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更新于 11-05 00:16

编程与开发

39,556 个结果

game-ai

game-ai 是一个用于设计电子游戏 NPC 行为与敌人 AI 的技能,聚焦行为树、状态机、寻路、感知与难度调节。该技能强调游戏 AI 的核心是制造可读、可被玩家预判的娱乐体验,而非学术意义上的预测或超强对战能力。内容包括:四步架构——决策层(行为树与有限状态机的取舍及节点类型)、感官感知系统(视锥的距离、视野角度、射线视线三条件,以及声音传播半径与调查状态)、基于 NavMesh 的 A 寻路与 RVO/ORCA 局部避障、战术掩体与侧翼包抄的环境查询评分、攻击前摇与语音提示等“意图预告”手法,以及“冲锋队效应”式的受控失误。技能还给出敌方 AI 行为树规格文档模板(感知参数、主树层级、语音提示清单)、一个修复“不公平狙击手”的实例(增加 2 秒激光瞄准线与充能音效后满意度从 32% 升至 88%)、验证清单(感知三要素校验、逃跑优先级、攻击预告、局部避障、200–400ms 反应延迟)与反模式(全知 AI、零帧转身开枪、单列排队送死)。适用于战斗敌人、巡逻生物、Boss 等 NPC 行为设计评审与规格撰写。资料未说明具体引擎绑定与安装方式。

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port-from-go

该技能用于将 Go 代码迁移到 Rust,只负责 Go 语义到 Rust 的构造映射以及界定 Go 迁移边界本身,具体迁移流程由 /port-to-rust 负责。它说明 Go 语法几乎可以机械对应,但运行时模型并非如此,因此看似简单的翻译最容易出错。内容覆盖:整数溢出(Go 始终回绕,Rust 调试期 panic、发布期回绕)、零值(转为 Default 或拒绝构造)、nil 的多种含义(指针、slice、map、含类型 nil 的接口)、切片别名、以错误字符串作为契约;接口与 trait 的隐式与显式关系;goroutine 与 channel 映射到 task、async 和 select 的差异(惰性、取消安全、背压);context.Context 映射到结构而非参数。还给出双向验证命令和针对上述陷阱的差异测试语料要求。

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vcv-rack-plugin

VCV Rack v2 插件开发技能,面向使用 C++ 构建 Eurorack 模块化合成器插件的开发者。VCV Rack 是开源的 Eurorack 模块化合成器模拟器,插件是以 C++ 共享库(.dylib/.so/.dll)形式在运行时被 Rack 加载。该技能涵盖项目脚手架搭建、DSP 实现、面板设计、Widget 构建、复音(polyphony)、扩展器(expanders)以及构建系统等完整开发流程。每个模块由两部分组成:Module(引擎,子类化 rack::Module,保存状态与 DSP 逻辑,process() 每个音频采样被调用一次)和 ModuleWidget(UI,子类化 rack::ModuleWidget,负责面板布局),两者通过 createModel<>() 配对注册。技能给出完整的工程目录结构、plugin.json 清单字段、plugin.hpp/plugin.cpp 写法、模块模板、面板 SVG 设计规范(单位为 mm,高度 128.5mm,宽度为 5.08mm 的倍数,文字需转换为路径)、构建与测试命令,以及音频/CV 电压标准、Widget 构建、右键菜单、序列化、异步加载、复音、扩展器通信、Makefile 模式、DSP 架构分层、跨平台编译与 GitHub Actions CI/CD、SDK 工具函数使用、常见陷阱等要点。

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dwarf-expert

dwarf-expert 是一个专注于 DWARF 调试格式(v3–v5)分析的技术型技能。它在需要理解或解析已编译二进制中的 DWARF 调试信息时触发,可回答关于 DWARF 标准的问题、提供各种 DWARF 特性的示例、编写与解析 DWARF 文件,并支持编写、修改和审查与 DWARF 数据交互的代码。该技能覆盖使用 dwarfdump 或 readelf 提取调试信息,以及使用 llvm-dwarfdump --verify 验证 DWARF 数据完整性等任务,还可结合 libdwarf、pyelftools、gimli 等 DWARF 解析库开展工作。其专长范围限于 DWARF 3、4、5 版本,不适用于 v1/v2 分析、通用 ELF 解析、可执行程序运行时调试、二进制逆向工程以及编译器端的 DWARF 生成问题。

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pr-address

pr-address 是一个用于处理 Pull Request 审查评论的自动化技能,其目标是逐条修复 PR 反馈并循环执行,直到 CI 变绿且所有评论都已解决。该技能会在用户要求处理评论、修复 PR 反馈或回应审查意见时触发。它提供了完整的操作流程:先通过 gh CLI 定位 PR 并阅读 PR 描述以理解 Why/What/How;再从三类来源拉取评论(GraphQL 内联审查线程、REST 顶层审查、REST 会话评论),其中强调内联审查线程必须分页到 hasNextPage == false,不能因单页未解决数为 0 就提前停止;处理每条评论时遵循“修复 → 提交 → 推送 → 内联回复 → 解决”的顺序,禁止在没有真实代码提交的情况下解决线程。技能还包含代码格式化、覆盖率检查与合并冲突处理等步骤,并要求轮询 CI 状态与新评论,直到 CI 全绿且连续两次轮询无新评论才结束。适用于需要批量响应审查意见、保持 CI 通过的 PR 维护场景。

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harness-audit

harness-audit 是一个框架无关的 AI Harness 审计技能,用于评估项目 AI 编码 harness 的完整程度。它通过只读方式检测 CLAUDE.md、.claude/rules、settings.json、commands、skills、agents、hooks 以及测试到 PR 生命周期等 harness 产物,并按固定的 7 项 / 100 分评分标准打分,映射到成熟度等级。审计回答一个核心问题:项目质量路径有多少被固化进 AI 编码 harness,而不是留给模型即兴发挥。该技能强调证据驱动、只读纪律,不修改被审计仓库,最终生成包含逐项评分表、总分、成熟度等级和最高影响后续步骤的 Markdown 报告。

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