doc-bdd-reviewer
doc-bdd-reviewer 是 aidoc-flow-framework 中用于 BDD 文档内容审查与质量保证的技能,检查 Gherkin 语法、场景完整性、EARS 对齐、步骤复用性、数据表、占位符、命名规范及上游漂移,并输出评分与问题清单。
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更新于 11-12 00:15
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doc-bdd-reviewer 是 aidoc-flow-framework 中用于 BDD 文档内容审查与质量保证的技能,检查 Gherkin 语法、场景完整性、EARS 对齐、步骤复用性、数据表、占位符、命名规范及上游漂移,并输出评分与问题清单。
用于校验 Data Contracts(CTR)文档是否符合 Layer 8 schema 标准的技能,检查嵌套目录结构、元数据、双文件格式、章节结构、YAML schema、可追溯标签等,并输出 PASS/FAIL 报告。
doc-req-autopilot 是 aidoc-flow-framework 中的自动化 REQ 生成技能,将 SYS 系统需求分解为原子化 REQ 文件,采用 REQ MVP 11 节格式,并带有 SPEC-Ready 与 IMPL-Ready 双重就绪评分和累积追溯。
doc-sys-fixer 是 aidoc-flow-framework 中的自动化修复技能,读取最新审计/评审报告并对 SYS(系统设计规格)文档应用修复,处理结构违规、缺失文件、断链、元素 ID 与内容问题,并支持迭代改进。
doc-tasks-autopilot 是 aidoc-flow-framework 中的自动化 TASKS 生成流水线,读取 SPEC/TSPEC 文档,产出带 CODE-Ready 评分的 AI 结构化 TODO 任务,位于代码实现前的第 11 层文档层。
用于校验 TASKS(任务分解)文档是否符合 Layer 11 schema 标准的技能,检查目录结构、元数据、章节结构、任务格式、可追溯标签与实现就绪度评分。
用于校验测试规格(TSPEC)文档是否符合 Layer 10 模式标准的技能,检查 YAML 元数据、章节结构、文档控制、累积标签、TASKS-Ready 评分、文件命名、元素 ID 格式与测试类型等,并输出校验报告。
ArkCLI 精调训练技能,用于创建、查询和管理火山方舟模型精调任务,支持从训练指标选择最佳 step、导出训练产物为 custom model,并衔接模型仓库与推理部署;涉及精调任务 ID(mcj-*)的查询、诊断、日志、trajectory 与生命周期操作均适用。
Hugging Face Transformers 最佳实践技能,涵盖模型加载、分词、微调流程、pipeline 使用与推理优化,适用于 BERT、GPT、T5、LLaMA 等模型的 NLP 任务开发与部署。
面向 Solidity 智能合约的 Gas 优化技能,用于降低合约部署与运行时成本、提升存储效率,并应对 24KB 合约体积上限;内容涵盖存储打包、自定义错误、calldata、unchecked、Solady、克隆模式等优化要点及检查清单。
面向独立创始人的社区建设技能,指导何时启动用户社区、选择 Discord、Slack、GitHub Discussions 等平台、设计频道结构与规则、冷启动与运营节奏,并通过同伴互助降低支持负担。
用于提升转化率的技能,帮助定位漏斗流失点、优化注册流程、定价页与试用转付费,并给出A/B测试与行为触发建议。
面向独立创始人的用户反馈与功能需求管理技能,帮助收集反馈、运行 NPS 调查、管理功能请求并闭环回复用户,把零散反馈转化为可执行的产品决策。
prioritize 是一个面向独立创始人的产品优先级技能,用于评估功能想法、用 RICE 打分、定义 MVP 范围并决定下一步做什么,帮助判断哪些功能不该做。
Windmill 平台编写 Bash 脚本的规范技能,说明如何用位置参数接收输入、以 stdout 输出 JSON 结果,以及 preview、run、generate-metadata 等 wmill CLI 命令的使用时机与元数据同步要求。
用于开发符合 WordPress 官方编码标准、安全最佳实践与 WordPress.org 目录规范的 WordPress 插件的技能。它能引导生成模块化、可翻译、可提交到 WordPress.org 的插件,涵盖插件架构、安全处理、命名规范与交付检查等环节。
WPS笔记技能集中的内容创作工作流技能,用于从0到1撰写文章、公众号、小红书、知乎等稿件。核心为六步流程:风格画像、需求确认、大纲设计、深度研究、文章创作、定稿交付,输出persona、brief、outline、research_notes、draft、final等文件。
WPS 笔记文件级标签整理技能,通过 wps-note MCP 的 manage_note_tags 等工具,先全局概览与诊断标签体系,再经用户确认后执行增删改,目标是提升使用效率、检索效率并发现知识连接。
DeepChem 是面向化学、材料与生物领域的 Python 机器学习库,提供分子数据加载、特征化、数据集划分、模型训练与评估能力,支持传统机器学习、图神经网络与预训练模型迁移学习,可用于 ADMET、毒性、溶解度等性质预测。
面向药物发现的一体化检索技能,用自然语言同时查询 ChEMBL、DrugBank、FDA 药品标签与 Open Targets,由 Valyu 语义搜索驱动,返回化合物、靶点、药物与机制等完整信息及分子结构图链接。
MATLAB 与 GNU Octave 数值计算技能,用于矩阵运算、数据分析、可视化与科学计算,适合编写和运行 MATLAB/Octave 脚本。
Open Targets Search 是一个通过自然语言查询 Open Targets 药物-疾病关联与靶点验证数据的技能,由 Valyu 语义搜索驱动,无需构造复杂 API 参数,返回带证据评分和图片链接的完整关联数据。
基于 Valyu 语义搜索的 PubMed 生物医学文献检索技能,支持自然语言查询、全文与图片获取,可集成到 AI 项目。需 Node.js 18+ 与 Valyu API key。
ToolUniverse 抗体工程技能:面向治疗性抗体的 AI 辅助优化流程,覆盖人源化、结构建模、亲和力优化、可开发性评估、免疫原性预测与生产可行性。强调报告优先、证据分级人源化与定量打分。