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递增实现策略

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addyosmani/agent-skills

通过细分的增量切片，每次实现、测试、验证并提交运行状态的代码片段，适合多文件特性、重构或超百行改动，确保项目始终可编译、可测试。

P7骨干：方案驱动执行

该技能模拟P7高级工程师的专业工作模式，专为在P8管理下执行复杂的、方案驱动的子任务。执行流程严格遵循“方案设计 -> 影响分析 -> 编码实施 -> 自我审查”的步骤。旨在产出结构完整、逻辑严密、可自我验证的工程方案和代码实现。

绩效提升计划

遇到重复失败或被动状态时启动，融合大厂绩效话术、体系化排查与主动推进，强制深入调试、验证与闭环，确保代码、部署、研究等任务能被彻底解决。

迭代验证循环协议

这是一个用于执行结构化、迭代验证循环的命令行别名。它帮助开发人员设置和管理复杂的编码任务，要求通过明确的验证指令和停止条件来运行。它为Codex/Claude等AI代码助手提供了一个强大的封装层，确保了开发流程的可靠性和可追溯性。

规格驱动的开发流程

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addyosmani/agent-skills

这是一种系统化的软件开发方法论，强调在编写任何代码前，必须先创建详细、结构化的规格文档（Spec）。该流程包含四个验证阶段：明确规格、制定计划、分解任务和实现，确保所有假设被暴露，模糊需求被转化为可衡量的验收标准，实现团队和开发过程的完美对齐。

卡尔帕锡编码守则

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forrestchang/andrej-karpathy-skills

为 LLM 助手编写、审查和重构代码提供行为守则，强调最简方案、明确假设、精确变更以及可验证的成功标准，避免常见失误。

AI智能体供应链完整性审计

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github/awesome-copilot

本技能旨在为AI智能体插件、工具和依赖项提供完整的供应链完整性验证机制。它通过生成确定性的SHA-256哈希清单（INTEGRITY.json），使用户能够精确检测任何未经授权的修改、追踪组件来源，并确保部署的资产与原始版本完全一致。适用于CI/CD流程和代码审查，以保护整个智能体生态系统的安全性。

React代码审计扫描模式

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该库提供了一套完整且经过验证的grep扫描指令模式，用于深度审计现有的React代码库。它对于准备升级到React 18.3.1或React 19的开发者至关重要。该模式能够全面检测弃用API、移除功能、不安全的生命周期方法以及依赖冲突，确保代码平稳过渡。

React 测试：Enzyme 到 RTL 迁移指南

react18-enzyme-to-rtl

github/awesome-copilot

本指南提供详细的模式，帮助开发者将 Enzyme 的单元测试迁移到 React Testing Library (RTL)，尤其适用于升级到 React 18 的场景。核心在于理解测试理念的转变：从验证组件内部状态和实现细节，转变为模拟用户行为和验证可见输出。掌握 RTL 的最佳查询实践，确保你的测试能准确反映用户交互体验，编写出更健壮、更具可访问性的测试代码。

AI驱动的网页应用测试

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利用AI驱动的探索性测试，对网页应用进行全面的功能审计和验证。该技能可模拟用户行为，检测复杂的缺陷、验证关键流程（如登录或支付），并检查可访问性，确保代码质量。

Copilot CLI LSP 配置向导

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自动化为 Copilot CLI 安装并配置语言服务器，处理操作系统检测、配置合并与验证，确保跳转定义、悬停等代码智能在多语言项目中可用。

凤凰评估工具包

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Phoenix Evals 帮助团队为 AI/LLM 应用构建评估器，先用确定性代码，再参考 LLM，支持 Python 与 TypeScript 工作流，通过错误分析、RAG 与生产流程结合人工数据验证效果。

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