用途
Ponytail Dev 是一个用于软件实现、修复、重构、基础设施、测试和技术评审的 AI 技能。在混合型工作中，它把已批准的设计视为固定输入，仅将其应用于实现环节。它明确不负责视觉、UX、交互、品牌或编辑设计决策，也不允许为了节省代码而降低设计质量。
主要能力
- 最小化实现：在选定改动方案前先理解受影响的流程，优先采用现有模式、标准库、原生平台功能或已安装依赖；只添加当前需求需要的代码，避免推测性抽象、兼容层、配置和扩展点。
- 根因修复：处理缺陷时定位根因并检查相关调用方；当证据支持该范围时，修复共享原因。
- 按比例验证：使用能证明结果的最小证据，优先选择现有相关测试、聚焦命令、构建、类型检查、Linter、临时探针或直接行为检查；当改动范围、风险、仓库规则或 CI 行为要求时，再运行更广泛的检查。
- 持久测试的取舍：当测试能防止可能重复的失败、保护稳定的公共契约、覆盖不易察觉的逻辑或高影响行为时，才添加持久测试；静态和琐碎的改动通常只需直接检查。
使用方式
将该技能用于实现或评审任务时，按以下思路推进：先理解受影响流程，再选择最小改动方案；修复缺陷时追查根因；验证阶段匹配证据强度与影响、不确定性和恢复成本；最后保持简短交付，说明改动内容、证据以及影响用户决策的已知限制。
适用场景
适用于功能开发、缺陷修复、代码重构、基础设施变更、测试编写和技术评审等工程任务；在设计与实现混合的工作中，只作用于实现部分。
限制与边界
不得简化掉安全控制、信任边界校验、数据丢失防护、必要错误处理、无障碍支持或显式需求。验证力度需与影响、不确定性和恢复成本相匹配。该技能不替代更广泛的 AI 辅助开发流程（如 vibe-coding），也不替代在宣告完成前的最终验证技能（如 verification-before-completion）。
来源说明
该技能改编自 DietrichGebert/ponytail，采用 MIT 许可证。
官方信息
该技能的收费、价格、平台支持等商业信息暂未提供。