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测试驱动开发工作流

本工作流指导开发者遵循测试驱动开发（TDD）原则，确保代码质量。它要求先编写测试用例（包括单元、集成和E2E），确保代码覆盖率不低于80%。流程严格遵循“红-绿-重构”循环，保证了功能增减和Bug修复的可靠性，并结合Git检查点提交实现完整可追溯性。

证据驱动的命令行操作

该工作流用于指导用户进行证据驱动的终端操作。适用于需要执行实际命令行命令、检查Git状态、调试CI失败或推送狭窄修复的场景。它强调将修复范围保持最小化，并准确报告代码的当前状态和验证结果。

带签名历史交易回测

trader-backtest

使用高性能的神经交易引擎，执行全面的交易策略历史回测。该功能支持前向滚动验证，并捕获包括夏普比率、最大回撤等关键指标。最重要的是，它会对回测结果进行Ed25519加密签名，提供不可篡改的证据，确保数据在从模拟到实盘推广过程中的完整性和可信度。

交易信号特征归因解释

本技能用于为复杂的算法交易信号提供监管级别的特征归因分析。通过构建特征贡献图并运行PageRank算法，它可以精确识别出哪些输入特征对最终预测结果的贡献最大。这对于满足欧盟AI法案和SEC等监管机构对模型可解释性的要求，提供可靠的审计追踪。

投资组合优化与风险管理

trader-portfolio

本工具用于自动化投资组合的优化流程。它基于均值-方差模型，支持设置风险目标，并能评估资产组合的方差、相关性等详细风险指标。核心功能包括利用神经网络预测预期收益，生成精确的再平衡交易计划，适用于管理复杂的资产配置和进行量化交易。

市场交易周期检测

该工具利用神经网络模型和技术指标，检测当前的市场运行周期（如牛市、熊市、震荡市或波动市）。它不仅提供精准的周期分类和置信度，还给出相应的交易策略建议，是进行交易决策、制定投资策略和优化回测流程的重要参考。

基于异常检测的交易信号生成

该技能利用神经元交易者（neural-trader）的异常检测引擎，结合Z分数评分，自动扫描市场数据。它能识别出包括突破、趋势形成、震荡等多种市场异常模式，并通过神经网络预测和历史模式匹配，生成具备高置信度的、可执行的交易信号。适用于量化交易和算法策略制定。

市场数据神经网络训练与预测

该技能提供了一个完整的市场预测工作流，用于使用历史市场数据训练先进的神经网络模型（如LSTM、Transformer和N-BEATS）。它可以进行模型训练、生成带置信区间的预测、比较不同模型的性能，并将结果结构化存储，支持后续的深度分析和模型优化。

专业的UI演示视频录制

利用Playwright技术，生成具有专业级水准的Web应用演示视频。系统模拟了真实的自然用户操作，并注入了可见光标和专业节奏感。非常适用于制作产品教程、功能流程演示或向利益相关方展示的文档。

UI截图转Vue 3组件生成器

本工具能够将UI设计截图或视觉导出图片，批量自动转换为结构化的Vue 3 Composition API组件代码。它支持Vant、Element Plus和Ant Design Vue等主流UI库，帮助开发者实现从设计稿到可运行代码的快速转换，是提高前端开发效率的强大辅助工具。

向量聚类：发现语义群组

该技能利用图谱社区检测算法（如谱聚类/Louvain）对指定命名空间内的向量集合（如代码嵌入）进行聚类。它用于发现数据集中潜在的主题、识别自然分组，并分析大规模、非结构化向量数据间的关联性。适用于需要根据语义相似性而非简单关键词匹配来组织向量数据的情况。

生成语义向量嵌入

本技能用于将文本、代码或文档内容转化为高维度的语义向量（384维）。它基于ONNX all-MiniLM-L6-v2模型，适用于实现高级的语义搜索、相似度比较和数据聚类。生成的向量经过标准化处理，并可使用HNSW索引高效存储，极大提升了RAG等知识检索系统的性能和准确性。

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