JSON 在 LLM 提示词中浪费令牌。TOON 在保持数据可读性的同时，将令牌使用量减少 30-60%。将表格数据转换为专为 AI 消耗优化的紧凑格式。

Supabase 项目经常因缺失或不正确的 RLS 策略而存在安全漏洞。此技能提供了经过验证的用户所有权、团队访问、基于角色的安全性以及适当的策略测试模式。

从零开始编写测试文件会拖慢测试驱动开发的速度。本技能会分析您的源代码,并使用您偏好的框架生成带有 TODO 存根的测试脚手架,这样您就可以专注于实现测试,而不是设置测试。

停止为每个项目手动配置AI开发技能。Stack-analyzer自动检测您的技术栈并推荐最适合AI辅助开发的技能。

管理多个 AI 编程代理需要在不同的 CLI 工具之间切换。此技能可在新终端窗口中启动 Claude Code、Codex、Gemini、Cursor、OpenCode 或 Copilot。开发者可以将复杂的编码任务交给专门的代理,同时继续主工作流程。

没有适当模式的测试代码会导致测试不稳定和维护噩梦。本技能提供经过实战验证的单元测试、集成测试和端到端测试模式，包括正确的夹具和命名约定。

用户需要有关调用外部 AI 编码工具的指导。本技能提供文档化的模式和 workflows，用于使用 Claude Code Task agents 调用 Codex、 Gemini 和 Cursor，并具有适当的身份验证和只读控制。

管理多个 AI 编码提供商需要了解它们独特的能力和命令模式。此技能提供了将任务委派给 Claude、Codex、Gemini 和 Cursor 的文档和工作流程,包含适当的身份验证、只读保护措施和回退策略。

手动跟踪和更新包清单文件既耗时又容易出错。此技能可以自动检测代码中的新导入，并用正确的包名称和版本约束更新相应的清单文件。

理解陌生代码库会浪费开发者数小时的时间。此技能提供结构化模式,快速识别入口点、追踪依赖关系、检测架构模式并分类技术债务。

处理 LLM 输出经常导致解析错误和类型不匹配。本技能提供通用的 BAML 模式，用于实现类型安全的 LLM 提示，并自动生成 Python 和 TypeScript 代码。

在缺乏协议要求、工具设计模式和评估策略指导的情况下，从零构建 MCP 服务器很复杂。本技能提供用于创建生产就绪 MCP 服务器的完整工作流，支持 Python 或 TypeScript，涵盖调研、实现、评审与评估阶段。

为Claude对话构建丰富的HTML产物需要配置、依赖项和打包。这个技能自动化了整个工作流程，从项目初始化到单文件打包生成。

创建自定义斜杠命令需要了解文件格式、YAML 配置和动态功能。本技能提供全面的指导，帮助您构建可重用、强大的命令，包括参数、文件引用和 bash 执行功能。

Shell脚本常因未加引号的变量、缺失的错误处理和不安全的模式而失败。本技能提供生产就绪的模板、注重安全的最佳实践以及现代命令行替代方案，帮助您编写可维护的Bash和Zsh脚本。

复杂的科学计算 Python 依赖关系会拖慢研究进度。Pixi 统一了 conda 和 PyPI 生态系统，为科学计算项目提供快速的依赖解析、可复现的锁定文件以及无缝的环境管理。

停止猜测修复，开始找到真正的根因。本技能提供系统化调试方法论，避免把时间浪费在治标不治本的修复和反复失败的尝试上。

当需求变化时，软件会出问题，因为测试缺失或不足。该技能提供严格的红-绿-重构方法论，确保在编写代码之前，每一次行为变更都具备已验证的测试覆盖。

复杂的多任务实现常常遭遇范围蔓延和质量问题。本技能提供结构化工作流：每个任务使用新的子代理，并设置双重审查门（规格符合性然后代码质量），通过基于差异的验证确保每个任务被正确实现。

代码审查可以在问题进入生产环境之前发现错误和质量缺陷。本技能提供结构化的提示和检查清单，用于对拉取请求和合并请求进行AI驱动的代码审查。