用途：这是一套面向 AI 编程智能体的工程原则，用于提升产出的可靠性与质量。适合在编写或评审 AGENTS.md、CLAUDE.md、CURSOR.md 时参考，配置新的编程智能体或子智能体，诊断智能体反复犯同类错误，评审智能体输出质量，或让智能体上手复杂代码库。
主要能力与要点：
- 默认计划模式：对任何非平凡任务（3 步以上或涉及架构决策）先进入计划模式；偏离时立即停下重新计划；计划也用于验证步骤；建议把计划写入 tasks/todo.md。简单单文件改动可跳过。
- 子智能体策略：广泛使用子智能体保持主上下文干净，把研究、探索、并行分析交给子智能体；每个子智能体只做一件事。资料称上下文污染是质量下降的首要原因。
- 自我改进循环：收到纠正后把模式写入 tasks/lessons.md，写成防止重犯的规则，并在会话开始时复习。
- 完成前验证：不得在没有证据的情况下标记完成；跑测试、查日志、审查 diff、考虑边界情况。
- 追求优雅（有度）：非平凡改动先问是否有更优雅的做法，简单修复不要过度设计。
- 自主修 bug：能看懂错误和代码就直接修，仅在需要产品决策、缺少访问权限或方案取舍差异明显时才询问。
- 任务管理周期：计划、确认计划、跟踪进度、解释变更、记录结果、沉淀教训。
常见反模式：重复失败的死循环、长会话中的上下文漂移、未运行即过早自信、顺带重构的范围蔓延、命令成功但实际无变化的静默失败。
用法示例：在项目中初始化任务目录可执行 mkdir tasks，并创建 tasks/todo.md 与 tasks/lessons.md；是否纳入 .gitignore 取决于文件是否为智能体本地。支持的命令行包括 npm test、pytest、go test ./...。
限制：资料未提供该技能的具体安装命令、许可、依赖或平台支持范围，这些事实暂未提供。