Clean Code 是一套面向 AI 编程助手的务实编码规范技能，定位为关键技能，核心要求是简洁、直接、以解决方案为中心。
用途 该技能用于约束 AI 在编写和修改代码时的行为，让输出聚焦于可运行的代码本身，而不是教程式讲解或过度设计。它适用于需要 AI 直接产出或修复代码的编程场景。
主要能力
- 核心原则：单一职责（每个函数/类只做一件事）、DRY（提取重复、复用）、KISS（用能工作的最简单方案）、YAGNI（不构建用不到的功能）、童子军规则（让代码比你发现时更干净）。
- 命名规则：变量要揭示意图（如 userCount 而非 n）；函数用动词加名词（如 getUserById() 而非 user()）；布尔值用疑问形式（如 isActive、hasPermission、canEdit）；常量用全大写下划线（如 MAX_RETRY_COUNT）。规则是：如果需要注释来解释一个名字，就重命名它。
- 函数规则：保持小（最多 20 行，理想 5-10 行）；只做一件事并做好；每个函数一个抽象层级；参数少（最多 3 个，优先 0-2 个）；不意外修改输入。
- 代码结构：用卫语句处理边界情况并提前返回；避免深层嵌套（最多 2 层）；用小函数组合；相关代码就近放置。
- AI 编码风格：用户要求功能就直接写；用户报告 bug 就直接修，不做解释；需求不明确就先问，不要假设。
- 反模式清单：不要逐行注释、不要为一行代码写辅助函数、不要为两个对象建工厂、不要建只有一个函数的 utils.ts、不要写“首先我们导入……”这类叙述、不要深层嵌套、不要魔法数字、不要上帝函数。
- 编辑前思考：修改文件前先问自己——谁导入了这个文件、这个文件导入了什么、哪些测试覆盖它、它是否是共享组件。规则是：在同一任务中编辑该文件及其所有依赖文件，绝不留下损坏的导入或缺失的更新。
- 完成前自检：目标是否达成、文件是否都已编辑、代码是否可用、是否有错误（lint 和 TypeScript 是否通过）、是否有遗漏。任一检查失败，必须先修复再完成。
- 验证脚本：每个代理只运行自己技能对应的脚本，例如 frontend-specialist 运行 ux_audit.py 和 accessibility_checker.py，backend-specialist 运行 api_validator.py，security-auditor 运行 security_scan.py，test-engineer 运行 test_runner.py 和 playwright_runner.py，任意代理可运行 lint_runner.py、type_coverage.py、i18n_checker.py 等。
- 脚本输出处理：运行脚本后必须捕获全部输出，解析错误、警告和通过项，按指定格式向用户总结，并询问是否修复错误，等待用户确认后再修复，修复后重新运行脚本确认。忽略输出或未经询问自动修复均属违规。
使用方式 该技能以规范文本形式提供，供 AI 编程助手在编码任务中遵循。资料中未提供具体的安装命令或调用方式。
适用场景 适用于 AI 辅助的代码编写、bug 修复、代码重构和代码审查等编程任务，尤其适合需要 AI 直接产出可运行代码而非教学讲解的场景。
限制 资料未说明该技能支持的编程语言、平台或工具范围；验证脚本部分依赖 .agent/skills/ 目录结构，具体可用性暂未提供。