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代码库入职指南生成器

codebase-onboarding

本工具可自动分析陌生的代码库，生成结构化的入职指南。它能系统性地检测项目的包清单、框架指纹、架构图、主要入口点和代码规范。适用于加入新项目或首次设置代码仓库的开发人员，帮助快速理解代码结构。

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。

LLM成本基准测试

该技能用于运行结构化和对抗性语料库的全面基准测试。它测量了增强器（booster）模型与主流LLM基线（如Gemini、Anthropic）的性能和成本效率。结果以可验证的JSON报告持久化，是发布和审计模型性能声明的关键环节。

AI成本与使用量追踪

本技能用于分析和报告AI模型的运行成本、Token使用量和预算。它通过查询本地SQLite数据库，帮助用户详细追踪历史支出、进行项目或工具级别的成本归因，是进行AI资源财务审计和预算管理的利器。

自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent

该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。

数据管道吞吐量加速优化

data-throughput-accelerator

本技能用于优化大规模数据摄取、ETL和数据仓库加载流程。它帮助诊断并解决数据管道中的性能瓶颈，通过实施幂等写入、检查点机制和原生云扫描等最佳实践，确保数据在达到高速率的同时，保持最高的正确性和可追溯性。

生产环境数据库迁移最佳实践

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本指南详细介绍了生产环境中安全的数据库迁移最佳实践。涵盖了零停机时间(zero-downtime)的模式、数据回填、以及针对PostgreSQL、MySQL等主流数据库和ORM（如Prisma、Drizzle）的变更管理。学习如何进行安全地添加/修改列和索引，确保系统高可用性。

骨架化领域聚合根

该工具用于根据领域驱动设计（DDD）原则，自动为指定的边界上下文骨架化一个完整的聚合根。它会自动生成实体、值对象、仓库接口、领域事件和单元测试桩代码，帮助开发者快速建模新的业务概念，并确保领域不变量得到维护。

DDD边界与不变性校验

此工具用于全面审计和验证DDD（领域驱动设计）代码库的结构完整性。它能检测跨上下文的导入违规、检查聚合根的不变性规则，并强制执行领域事件和仓库的命名规范。适用于CI/CD门禁和代码合并前审查，以防止架构退化。

AI智能体机械化质量门控

这是一个机械化的“停止钩子”，用于强制执行AI智能体的会话卫生习惯。它通过检查学习库的文件修改时间、磁盘空间和推理模式等机器可验证事实，旨在确保每完成复杂任务时，知识和学习记录得到及时捕获和存档，防止知识积累停滞。

Django项目部署验证流程

django-verification

这是一个全面的Django项目质量验证流程，特别适用于持续集成/持续部署（CI/CD）环境。它涵盖了代码质量检查、类型安全、数据库迁移、单元测试覆盖率、安全漏洞扫描以及性能分析等多个阶段，旨在确保代码在发布或合并到主分支前达到高质量标准。

文档生成、维护与漂移检测

该工具提供全面的文档生成、更新和维护能力。它核心功能之一是执行“文档漂移检测”，通过比较代码库和现有文档，自动识别并标记任何不一致之处。支持按API或整个项目范围生成文档，并可设置定时任务进行持续维护。

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