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找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。

更新于 11-13 00:15

编程与开发

40,820 个结果

scartill-sdd-lite

scartill-sdd-lite 是一套轻量级、以 Kiro 为先的规格驱动开发（SDD）工具包，以技能形式提供一组提示词命令，覆盖规格保存、任务拆分、实现、评审、归档与头脑风暴等环节。它采用“种子规格 + 完整规格”两阶段流程：种子规格（docs/seed/）记录用户意图与示例，完整规格（docs/specs/）则展开为需求、背景、方案、任务分解与测试要求。工具还提供 Gate Input（清洗输入并生成 PM 反馈报告）和依赖 Orca 编排技能的高级命令（交接评审、自动化全流程等）。

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code-simplifier

code-simplifier 是面向代码简化与复杂度治理的 AI 参考技能，遵循 KISS（Keep It Simple, Stupid）原则，核心主张是“少即是多”。它识别代码中过度复杂的地方，并给出对应的简化动作：嵌套过深（超过 3 层）用提前返回展平；函数过长（超过 30 行）拆分成更小的函数；条件判断复杂时改用查找表；存在过度抽象时，将一次性使用的代码内联回调用处；过早优化在未做性能剖析前移除。该技能还给出五项量化目标：圈复杂度不超过 10、嵌套深度不超过 3、函数长度不超过 30 行、文件长度不超过 300 行、参数数量不超过 3。在编写代码前，它会引导思考：能否删除、能否内联、能否展平、能否用标准库内置能力、是否现在就需要（YAGNI）。资料未提供安装命令、具体运行方式、支持的平台与收费信息。

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laravel-expert

Laravel Expert 是一份面向 AI 消费的 Laravel/PHP 参考技能，聚焦常见陷阱与决策标准。内容涵盖 N+1 查询预防、Eloquent 使用陷阱以及迁移安全性，并给出四组关键决策的适用场景：Form Request 与内联验证、Service 与 Action 类、事件/监听器与直接调用、Eloquent 与查询构建器的选择。同时列出多项易错点，如使用 with() 预加载、在开发环境启用 preventLazyLoading()、readonly DTO、updateOrCreate 非原子性、save() 返回布尔值、批量赋值白名单、firstOrFail() 与 first() 的差异、队列任务需实现 ShouldQueue、测试中的时间控制以及已部署迁移不可修改等。该技能为 AI 在执行过程中阅读而优化，完整 Laravel 文档建议使用 Context7 获取。

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python-expert

该技能是一份面向 AI 执行时阅读的 Python 参考，聚焦 Python 开发中的常见陷阱与选型判断。内容涵盖异步编程注意事项、FastAPI/Django/Flask 的取舍、Pydantic 与 dataclass 的边界、SQLAlchemy 与 Django ORM 的选择、同步与异步的适用条件，以及可变默认参数、asyncio.run() 无法嵌套、FastAPI Depends() 实例复用、Django N+1 查询、bool 是 int 子类、类型提示不在运行时强制执行、dict.get 静默返回 None、pyproject.toml 优先、with 语句管理资源等要点。资料还提示可借助 Context7 查阅 FastAPI/Django/Flask 文档。

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react-native-expert

该技能是一份面向 AI 助手（如 Claude）在编写 React Native 代码时参考的“坑点与决策”说明，来源于 nguyenthienthanh/archon。内容以结构化清单形式给出关键技术选型判断与常见陷阱：FlatList 与 FlashList 的选用、AsyncStorage/SecureStore/MMKV 三层存储分工、Expo 与裸 RN 的选择、NativeWind 与 StyleSheet 的取舍；并列出 FlatList 优化参数（keyExtractor、getItemLayout、maxToRenderPerBatch、windowSize）、列表嵌套滚动问题、Platform.select 需带 default、Animated.Value 应放入 useRef、用 useWindowDimensions 替代 Dimensions.get、Expo 中应使用 npx expo install 安装依赖、优先使用 react-native-safe-area-context、深链需同时配置 scheme 与原生 URL schemes、生产环境避免 console.log 等要点。

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karpathy-guidelines

karpathy-guidelines 是一套面向 LLM 编码行为的行为准则，源自 Andrej Karpathy 对 LLM 编码常见失误的观察，用于减少 LLM 写代码时容易犯的错误。它适用于编写、审查或重构代码的场景，目标是避免过度复杂化、进行外科手术式的精准修改。准则明确说明其权衡：偏向谨慎而非速度，对于琐碎任务需自行判断。内容包含四个部分：一、编码前先思考，明确陈述假设、不确定就提问、存在多种理解时全部列出、有更简单方案要指出、遇到不清楚的地方停下来询问；二、简单优先，只写解决问题所需的最少代码，不做用户未要求的功能、抽象、灵活性或错误处理，200 行能压到 50 行就重写；三、外科手术式修改，只改动必须改动的地方，不顺手“改进”相邻代码、注释或格式，不重构没坏的东西，匹配现有风格，发现无关死代码只提及不删除，仅清理自己改动造成的孤儿引用，判断标准是每一行改动都能直接追溯到用户请求；四、目标驱动执行，把任务转成可验证目标，例如“加校验”变成“先为非法输入写测试再让其通过”，多步任务给出简短计划并列明每步的验证方式。

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setup-pre-commit

Setup Pre-Commit 是一个用于在当前代码仓库中配置 Husky pre-commit 钩子的技能。它会自动安装 husky、lint-staged 和 prettier 三项开发依赖，初始化 Husky，并创建 .husky/pre-commit 钩子文件，让提交前自动运行 lint-staged（对暂存文件执行 Prettier 格式化）、类型检查（typecheck）和测试（test）。同时生成 .lintstagedrc 配置（对所有文件运行 `prettier --ignore-unknown --write`），并在缺失时创建含默认选项的 .prettierrc。工具会先检测包管理器（npm、pnpm、yarn、bun），据其调整命令；若仓库没有 typecheck 或 test 脚本，则省略对应行并告知用户。最后会校验文件是否就位并执行 lint-staged 验证，再以指定信息提交。

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deepstream-generate-pipeline

DeepStream Pipeline Builder 是 NVIDIA 提供的技能，用于交互式生成可直接运行的 NVIDIA DeepStream SDK GStreamer 管道。它通过问卷收集管道需求，再借助独立的 BM25 检索后端（对 270 多条已验证管道做相似度搜索，并带结构元数据加权，零外部依赖）组装出 gst-launch-1.0 命令。支持本地视频/图片、RTSP 流、USB 摄像头、测试图案等输入，可选主/次推理、Triton 推理、预处理器，以及 NvDCF、IOU、NvSORT、DeepSORT 跟踪器，输出到显示、文件、RTSP 或 fakesink，覆盖 x86 dGPU 与 aarch64（Jetson/SBSA）平台，并支持缩放、旋转/翻转、裁剪、色彩转换等附加操作。

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