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
在评审或评判一份已完成的 PRD(产品需求文档)、以决定能否据此规划下游构建时使用——这是验收关卡,而非撰写。依据 12 项可规划性标准评判 PRD:问题有证据支撑(而非断言),用户具体,成功指标可衡量(在可被钻空子之处设有护栏),MVP 边界站得住脚,功能 + 验收标准具体,非功能需求带有数值目标,问题→目标→指标→功能→AC 链条可追溯(无孤儿项),依赖项已列明,没有编造证据,开放问题已浮现。也可将 AMEND 作为增量范围的评审来评审。只输出 `VERDICT: approve|revise` 以及可执行的发现。批准达到标准的 PRD(不会对单薄的 PRD 误判为 revise),仅在有真实、具体命名的缺口时才 revise。不适用于撰写或修复 PRD,不适用于工程设计文档(规格、ADR、RFC),也不适用于其他文档类型。
《阿里巴巴 Java 开发手册(黄山版)》总纲与路由入口。涵盖编程规约、异常日志、单元测试、安全规约、MySQL 数据库、工程结构、设计规约七大维度。编写、审查或设计 Java 代码,处理异常/日志,编写 SQL 或设计表,编写单元测试,设计项目架构,或适用阿里巴巴 Java 规范时使用。编写或修改 Java 或 SQL 代码前,先阅读 SKILL.md 中的“规约执行策略”。P0 红线(新代码与被修改的存量代码都必须合规;静默保留红线问题视为违规):禁止使用 Executors.newFixedThreadPool/newCachedThreadPool 等工厂方法(必须使用参数显式的 new ThreadPoolExecutor);禁止裸 new Thread;日期禁止使用 SimpleDateFormat 和 java.util.Date(一律使用 java.time + DateTimeFormatter);SQL 禁止使用 ${} 拼接;update/delete 必须带 where;资源必须使用 try-with-resources;禁止用空 catch 吞掉异常;集合禁止返回 null;ThreadLocal 使用后必须调用 remove()。修改存量代码时,“其他保持不变”不适用于红线:先完成原需求,随后必须在输出中明确指出红线问题(引用规约编号)并附上修复代码——输出中出现红线反例却只字不提,即视为任务失败。命名等风格规约仅强制新写代码;存量代码不重命名、不刷屏。按需查阅 data/ 中的对应章节。
在信任或优化某个软件度量之前对其进行实证验证——把任意候选度量(一个接受路径并打印单个数字的命令)与一个语料库作为输入,运行实验试图推翻一个好度量必须具备的每一项属性。检查确定性(相同输入在不同运行与哈希种子下得到相同数字)、对表面修改的不变性(同时也是反博弈探测)、在构造递增修改下的单调性、区分度、边界输入上的鲁棒性、近似线性的可处理性,以及构念效度(收敛效度、相对 LOC 的区分效度、预测 AUC、相对基线的提升)。当有人提出、评审、调优或发布某个度量、分数或指标,问“这个度量好吗”,怀疑某个分数与 LOC 相关或在两次运行之间跳变,或构建确定性优化目标时触发。它是 deterministic-metric-design 技能的实证配套,且为只读。
WordPress 安全代码审查与漏洞检测。在审查 WordPress PHP 代码的安全问题、审计主题/插件的漏洞、上线前检查代码、分析 AJAX/REST 处理器的可利用点、检测 XSS、SQL 注入、CSRF 或授权绕过时使用,或在用户提到“security review”、“vulnerability”、“XSS”、“SQL injection”、“CSRF”、“nonce”、“sanitization”、“escaping”、“capability check”、“privilege escalation”、“file upload security”、“insecure code”、“auth bypass”、“security audit”时使用。可检测输入处理、输出转义、授权、nonce、数据库查询、文件上传和危险函数中的漏洞。
当 Java 变更需要独立的、行为驱动开发(BDD)指导时使用——从可信的行为事实出发,经由具体示例与可观察场景,并在行为待定或模糊时进行有针对性的澄清。适用于以下请求:Apply BDD;Facilitate behavior examples;Discover scenarios with Given When Then;Review these examples for shared domain language;Complete BDD discovery。作为一次自包含的交互。属于 Plinth Toolkit 的一部分
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。
