pstack-interrogate
pstack-interrogate 是 christofferbergj/agent-skills 中的一项对抗式代码审查技能，用于对具体的代码差异（diff）或存在争议的设计进行独立批评。它通过为每个已配置的模型各启动一名审查者，借助模型多样性而非预设角色来产生对抗信号，最终由主导审查者综合各方发现并给出裁决。该技能只做只读调查与审查，报告文档漂移而不做修改，也不会自动应用任何变更。
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更新于 11-14 00:15
编程与开发
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pstack-principle-migrate-callers-then-delete-legacy-apis
这是一项针对 API 或数据结构（schema）契约变更的迁移策略技能：在旧契约被新契约替代时，需要做出一项决策。候选策略有两种：一是迁移全部调用方后删除旧 API，作为一次协同验证单元；二是当存在真实兼容义务（如外部消费者、独立部署版本、已存数据、发布回滚要求）时，采用 expand-contract 分阶段共存。该技能要求先盘点所有调用方与兼容义务，明确每个临时适配器的移除条件与归属，划分各阶段检查与最终集成检查，并同步更新测试：保留行为回归测试，删除仅保护已退役实现的测试。
pstack-principle-type-system-discipline
该技能用于在静态类型语言中落实“类型系统纪律”：在设计类型、评审函数签名或编写代码时，让编译器拒绝不可能状态、混用同类原始值与未处理分支，并主张从源头消除错误与特例，而非堆叠处理逻辑。主要做法包括：为语义不同的原始值打“品牌”区隔（如 UserId 与 OrderId），在创建时校验一次、下游信任该类型；对 RPC、JSON、IPC、CLI 参数、配置、环境变量、数据库行等外部数据，在每个边界用解析函数转为类型化模型；从权威 schema 派生类型而非手写并行类型；仅在出现部分性时收紧类型并停止。适用于类型设计、函数签名评审与静态类型语言编码场景。
pstack-recall
Pstack recall 是一个用于恢复近期仓库工作上下文的技能：它读取当前仓库的 Codex 与 Claude Code 会话历史，并在需要时结合源码管理、问题跟踪、聊天记录和错误跟踪等共享记录，梳理近期工作的整体状态、各任务线进展、反复出现的问题以及下一步建议。该技能为只读操作，输出按固定格式组织的简报。适用于开始或恢复工作前快速重建上下文，以及限定范围的跨主机会话与活动发现。
pstack-teach
pstack-teach 是一个用于 Pstack 任务中的教学型技能，用平实语言向使用者解释代码如何运作以及为何如此设计。它建立在 /pstack-how 和 /pstack-why 之上，先自行定位代码，再并行调用这两个技能获取运作方式与设计原因，最后融合成一段连贯的讲解。讲解按使用者的问题深度展开，先给出最小完整答案，再按需分层深入。它强调对话式教学而非灌输，避免测验和表演式节奏，并通过逐步构建的图表或图像帮助理解。所有输出都经过 /pstack-unslop 技能处理，使用口语化的英文，句子简洁，机制具体。该技能适用于即将修改、审查、调试或初次接触某段代码的场景，目标是让使用者真正理解而非改变代码。资料未提供收费、平台限制或具体使用步骤等细节。
pstack-typescript-best-practices
该技能用于在 Pstack 任务中编写 TypeScript 类型、验证边界、可辨识联合与公共 API 时提供最佳实践规则。它先要求应用类型系统纪律原则，再以规则清单形式给出建议：用 kind 字面量判别符建模变体，避免可选字段堆叠；用品牌类型防止原始类型混用，并在边界处集中校验；通过构造式建模使非法值无法构造；在类型保持完整运算时使用最简单的总类型；外部数据用 unknown 而非 any；优先使用仓库的运行时 schema 库并由 schema 推断类型；避免绕过校验的断言；按判别式 switch、in、typeof/instanceof、自定义类型守卫、as 的层级收窄；类型守卫必须真实校验；用 never 做穷尽性检查；优先 satisfies 而非 as；在数据进入处解析为命名领域类型；优先使用 Pick/Omit/Parameters/ReturnType/Awaited/typeof 派生类型；对象参数优于位置参数（热路径除外）；尽量使用真实测试而非模拟；使用结构化日志而非 console.log。
anthropic-python
Anthropic Python SDK（anthropic 包）用于在 Python 中调用 Claude API。涵盖消息 API、流式输出、工具调用、视觉图像输入、错误处理、异步客户端、用量统计及最佳实践，适合构建基于 Claude 的 Python 应用。
python-integration
Python 集成测试编排技能，覆盖测试金字塔策略、conftest.py 架构、pytest 集成测试标记、GitHub Actions 与 Testcontainers 用法，以及 pytest-xdist 并行执行和数据库隔离方案。
