技能库通常有机增长，从而产生差距和冗余。此技能系统地分析您的技能组合，以识别缺失的功能、重复的功能和优化机会。获得可操作的建议来改善您的技能生态系统。

用户常常难以在 Claude Code Web 和 CLI 界面之间做出选择。此技能分析任务复杂度、位置和需求,推荐最佳界面,并在需求变化时指导无缝会话传送。

通过分布式工作流协调多个 AI 智能体来处理复杂任务。本技能教授使用 Claude Flow MCP 工具进行研究、开发、测试和分析的高级集群编排模式。

产品发布需要在数月内协调多个团队和任务。此技能编排 15+ 个专业 AI 智能体,在系统化的 10 周时间线内处理研究、开发、营销、销售和运营工作。

将重复的 AI 任务转变为快速、可脚本化的斜杠命令。此技能为微技能、级联和代理生成符合人体工程学的命令接口,具有自动发现、参数验证和智能路由功能。

手动创建 Claude Code Skills 容易出错且耗时。此技能生成具有适当 YAML 前置元数据、渐进式披露结构和完整目录组织的生产就绪技能模板,让您可以专注于功能实现。

糟糕的提示词会产生不一致的 AI 响应。本框架提供系统化方法来分析、优化和改进提示词,运用循证技术。构建能够持续产出高质量结果的提示词。

模糊的用户请求会浪费时间并导致无关的响应。此技能应用认知科学来解码用户的真实需求。通过第一性原理思维和策略性提问,将模糊的请求转化为可执行的目标。

构建具有一致性和高质量性能的 AI 智能体需要深厚的领域知识和优化的系统提示词。本技能提供结构化的四阶段方法论,用于创建嵌入专业知识的生产就绪智能体。

复杂问题需要更深入的思考以避免代价高昂的错误。此技能通过评估架构决策、多文件更改和安全影响等复杂性因素，自动检测何时应使用最大推理深度。

不再逐个解决问题。此技能帮助您调度多个 AI 代理同时处理独立的问题,大幅缩短解决时间。非常适合面对多个测试失败或代码库不同部分的无关错误时使用。

在没有检查点的情况下实施复杂计划会导致错误累积和工作浪费。此技能通过批处理、验证步骤和工作块之间的人工审查点来强制执行系统化执行。

模糊的需求会导致昂贵的返工和错失截止日期。此技能通过苏格拉底式对话将粗糙的想法转化为经过验证的设计，确保在实施开始前就已清晰明确。

适用于 Claude、Codex 和 Claude Code 的 AI 技能

AI 代理经常在没有实际验证的情况下声称成功。此技能通过要求在任何成功断言之前运行新的验证命令并提供证据,来防止虚假的完成声明。它强制执行纪律,要求运行实际测试、显示退出代码并记录证明。

项目通常缺乏目录结构的文档说明。此技能在目录创建或修改时自动生成包含文件职责表的 CLAUDE.md 文件,使文档与代码架构保持同步。

开发者经常凭猜测修复错误,导致代码退化和时间浪费。此技能强制执行严格的 4 阶段调试流程,要求在进行任何代码更改之前必须进行根本原因调查。

在处理包含大量工具调用的长任务时,AI 助手往往会因原始目标被推出上下文窗口而遗忘它。此技能提供了一个协议,在关键时刻强制读取核心文档,以保持项目目标始终处于核心位置。

团队在一致地记住和应用开发工作流规则方面存在困难。此技能提供对 CC-DevFlow Constitution v2.0.0 中所有 10 条宪章条款、Phase -1 Gates 和常见场景答案的快速访问。

前端项目通常缺乏一致的模式，导致维护问题和错误。此技能为 React 和 TypeScript 应用程序提供全面的指南，包括现代模式、文件组织和最佳实践。