Agent Skills Hub

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根据实际工程经验撰写清晰、专业的技术文档、博客文章与教学指南，优先考虑价值传递与可执行的见解。

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Anthropic Claude AI 模型，专用于高效编码、长文本分析及 GUI 交互。

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一套深度推理框架，通过多假设生成、严谨验证与系统化分析，协助 AI 处理复杂的架构设计、调试与高风险决策任务。

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维护并更新 MassGen 模型注册表，包含后端能力、模型元数据、定价结构以及新旧 AI 模型的上下文窗口配置。

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架构与优化生产级别的 RAG 系统。精通嵌入模型、向量数据库、分块策略及检索管线，提升 LLM 应用的精确度。

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分析代码库以生成层次分明的文档、入职指南和架构映射，帮助团队高效理解并记录项目。

Investigating Code Patterns

系统性地追踪代码流、定位实现、诊断性能问题并映射系统架构，协助您深入理解复杂的代码库。

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使用 React、Next.js 和 shadcn/ui 等现代设计系统，构建专业、易用且具响应式的界面。专注于开发者工具、聊天界面及实时流式组件。

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一个持久且具备适应性的辅助教练，能分析您的 Claude Code 会话记录，并推荐个性化技能以优化您的 AI 协作模式。

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通过管理 conductor/ 目录中的项目环境工件（产品、技术栈、工作流程、跟踪）来标准化开发环境。支持项目脚手架创建、工件同步以及针对全新与既有项目的 AI 对齐。

training-data-curation

用于 LLM 后训练（SFT/DPO/RLHF）的高质量数据集策劃指南，涵盖数据格式、质量过滤与收集策略。

User Story Writing

使用标准的“As a/I want/So that”框架编写结构良好的用户故事，并包含清晰的验收标准，以确保敏捷团队的一致性。