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代码健康与可维护性检查

该工具提供代码的结构健康度分析，评估代码设计层面的可维护性分数。它特别适用于AI辅助编程场景，用于在提交、PR或重构前，检查代码质量和结构完整性，确保代码不会发生退化。通过量化得分，帮助开发人员维护代码库的长期健康状态。

编码规范与最佳实践指南

coding-standards

本技能集提供了全套的编码规范和最佳实践指南，旨在提高代码的整体质量、可读性和可维护性。它涵盖了命名约定、不可变性模式、错误处理机制以及KISS、DRY等核心设计原则，适用于TypeScript、JavaScript和React等主流技术栈。适合新项目启动、代码审查和重构代码。

持续技能学习与模式提取

continuous-learning

该技能用于自动评估代码会话，提取可重用的编程模式和知识。它能将用户与AI的互动经验转化为结构化的“技能”，帮助AI持续学习特定的开发习惯、错误解决流程或调试技巧，从而提升代码辅助能力。

持续学习行为模式提取器

continuous-learning-v2

这是一套高级的持续学习系统，能够通过捕获代码会话中的行为（如用户修正、工具使用等），自动提取原子级的“行为本能”（Instincts）。它会根据置信度对这些模式进行评分，并支持将这些本能进化为完整的技能、命令或智能体。v2.1新增了项目范围管理，确保不同项目知识的隔离与复用。

AI会话成本追踪

该工具可自动读取AI会话的JSONL日志，统计不同模型和级别的Token使用量。它根据预设的定价模型计算出总的美元成本，并将结构化的成本记录持久化到成本追踪命名空间，为后续的成本报告和分析提供准确数据源。

C++编程规范与最佳实践

cpp-coding-standards

这是源自C++核心指南的全面规范，涵盖了C++17/20/23的现代、安全和惯用实践。它强制执行RAII、类型安全、不可变性和智能指针等关键原则，特别关注资源所有权。适用于编写新代码、代码审查或进行架构决策，以确保代码质量和一致性。

.NET开发模式与最佳实践

dotnet-patterns

本指南全面介绍了C#和.NET语言的惯用模式和最佳实践。内容涵盖了不可变性、依赖注入、显式编程、异步编程（async/await）、Options模式和结果模式。是使用ASP.NET Core构建健壮、可扩展、可维护企业级应用的必备参考资料。

前端设计方向与美学指导

frontend-design-direction

本技能旨在指导用户实现超越功能性的前端设计。它不仅关注UI的可用性，更强调其美学原则、设计方向和一致性。在开始编码前，帮助用户确定产品的用途、目标受众和整体基调，提供关于视觉层次、色彩、排版和交互选择的专业指导，确保最终产品设计具有目的性和专业感，避免空泛和通用化。

LLM预执行事实核查机制

GateGuard是一个强制性的预执行钩子，用于极大增强大型语言模型（LLM）生成代码和操作的可靠性与安全性。它不依赖模型的自我评估，而是强制模型在进行任何代码写入或执行Shell命令前，必须进行详细、可验证的调查。这些调查包括列出所有依赖文件、检查数据结构和编写回滚方案，从而有效防止模型盲目猜测和产生错误。

编排自定义AI智能体框架

该工具用于脚手架构建复杂的自定义AI智能体框架，支持多种垂直模板和AI模型宿主。它内置高度安全机制，默认处于模拟运行（Dry-run）模式，不会修改调用仓库根目录，确保了开发流程的确定性和可控性。

编写钩子规则实现工作流

Hookify规则允许用户通过Markdown文件定义基于事件（如文件修改、Bash命令或用户提示）的自动化工作流。它通过配置正则表达式模式来监控特定操作，当模式匹配时，可以触发警告或阻止操作，从而强制执行开发规范和系统安全最佳实践。

继承遗留代码风格分析器

inherit-legacy-style

本技能用于分析遗留代码库，检测跨四大元架构维度（文件结构、状态流、基础设施、错误处理）的隐式编码规范。它通过与用户逐一解决风格冲突，生成结构化的规则文件（.ai-style-rules.md）。用户还可以选择安装持久化钩子，确保后续AI生成的代码风格符合项目原有习惯，避免风格漂移。

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