入实现细节。
abp-contract-scaffolding
ABP Contract Scaffolding 是一个用于从技术设计生成 ABP 框架 Application.Contracts 层脚手架的工具。它可生成服务接口、输出/创建/更新/列表过滤 DTO 以及权限常量，从而将接口设计与实现分离，支持 abp-developer 与 qa-engineer 并行开发。适用于后端架构师在 /add-feature 工作流中定义 API 契约、准备并行实现与测试，以及采用接口优先开发方式的场景。
Beanie ODM
Beanie ODM 是一个面向 MongoDB 的异步对象文档映射（ODM）技能，基于 Motor 异步驱动，专为 FastAPI 应用优化。它提供数据库初始化、文档模型定义、查询模式、聚合管道、索引、事务以及服务层模式等完整代码示例，帮助开发者以类型安全、异步的方式操作 MongoDB。适用于需要构建异步 Python 后端、使用 MongoDB 存储数据并希望获得清晰数据模型与查询结构的场景。
wxt
WXT 是一个新一代浏览器扩展开发框架，提供基于文件的入口点、Vite 构建、自动导入、带迁移的类型化存储以及内容脚本等能力。该技能用于在项目使用 WXT 时提供开发指导，适用于根目录存在 wxt.config.ts、代码使用 defineBackground、defineContentScript、defineUnlistedScript，package.json 依赖 wxt，entrypoints 目录包含扩展入口文件，或代码从 #imports 或 wxt/* 导入等场景。技能内容涵盖配置与清单、入口点、内容脚本、存储 API 与迁移、跨上下文消息传递、测试、模块、多浏览器构建、前端框架集成以及常见模式与反模式等参考主题。
simplify
Simplify 是一个代码审查与修复技能，用于在实现工作完成后对已变更的代码进行质量检查。它通过三个并行运行的审查代理——复用（reuse）、质量（quality）、效率（efficiency）——分别从不同维度审查同一份完整 diff，然后由主代理汇总发现的问题并直接应用修复。该技能强调只审查变更的代码，不扩大范围，不重构未触及的代码，修复后运行测试验证无回归。适用于用户要求“simplify”“clean up”“review the changes”“check the code”等场景，或怀疑近期变更中存在重复逻辑、低效或 hacky 模式时使用。
uv-python
uv-python 是一个用于指导 AI 智能体统一使用 uv 进行 Python 包管理、环境配置和脚本执行的技能。该技能要求在所有涉及 Python 依赖管理、运行脚本或执行代码的场景中，仅使用 uv，禁止使用 pip、pip3、pip-tools、poetry、virtualenv 或 conda 进行依赖管理，也禁止直接调用 python 或 python3（包括 python -c）。它根据使用场景给出三种推荐路径：在含有 pyproject.toml 的目录中使用项目模式（uv add、uv run 等）；对可复用脚本使用 PEP 723 内联元数据声明依赖；对一次性临时代码通过管道或 heredoc 传给 uv run --no-project -。技能还列出常用命令，包括临时运行附带包、用 uvx 临时运行工具、全局安装工具、指定 Python 版本运行或安装、创建虚拟环境以及从 requirements.txt 安装依赖等。该技能面向需要在 Python 开发中保持一致、可复现的依赖与运行方式的使用者，具体适用平台与限制资料未完全展开。
sherpy-cli-planner
Sherpy CLI Planner 通过 Sherpy CLI 编排完整的 Sherpy 规划工作流，需先安装 sherpy CLI，支持 AI、人工与混合受众选择，用 sherpy prompt 按需加载各步骤指令，比安装 14 个独立技能文件更节省 token。