Skills
收录 97,222 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
针对日渐凝结的代码库进行两轮审计和清理——意大利面式代码,或“koshary code”,即层次已经崩塌:业务逻辑写在控制器里,相同的校验散落在五个文件中,没人愿意打开那份 800 行的文件。第一轮将层次崩塌、可能产生偏差的重复代码、无人阅读的函数和死代码按优先级列出,不做任何修改;用户批准后,第二轮按安全顺序修复。安全漏洞和易受攻击的依赖也会检查,但作为后续部分,而非重点。用户要求审计、审查或清理代码库时使用;用户说“代码库一团糟”“意大利面式代码”“技术债务”“无法维护”“逻辑重复”“死代码”“我的代码有什么问题”,或要求安全审查时也使用。即使用户没说“审计”,也要触发。
运行 `@metaharness/darwin security bench`(上游项目“Darwin Shield”/ ADR-155)——针对包含 10 个漏洞和 9 个诱饵的语料库,迭代改进冠军安全检测测试框架,并依据四个基线(B0 static、B1 LLM-single-pass、B2 fixed-agent、B3 Darwin-champion)评估其 TPR/FPR/patch-pass/repro/unsafe 指标。当 @metaharness/darwin 不存在时可优雅降级。这是 ruflo 自身 ADR-155 夜间自学习安全测试框架最接近的参考实现(PR #2417)。
用于本地开发和测试的模拟 Vercel REST API。用户需要在本地与 Vercel API 端点交互、测试 Vercel 集成、模拟项目/部署/域名、设置 Vercel OAuth 流程、管理环境变量、创建 API 密钥、配置保护绕过、模拟 Vercel Blob 存储,或在不调用真实 Vercel API 的情况下进行测试时使用。触发词包括“Vercel API”“emulate Vercel”“mock Vercel”“test Vercel OAuth”“Vercel integration”“Vercel Blob”“local Vercel”,以及任何需要本地 Vercel API 的任务。
已由 /claudex-loop(原 /crucible;其文档感知模式涵盖此变体)取代——除非明确需要此技能,否则优先使用该技能。通过持续更新文档来强化双阶段计划。第一阶段(你 ↔ Claude)——Claude 逐个提问,深入访谈你对计划的想法,并根据项目现有领域模型和术语表(CONTEXT.md)提出质疑,明确模糊术语,用具体场景进行压力测试,交叉参考代码,并在决策逐渐明确时直接更新 CONTEXT.md 和 ADR。第二阶段(Claude ↔ Codex)——Claude 将定稿计划写入 PLAN.md,OpenAI Codex 在只读沙盒中对其进行对抗性审查(VERDICT:APPROVED/REVISE);Claude 修改后在同一个 Codex 会话中重新提交,直到获批或达到 MAX_ROUNDS 上限,然后你在编写任何代码前签字确认。用户说“/grill-with-docs-codex”“根据文档质询我,再让 codex 审查”“根据领域模型对计划进行压力测试,再请另一个模型检查”,或者即将在术语和 ADR 已确立的项目中构建高风险功能,并希望确保一致性、完善文档并进行跨模型核验时使用。基于 Matt Pocock 的 grill-with-docs(MIT)。不用于审查已编写的代码(使用 /codex:review),也不用于琐碎更改。
使用 Testing Library 模式测试 React 组件。涵盖查询(getBy/findBy/queryBy)、user-event 交互、异步测试(findBy 与 waitFor)、无障碍测试,以及用于 API 模拟的 MSW 集成。适用于测试 React 组件、模拟用户交互、测试表单、使用 MSW 模拟 API 调用,或编写无障碍测试。关键词:testing-library、react testing library、getByRole、user-event、waitFor、MSW、screen。
判断 Datadog LLM Obs 跟踪或会话中的用户意图是否得到满足。提供三种模式:(1) session_id——使用 RUM 对单个 CMD+I 助手会话分类;(2) trace_id——对不含 RUM 的单个 LLM Obs 跟踪分类;(3) ml_app——从指定 LLM 应用中抽样并分类多个会话或跟踪。默认输出精简(判定结果 + 一句话理由)。用于评估满意度、分类会话/跟踪、标注数据,或为 llm-obs-eval-pipeline 或 llm-obs-trace-rca 生成信号。
面向 AI 编码 Agent 的端到端、分阶段门控 SDLC:深入设计访谈 → 经评审的规范 → 依赖关系图任务看板 → 安全波次 TDD 执行 → 验证 → 收敛。适用于功能、Bug、重构、绿地项目、规划拆解和迁移。触发词:“absolute work”、“build this end-to-end”、“plan and build”、“break this into tasks”、“grill me on this plan”、“pick up this ticket”、“run this migration”。
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。