clerk-cli
Clerk CLI（clerk 二进制）是访问 Clerk 后端 API 与平台 API 的预认证命令行工具，并支持项目级操作，如登录、仓库关联、环境变量拉取与实例配置管理。
review-work
review-work 是一个“实现后门禁审查”技能，用两条审查通道验收已完成的工作：由编排者本人对真实界面做手动 QA，再启动单个门禁审查智能体（而非一组）核查目标、约束与代码。仅在 QA 无失败行且门禁审查返回 APPROVE 时通过。
deep-review
deep-review 是一个以子智能体并行方式开展的代码审查技能，从正确性、测试、一致性、适用性、UX、性能与安全等多角度审查变更，并汇总为包含问题、疑问与验证计划的单一审查结果。
verify-change
verify-change 是 composiohq/composio 仓库提供的一项编码代理技能，用于在多个编码代理之间延续工作，并维护可恢复的任务记录。它为任务记录目标、授权范围、下一步和阻碍项，帮助在会话中断后继续推进。该技能提供验证映射，用于选择仓库中已有的检查项与验证配置；在实现完成后运行所选配置，并读取与修订版本绑定的回执及其边界，据此说明哪些检查通过。它强调实际用户请求具有最高权威，通过状态检查、更新 task.json 中的 nextStep 与 blocker、刷新外部 issue、PR 和 CI 状态来保持上下文同步。对于重复出现的干预，建议将其转化为已有的行为测试、类型或 lint 检查，并验证该检查能拒绝最初的错误；一次性判断保留在本地，不扩展全局指令。工具的脚本与测试以 TypeScript 编写并用 Bun 执行，不新增 .mjs 或 Node 入口点。它不授予提交、推送、合并或发布权限，私有任务数据与命令输出保存在被忽略的 .artifacts/ 下，不应整体附加到 PR。
daytona-sandbox
Daytona Sandbox 技能指南：通过 ComputeSDK 统一 API 创建和管理 Daytona 开发工作区沙箱，适合需要完整开发环境、多服务环境或持久编码工作区的应用。
improve-architecture
一个用于探索代码库架构摩擦、发现重构机会并通过 GitHub issue RFC 提出模块深化重构的技能。采用「Design It Twice」方法，用多个并行接口设计进行比较，最终生成 RFC 并创建 issue。
ultrapex
Ultrapex 是一种自适应实现工作流技能：当用户明确选择 /ultrapex 或要求该工作流时，从请求到验证完成一次性完成实现任务，包括界定范围、决定方案、生产级构建、对抗式验证并附证据报告。
weather
天气查询与预报技能，支持全球城市天气、多日预报和详细气象数据，无需 API Key。可通过命令行脚本或 curl 调用，输出精简 JSON，适合在用户询问天气、气温、是否下雨、穿衣或出行建议时使用。
coval-calibrate-metric
用于将单个 Coval judge 指标与独立人类标注进行校准验证，包含分组开发/测试分离、分类别错误与不确定性报告，适用于判断某个指标版本是否值得信任。
stripe-connect
stripe-connect 用于为 AI 助手配置 Stripe API 密钥，使其能访问 Stripe 账户数据。用户从 Stripe 后台复制密钥并粘贴到对话中，工具保存密钥并验证可用性，全程约一分钟。
professional-rust-review
一个用于 Rust 代码质量审查与专业写法指导的 AI 技能，基于从 ripgrep、clap 等大型项目提炼的实践指南，适合代码审查、审计、架构梳理等场景。
tia-mac-module-builder
用于西门子 TIA Portal V21 的 Modular Application Creator（MAC）与 Module Builder 模块源码级开发与审查技能，覆盖 TiaEquipmentModule 生命周期、模型/用例代码、生成资源封装、UI/帮助资源、打包与合格性证据。
repo-map-codex
repo-map-codex 用于为项目建立持久的仓库地图与证据目录，使后续规划基于证据而非记忆。该技能已声明对 GPT-5.6 Sol 弃用，原生 Codex Plan Mode 已承担读取优先的仓库落地与证据收集，不建议用于新工作。
gh-issue-fix-flow
面向 GitHub issue 修复的端到端工作流技能，借助 gh、本地代码修改、XcodeBuildMCP 构建测试和 git 推送完成任务。适用于给定 issue 编号后从查看问题、定位代码、修改、验证到提交推送的全流程。
git-commits
一个用于指导 AI 智能体创建高质量 Git 提交的技能，涵盖 Conventional Commits 规范、原子提交、暂存策略及提交信息写法，强调一次提交对应一个逻辑变更。
clean-codejs-comments
Clean Code JavaScript 的注释技能，归纳何时写注释、何时不写注释的规范，强调解释“为什么”而非“做什么”，并给出正反示例，用于提升代码可读性与可维护性。