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此技能用于审计现有或遗留的 ADR,尤其是导入的、由大模型生成的、过时的或从未经过自我审视的 ADR。在出现 "review this ADR"、"critique this ADR"、"audit our decision log"、"is this ADR any good?"、"fix this old ADR"、"rewrite this legacy ADR"、"ADR cleanup"、"ADR quality sweep"、"tighten this ADR"、"score these ADRs" 或 "this ADR is too long" 时主动激活。提供:逐行 ADR 评审、填充内容/含糊表述/偏离检测,以及逐行审批工作流。
当你审查或重构带有异质心智模型的现有 Rust 代码时使用此技能——来自 Java/C# 的 OO/企业级繁琐写法、垃圾回收式对象图、异常式控制流,或被硬搬到借用检查器上的命令式循环。它是针对新项目惯用法建议的对抗性、架构级对照——它点明代码所背离的范式,并给出能将其消解的深度重构方案,直至删除整个层级(单一实现的 DI trait、Deref 继承、Manager/Service 结构体、反射式 builder、Rc<RefCell> 网络、clone 到能编译为止、bool/String 状态机、哨兵返回值、catch_unwind 版 try/catch、反射式 Box<dyn>、async 中的阻塞调用、发后即忘的 spawn)。每条规则都以 codex-rs 生产工作区(openai/codex)为依据——这些处方正是该代码库的实际做法并由 lint 强制。适用于任何"让这段 Rust 真正像 Rust"、"压平这套架构",或对与语言对抗的代码进行吹毛求疵式审查的工作。
查询阿里云数据湖构建(DLF)中的 Catalog、数据库和表元数据资源。通过 DLF OpenAPI Python SDK 提供只读查询,支持列出和查看 Catalog、数据库、表及其详细信息和 Schema 定义。使用场景:“列出可用的 Catalog”“列出数据库”“查看表 Schema”“搜索表”“按名称搜索表”“模糊搜索”“查看 DLF 元数据”“数据湖中有哪些数据库”“表有哪些列”“查找名称包含 xxx 的表”。此技能仅包含只读操作——没有创建、修改或删除操作。
当用户想要搜索、发现、浏览或查找阿里云(Alibaba Cloud)agent skill 时使用此技能。触发语包括:“find a skill for X”、“search alicloud skills”、“阿里云有什么 skill”、“搜索阿里云技能”、“有没有管理 ECS/RDS/OSS 的 skill”、“阿里云 skills 有哪些类目”、“帮我找一个 skill”、“browse alicloud skills”、“list alicloud skill categories”、“is there an alicloud skill that can...”、“what alicloud skills are available”、“XX Skill 的内容是什么”、“我想了解阿里云 XX Skill 具体做什么”、“帮我安装阿里云 Skill”、“阿里云 agent skill 市场”、“搜一下阿里云的 skill”。
将此技能用于阿里云 Lindorm 相关工作:实例生命周期与配置、网络与访问控制、监控、性能、存储、连接诊断、备份、迁移、权限(包括使用 `CREATE USER` 和 `GRANT` 进行 Lindorm SQL 用户管理)、慢查询、SQL 开发,以及搜索、向量、图、AI、多模态或知识库工作流。在产品或 CLI 术语如 LindormTable、LindormTSDB、LindormSearch、Lindorm AI、HBase/AliHBase、lindormcli、Lindorm CLI、`aliyun lindorm` 或提及宽表引擎、时序引擎、搜索引擎、向量检索、图引擎、白名单、实例创建/扩缩容/释放的中文请求上触发。使用本技能的参考资料或阿里云官方文档;不要根据一般训练知识凭空编造 Lindorm 相关事实。
混合方法研究设计与整合策略,用于结合定性与定量方法。适用于规划聚敛式、解释性序列、探索性序列、嵌入式、变革式或多阶段设计;通过合并、连接或嵌入来整合多样的数据来源;构建联合展示或元推论;或评估混合方法研究特有的质量标准。涵盖 Creswell & Plano Clark 框架、记号系统与整合软件工具。若需单线性质性编码(主题分析、扎根理论、饱和度、编码者间信度),请使用 alterlab-qualitative-methods;若需问卷/李克特/量表验证机制,请使用 alterlab-survey-design。属于 AlterLab Academic Skills 套件的一部分。
分析图片、网站和 Figma 文件,提取其设计并生成包含 token 系统、组件清单和重构说明的 `design.md`。只要用户想要理解、记录、复刻或审查某个视觉对象的设计,就使用此技能:截图、URL、Figma 链接、Pinterest 参考、mockup、竞品网站、组件、仪表盘、落地页。当他们提出「从 X 中提取设计系统」「记录 Y 的风格」「对此做视觉分析」「把这张图转换成 token」「帮我复刻这个设计」「这个网站用什么配色」「这是怎么构建的」时同样适用。也适用于单个元素:「复制这个导航栏」「重绘这个插画」「给我一个重新生成这张图的提示词」——元素模式会输出聚焦的 element.md,当元素是视觉艺术时还会提供基于 token 的图像模型提示词。如果用户带来任何视觉来源并希望从设计层面理解它——此技能就应激活。
