随着应用增长，Angular 团队需要清晰的状态选择。本技能为 Signals、NgRx、SignalStore、ComponentStore 和 RxJS 迁移提供实用模式。

Angular 应用经常因为代价高昂的变更检测、过大的 bundle，以及可避免的 hydration 工作而变慢。此技能为更快的组件、路由和 SSR 提供按优先级排序的审查指导。

现代 Angular 项目需要在 Signals、路由、SSR 和 hydration 等方面采用许多新模式。该技能为使用当前架构构建和迁移 Angular 应用提供实用指导。

现代 Android 团队需要能够避免脆弱状态和导航模式的 Compose 指导。此技能为状态、导航、性能和 Material 3 提供实用模式。

团队经常基于未经验证的分析数据做决策。此技能可帮助 Claude、Codex 和 Claude Code 设计、审计并改进跟踪计划。

Amplitude 工作流需要仔细进行工具查找、ID 解析和状态检查。此技能会指导 Claude、Codex 和 Claude Code 完成常见 Amplitude 任务所需的 Rube MCP 工具序列。

团队经常需要 Algolia 搜索模式方面的指导，而不想在分散的文档中筛选。此技能为 React InstantSearch、Next.js SSR、索引和相关性调优提供简明指导。

团队经常发布通用 AI 工具，这类工具成本高且难以建立防御性。此技能通过提示词、控制机制、定价和可靠性来指导聚焦型 AI 产品的设计。

手动更新 Airtable 会拖慢团队并增加记录错误。本技能指导 Claude、Codex 和 Claude Code 通过 Rube MCP 工作流处理记录、架构、筛选器和评论。

当重试、依赖关系和测试被延后设计时，Airflow DAG 往往会失败。此技能提供用于 DAG 结构、传感器、告警和验证的生产级模式。

当提示词、检索、成本和安全被视为事后补充时，AI 功能往往会失败。此技能为可靠的 LLM 功能提供生产模式指导。

AI 团队需要一条从想法到生产的清晰路径。此技能将 LLM 应用、RAG 系统、智能体、ML 管道、可观测性和安全性组织到一个工作流中。

团队需要可靠的 LLM 系统来处理检索、编排、安全和成本。此技能指导 Claude、Codex 和 Claude Code 完成生产级 AI 设计与实现。

自主智能体可能因糟糕的工具设计、薄弱的记忆规则和不清晰的升级路径而失败。此技能可指导可控智能体的架构决策。

AI agent 项目通常需要围绕设计、工具、记忆、编排和评估建立结构化步骤。此 skill 将引导 Claude、Codex 和 Claude Code 通过分阶段工作流进行实用的 agent 开发。

当 schema、描述和错误信息不清晰时，智能体工具往往会失败。此技能帮助团队设计工具接口，使 LLM 智能体能够正确调用并在失败后安全恢复。

基于容器的代理需要精确的 Azure SDK、注册表和协议设置。此技能提供一个聚焦的 Python 工作流，用于在 Azure AI Foundry 中使用自定义镜像创建托管代理。

多智能体系统在工作协调不佳时可能会浪费 token、时间和计算资源。该技能为可靠的智能体工作流提供性能分析、工作负载分配和成本控制指导。

当团队在没有明确衡量指标的情况下修改提示词时，智能体质量可能会发生漂移。此技能为基线指标、提示词改进、测试、发布和监控提供结构化工作流。

当 Agent 无法检索到正确的先前上下文时，就会失去连贯性。此技能指导记忆架构、分块、检索和衰减选择，以实现可靠的长期 Agent 行为。