使用者需要關於調用外部 AI 編碼工具的指導。本技能提供記錄的模式和工作流程，用於使用 Claude Code Task 代理調用 Codex、 Gemini 和 Cursor，並包含適當的身份驗證和唯讀控制。

管理多個 AI 編碼供應商需要了解它們的獨特功能和命令模式。此技能提供將任務委派給 Claude、Codex、Gemini 和 Cursor 的文檔和工作流程,包括適當的身份驗證、唯讀保護和後備策略。

手動追蹤和更新套件清單會浪費時間並導致錯誤。此技能會自動偵測您程式碼中的新匯入，並使用正確的套件名稱和版本約束更新正確的清單檔案。

理解陌生程式碼庫會浪費開發者數小時的時間。此技能提供結構化模式,可快速識別入口點、追蹤依賴關係、偵測架構模式並記錄技術債務。

處理 LLM 輸出經常導致解析錯誤和類型不符。這個技能提供通用的 BAML 模式，用於類型安全的 LLM 提示，並自動生成 Python 和 TypeScript 代碼。

從頭建構 MCP 伺服器若缺乏協議要求、工具設計模式和評估策略的指引，將會非常複雜。此技能提供全面的工作流程，用於在 Python 或 TypeScript 中建立可投入生產的 MCP 伺服器，涵蓋研究、實作、審查和評估階段。

為 Claude 對話建立豐富的 HTML 構件需要設置、依賴項和捆綁處理。這個技能可自動完成從專案初始化到單一檔案捆綁生成的整個工作流程。

建立自訂斜線命令需要了解檔案格式、YAML 設定和動態功能。本技能提供全面的指導，幫助您建構可重複使用、強大的命令，包括參數、檔案引用和 bash 執行功能。

Shell 腳本常因未加引號的變數、缺少錯誤處理與不安全模式而失敗。此技能提供可直接上線的範本、安全意識的最佳實務，以及現代命令列替代方案，協助你撰寫可維護的 Bash 與 Zsh 腳本。

複雜的科學 Python 相依性會拖慢研究進度。Pixi 統一 conda 與 PyPI 生態，提供快速的相依性解析、可重現的鎖定檔，以及無縫的環境管理，適用於科學計算專案。

軟體在需求變更時會出錯，因為測試不足或不夠完善。本技能提供嚴謹的紅-綠-重構方法論，確保每個行為變更在撰寫程式碼前都有經過驗證的測試覆蓋。

停止猜測修補方式，開始找出真正的根本原因。此技能提供系統化的除錯方法論，防止在症狀修補和重複失敗的嘗試上浪費時間。

複雜的多任務實現通常會受到範圍蔓延和品質問題的影響。此技能提供了一個結構化的工作流程，每個任務使用新的子代理，並具有雙重審查門（首先是規範合規性，然後是代碼品質），通過基於差異的驗證來確保每個任務被正確實現。

程式碼審查可在問題進入生產環境之前發現錯誤和品質問題。此技能為拉取請求和合併請求提供由 AI 驅動的程式碼審查結構化提示和檢查清單。

程式碼審查回饋通常包含可能不明確、技術上有疑慮或範圍擴展的建議。本技能提供了一種系統化的方法，在實作前評估回饋、在需要時提出澄清問題，並在建議有誤時以技術論據反駁。

開發計劃如果沒有結構或驗證往往會失敗。本技能提供了一種嚴謹的方法來執行計劃，包括批次處理和審查檢查點。

順序修復多個不相關的測試故障非常耗時。本技能提供經過驗證的工作流程，可識別獨立問題、並行派遣專注的代理，並高效整合修復方案且不產生衝突。

代理產生不一致的輸出，導致下游驗證失敗。此技能提供了一種標準化模式，可在寫入最終輸出之前根據定義的架構驗證結構化 JSON，確保資料品質。

依序執行多個 AI 任務會浪費時間。此模式可讓您並行生成子代理同時工作，大幅縮短獨立任務的總執行時間。

透過迭代測試工作流程及早發現問題。在每次程式碼變更後執行測試、程式碼檢查和型別檢查,然後再宣告工作完成。