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更新于 11-05 00:16

编程与开发

39,530 个结果

anti-slop-engineering

Anti-Slop Engineering 是一套面向人与 AI 共同编写代码场景的工程纪律技能,目标是防止、检测并修复仓库中的“AI 代码垃圾”(AI slop)和脏工程实践。它把 Google SRE 的四项基础原则(KISS、DRY、YAGNI、规模化修复问题/消除 toil)落到日常改动中,要求每次变更是“最小、连贯、正确、可维护”的,并以独立证据为准,不能为了拿到绿色 CI 徽章而牺牲契约完整性、安全或可审查性。技能覆盖规划功能、编写代码、变更测试、代码审查等环节,提供 BUILD、FIX、REVIEW、CLEANUP、NOTED_SLOP 五种模式,并定义从 Gate 0 到 Gate 6 的七道关卡:先了解仓库现状而非凭空发挥;建立变更契约;锁定基线测试;以最小必要复杂度实现;在测试之外做验证;以怀疑者视角审计 diff;最后给出证据与放行决定(BLOCK/REWORK/REVIEW/PASS)。它还规定了一系列反作弊红线,例如不得为迁就错误输出而改测试期望、不得用假日志或编造测试结果,也不得手工搭建本应由官方脚手架生成的项目骨架。

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guided-review

guided-review 是一款面向大型代码变更的代码审查工具:为一次提交、一个 Pull Request(可按编号、分支或 GitHub URL 指定,本地无需检出该仓库)、工作区未提交改动,乃至一次冲突解决,生成一个本地服务的单一 HTML 页面,按主题分组给出整份变更的阅读顺序,而不是严格按依赖或字母顺序排列。每个文件配有一段简短说明、内联完整 diff(文本用可编辑的 Monaco 编辑器,图片用可平移缩放的对比查看器)以及状态可持久化的勾选框,页面本身就是全部评审内容,无需再打开其他工具。它还能识别栈(stack)式 PR 链,在页面顶部显示整条链路并可在一页内切换各层评审。大部分流程由脚本完成,只有中间的文件分组、顺序与逐文件说明需要人工编写,也可用脚本对仅含快照的评审机械生成。页面通过本地服务提供而非发布,因此编辑器可编辑并写回工作区,笔记可存入文件;发布的静态产物受 CSP 限制只能阅读。适用于文件多达数十个、按 diff 或字母顺序阅读会失去脉络的大型变更。使用需在其技能目录内用 pnpm 安装依赖(含 Monaco)。

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vercel-react-best-practices

Vercel React Best Practices 是由 Vercel 工程团队维护的 React 与 Next.js 性能优化指南,包含 8 个类别、共 45 条规则,并按影响程度划分优先级,用于指导自动化重构与代码生成。它适用于编写新的 React 组件或 Next.js 页面、实现客户端或服务端数据获取、审查代码性能问题、重构现有 React/Next.js 代码,以及优化打包体积或加载时间等场景。规则类别按优先级依次为:消除瀑布流(CRITICAL,async-)、打包体积优化(CRITICAL,bundle-)、服务端性能(HIGH,server-)、客户端数据获取(MEDIUM-HIGH,client-)、重渲染优化(MEDIUM,rerender-)、渲染性能(MEDIUM,rendering-)、JavaScript 性能(LOW-MEDIUM,js-)以及高级模式(LOW,advanced-)。每条规则文件包含规则重要性说明、错误代码示例及解释、正确代码示例及解释,以及额外上下文与参考。完整指南可参见 AGENTS.md。

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start-pr-review

这是一个用于启动拉取请求(PR)审查会话的技能。它把 AI 定位为审查者而非作者:先索取变更所依据的规格文档,再阅读项目声明的原则、最佳实践与相关文档,并浏览 PR 描述、提交记录和改动统计,然后逐项审查代码。审查围绕三个问题展开:变更是否符合规格(不多不少)、是否存在不必要的复杂度、代码是否有异味(长函数、重复状态、混合关注点、吞掉错误、死代码、常见缺陷源、测试是否与变更相称)。发现按严重程度排序,附文件、行号、依据引用与建议,由用户决定哪些构成阻塞、哪些转为后续工作。结论以 PR 评论形式记录在对应行上,修复需用户明确要求并通过 fix-bug 单独提交,最后以 start-acceptance 开始验收测试、以 end-pr-review 结束会话。

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tooling

这是一份面向 Python 项目的开发工具配置与最佳实践指南,重点覆盖代码分析、静态检查、类型检查、代码格式化、测试框架与包管理等环节。资料推荐采用的工具包括 pyscn(检测死代码、重复代码与循环依赖)、ruff(快速静态分析与风格检查,并可用于格式化与导入排序)、mypy(静态类型检查)、pytest(测试与覆盖率)以及 uv(快速依赖管理)。指南按分析、检查、类型、格式化、测试、包管理六个类别组织,并给出 pyproject.toml 最小配置示例与常用命令,说明将这些工具集成到 CI/CD 可减少代码审查负担并保持质量一致。

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