Skills
收录 97,501 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引,复制一行命令即可安装。
测试与质量
诊断 Go 程序的运行时问题:panic 与堆栈跟踪、死锁、goroutine 泄漏、内存泄漏、OOM 终止、竞态报告,以及使用 delve 和 pprof 调试。适用场景:"debug this panic"、"read this stack trace"、"deadlock"、"memory leak"、"goroutine count growing"、"OOM"、"program hangs"、"race detector output"、"use delve"。不适用于:优化可运行的代码(go-performance-review)、编写新的并发代码(go-concurrency-review)、失败的测试设计(go-test-quality)。
在审查/评判一份已发布的、面向使用方的 API 参考文档(集成开发者会据此调用 API)时使用——判断他们能否仅凭它完成集成。这是一道关卡,而非撰写。依据单一来源的 11 项可用性 + 契约一致性标准进行评判:入门 + 认证能到达首次调用;api-spec 中的每个操作(含事件/webhook)都有文档,含用途 + 带类型的参数 + 可运行示例 + 错误;错误是一等公民;在适用处记录速率限制 + 分页;说明版本管理 + 弃用/停用;参考文档与交付的 api-spec 保持一致(无漂移、无虚构端点——这是关键检查项);示例可运行;修订后重新同步到变更后的契约。只输出 `VERDICT: approve|revise` 以及可执行的发现项;对应规模的参考文档即予通过,仅在指出具体缺口时要求修订。不是撰写它,不是终端用户的用户指南,不是开发者采用指南,也不是工程的 api-spec(reviewing-api-spec)。
适用于评审/判定测试计划/QA 验证计划——判断测试人员能否执行它、每个行为是否被覆盖。这是一道关卡,不是撰写。依据单一来源的 10 项条件标准判定:每个交付的上游行为(feature-spec/api-spec 的操作 + 错误,否则 PRD)都有 >=1 个可追溯用例;功能层级匹配;进入/退出可测试(覆盖率下限 + 未解决缺陷阈值);环境 + 测试数据已指定;每个用例都有前置条件 + 步骤 + 可观察结果(对 ML 而言是数据集上的指标阈值)+ 追溯目标;用例目录经过风险加权(覆盖缺口、注水/单薄,或组合爆炸 = 一条发现);每个有必要的非功能类型(性能/安全/WCAG 2.2 AA/兼容性/i18n)都有目标;修订按增量范围评审;不虚构任何内容。只输出 `VERDICT: approve|revise` + 可执行的发现;批准规模相称的计划,仅在指明缺口时才修订。不用于撰写它、发布 runbook、设计评审或测试脚本。
依据通用 UX/UI 原则(启发式、UX 定律、格式塔、认知心理学、无障碍)评估界面、组件、屏幕和流程,并给出具体、按优先级排序的改进建议。当用户分享 UI 代码、截图、组件或原型并希望获得反馈时使用——即使他们没有使用"critique"或"review"这样的字眼。当用户问"what's wrong with this UI"、"how can I improve this"、"review my component"、"does this look right"、"give me feedback on this design",或分享任何界面并征求意见时也会触发。部分切片也要触发(单个按钮、表单或卡片)——不只是完整屏幕。
使用 Runta 运行时,基于 FrontierHarness Eval 对第三方编码 Agent 框架进行基准测试。会开通一个与被评估 GitHub 仓库绑定的干净运行时,安装 Terminal-Bench 与 DeepSWE 任务所需的 Harbor 和 Pier 栈,冻结黄金检查点,在完全相同的全新恢复环境中运行任务并将轨迹保存为证据,生成对比图并构建可分享的报告。适用于评估、基准测试、评分或比较编码 Agent 框架,或用户提到 FrontierHarness、DeepSWE、Terminal-Bench、Harbor、Pier、黄金检查点或框架轨迹时。
当用户需要验证游戏平衡性、调整经济系统、分析成长曲线、评估难度缩放或检查奖励节奏时调用。包含蒙特卡洛模拟与统计验证。触发词:“balance”“economy tuning”“progression curve”“difficulty scaling”“reward pacing”“Monte Carlo”“fairness check”。不要用于经济/商业化设计(使用 game-economy-designer)或代码评审(使用 game-code-review)。属于 AlterLab GameForge 系列。
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。
