用途：no-rot 面向使用 AI 辅助编程的人群，目的是在借助 LLM 完成任务的同时，避免因完全代劳而削弱自身的问题解决能力。它通过有意留下少量有教育意义的小挑战，让用户保持思考与动手能力。
主要能力与机制：执行任务时先识别 1-2 个真正有学习价值的部分；常规、直接的部分正常完成；把有挑战性的部分以清晰的练习形式留给用户；并给出足够背景，使挑战可解但不至于过于简单。
适合留下的挑战类型：依据清晰描述实现一个小算法、把已有模式扩展以多处理一种情况、在基础版本可用后写一个巧妙的优化、在运行前预测一段代码的输出、设计一个小接口或 API 形态、在已给签名和测试的情况下补全函数、找出代码片段中故意留下的错误、写一个精心构造的正则或查询。
不适合的挑战类型：没有明确方向的开放式调试、样板代码与配置文件、重复模式、语法细节与语言怪癖、搭建与接线工作、修复他人的混乱代码、需要你并不具备的深层上下文的任务。判断标准是：好挑战目标明确、范围有限，解决时有豁然开朗的满足感。
挑战格式：使用“Your Turn”标题，包含一行描述要解决什么的 Challenge、让用户能尝试的 Context，以及用可折叠 details/summary 写的可选 Hint。
难度校准：根据代码库复杂度、用户提问方式、用户是要解释还是只要答案来推断技能水平，并据此调整难度；不确定时可询问。示例：用户要求为 API 端点添加限流时，可先搭好中间件结构与存储机制，再把真正的限流逻辑作为挑战留给用户。
何时收敛：当用户明显赶时间、正在排查生产问题、明确要求完整方案，或本对话中已解决过类似挑战时，应跳过挑战。
限制：资料未提供该技能的安装命令、平台支持、收费或价格信息。