面向 Apple App Store 的 iOS 应用提交前审查。扫描你的 Xcode 项目以查找常见拒审原因——缺少隐私描述字符串、图标问题、权限不匹配、缺少隐私清单、账号删除要求、Sign in with Apple 等。当用户想要在提交到 App Store 之前检查其 iOS 应用、询问 App Store 拒审原因、想要验证其 Xcode 项目配置,或提到任何关于 App Store 审核、TestFlight 提交或应用批准的内容时,使用此技能。当用户提到 Info.plist 隐私键、PrivacyInfo.xcprivacy、App Store Connect,或询问「why was my app rejected」时也使用。即使用户只是说「check my app」或「review my iOS project」且语境是 Xcode/Swift 项目,也使用此技能。
使用 Chrome DevTools Protocol 调试 HarmonyOS ArkWeb 应用。当 Claude 需要:(1) 启动 ArkWeb 调试会话,(2) 通过 hdc 将 Chrome DevTools 连接到 HarmonyOS 应用,(3) 检查 webview 元素、控制台和网络,(4) 用 Chrome DevTools MCP 测试 ArkWeb 应用,(5) 排查 webview 调试问题,或 (6) 管理端口转发和调试会话时使用。自动检测项目配置、设备连接和调试套接字。可与 ohos-app-build-debug 技能配合,构成完整工作流。
使用此技能可在 UI 测试中通过 `assertExists`、`assertDoesNotExist`、`assertIsDisplayed`、`assertIsNotDisplayed`、`assertIsDeactivated`、`assertIsEnabled`、`assertIsOn`、`assertIsOff`、`assertIsSelected`、`assertIsFocused`、`assertTextEquals`、`assertTextContains`、`assertContentDescriptionEquals`、`assertValueEquals`、`assertRangeInfoEquals`、`assertHasClickAction`,以及通用的 `assert(matcher)` 兜底方法和用于 `waitUntil` 谓词的布尔值 `isDisplayed()` / `isNotDisplayed()`,来验证 Compose 语义节点的属性。涵盖集合变体 `assertCountEquals`、`assertAny`、`assertAll`。当开发者想验证 Switch 处于开启状态、Button 处于启用状态、Text 显示预期字符串、节点是已显示还是仅被组合,或询问 `assertIsDisplayed` 与 `assertExists` 的区别时使用。若开发者提到 `SemanticsNodeInteraction` 上的任何 `assert*` API,请使用此技能。
用于为医疗健康与生命科学工作负载设计 AWS GenAI 和 ML 架构的推理技能。当用户要求在 SageMaker 与 Bedrock 之间做选择、在医学文献上设计 RAG 系统、架构临床 NLP 或医学影像推理、规划 AWS 上的基因组学或药物发现流水线、在 ML 系统中满足 HIPAA/PHI 合规、为受监管的临床模型设计 MLOps,或优化 HCLS ML 工作负载成本时使用。触发词包括 "AWS architecture"、"SageMaker vs Bedrock"、"HIPAA ML"、"clinical RAG"、"medical imaging inference"、"genomics on AWS"、"PHI training"、"MLOps healthcare"、"Bedrock guardrails"、"HealthLake"、"HCLS cloud architecture"、"BAA compliance"、"SageMaker endpoint"、"Bedrock knowledge base"、"clinical NLP on AWS"、"FDA SaMD on AWS"。
将本地 SQL Server 配置迁移到 Azure SQL Database 容器,以便进行符合 Azure 特性的本地开发。适用于项目已使用 mcr.microsoft.com/mssql/server、mssql/server、sqlcmd 加 SA 密码的 Docker 配置、“Docker 中的 SQL Server”或“本地 mssql 容器”,或使用 mssql/server 镜像的 docker-compose;也适用于用户提出“本地运行 SQL Server”“在 Docker 中运行 mssql”“启动本地 SQL 数据库”或“针对 SQL Server 测试”,但实际需要的是 Azure SQL Database 引擎(EngineEdition 5)的情况。检测 SQL Server 镜像,将其改写为 Azure SQL Database 容器,让运行时选择镜像架构,保留 SA 登录,标记 SQL Server 专属功能(SQL Agent、FILESTREAM、完整 Service Broker、跨服务器分布式事务、Windows Auth),并将连接字符串从 master 指向已配置的用户数据库。
使用 SqlPackage 将现有 Azure SQL Database 或 SQL Server 的架构和数据导入本地 Azure SQL Database 容器。当被要求 "import a bacpac"、"load my existing database locally"、"restore a dacpac into the container"、"bring my prod schema into the dev container"、"run my .bacpac/.dacpac against the local Azure SQL engine",或将现有数据库迁移到预览容器时使用。先对 master 配置目标数据库,然后针对已配置的用户数据库运行 SqlPackage /Action:Import。对于任何 "get my real database running in the container" 的需求,请使用此项,而不是手写 SqlPackage 参数。
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。
