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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。

竞争格局与对标范围确定

competitive-platform-analysis

本技能用于在进行竞争对标分析前，科学地确定和限定竞争对手的范围。它指导用户根据多个维度（如规模、定位、市场等）建立一个可防御、高决策价值的竞争集合，确保分析的重点始终围绕最相关的竞争对手群体，避免盲目分析。

跨平台Compose架构模式

compose-multiplatform-patterns

本资料详细介绍了使用Compose Multiplatform和Jetpack Compose构建跨平台（Android, iOS, Web等）共享界面的最佳实践和核心架构模式。内容涵盖了单状态对象、事件流等先进状态管理方法、类型安全的导航实现、灵活的组件设计、平台适配层以及提升性能的关键优化技巧。

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。

成本感知LLM管道优化

cost-aware-llm-pipeline

该模式提供了一套构建成本优化LLM应用管道的完整方案。它结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变成本追踪、有限重试逻辑和提示缓存等技术，帮助开发者在保证输出质量的同时，有效地控制和管理LLM API的支出，适用于处理高并发、多变复杂度的生产级任务系统。

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。

成本预算使用率检查

cost-budget-check

用于实时监控项目的实际运营成本与设置的预算限制。该技能读取累计支出，计算用量占比，并根据预设的四级阈值（如50%、75%、90%、100%）发出相应的警报（INFO/WARNING/CRITICAL/HARD_STOP）。核心作用是确保资源支出可控，防止超支，实现成本治理。

反事实成本分析（路由）

cost-counterfactual

该工具执行多基线反事实成本分析，将实际会话花费与固定模型（如always-haiku/always-sonnet）的假设成本进行比较。它能量化路由机制带来的财务节省，回答“路由是否物有所值？”这一关键问题。适用于季度成本复核、设置持续集成性能门禁和验证路由配置。

成本快照差异比对工具

该工具用于代码提交（PR）阶段的成本回归检测。它比较基线和当前两个成本快照，通过分析总成本的百分比变化、绝对美元增幅，以及特定Token类型（如缓存写入）的异常增长，以确保代码改动不会导致预算超支。

联邦成本跟踪与监控

cost-federation

该工具用于消费联邦环境中的支出事件，按对等节点（peer）聚合计算滚动时间窗口（1小时/24小时/7天）的总消耗成本。它核心功能是实现成本熔断器（Circuit Breaker），实时监控并标记超出预设预算阈值的节点，是确保联邦资源健康和稳定的关键监控手段。

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。

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