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libfuzzer

与 LLVM 工具链整合的 C/C++ 项目覆盖率导向模糊测试工具。

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。

ascii-art

一个用于生成 ASCII 艺术的代理技能，针对无需反复修改的一次性艺术输出进行了优化。

polars

高性能 Python 与 Rust 内存内 DataFrame 库。支持延迟计算、并行处理，并使用 Apache Arrow 引擎，适用于高效 ETL、数据处理及加速 pandas 工作流。

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自动化 lading 性能优化的提交流程，包含分支管理、git 提交与 Pull Request 创建。

code-security

为超过 15 种编程语言提供全面的安全编码指南，涵盖 OWASP Top 10、基础设施安全与最佳实践，协助识别代码、配置设置及云端环境中的漏洞。

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执行 vibe-kanban CLI 代码库的标准 Deno lint、格式化与类型检查。

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提供编译二进制文件中 DWARF 格式调试信息的专业技术指导，包含解析、分析与调试功能。

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用于使用 Instruments/xctrace 进行原生 macOS 或 iOS 应用程序性能分析。涵盖二进制选择、CLI 指令、追踪导出以及常见调试技巧。

fp-pipe-ref

fp-ts 的 pipe 与 flow 快速参考。用于串接函数、组合操作，或在函数式 TypeScript 代码中建立干净且易读的数据管道。

harness-writing

编写有效模糊测试 (fuzzing) 脚本的技术。适用于建立新的模糊测试目标或优化现有的脚本代码。

mind

为 Claude 提供持久化、可 Git 管理的记忆功能。自动将项目决策、错误修复和编码模式存储至本地 .mv2 文件中，并可随时检索。