article-study
带用户精读一篇文章/文档并真正学透（不是出摘要）。五步：抽干货 → 切讲次 → 每讲跑「学-考-讲」循环 → 对号入座 → 实操+测验+讲错题+蒸馏。每讲产出 HTML 课件 + 笔记落盘；讲完必考一次，用户复述后必须挑不精确处拧紧；抽象概念上可交互演示（能点能跑）；全程用用户自己的业务场景当案例；学完出多题型自动判分测验卷，最后把收获蒸馏回用户的工具。核心触发条件是用户要的是"学会"而不是"要一份结果"，例如"我们一起学这篇文章/这个链接"、"带我学"、"精读"、"我想学会 X"、"这篇我看不懂你给我讲讲"。有具体材料（链接、本地文件、PDF，或用户自己的 skill/文档/代码）时直接开跑；只有学习意图而没材料时仍走本 skill，但开工第一件事是和用户一起把材料定下来，禁止凭记忆开讲。不适用于：只要一份总结/摘要/教程长文，用户读完就完、不需要答题（用 readable-output）、只是搜集资料做调研（使用可用的网页/平台取材工具）、帮我写 PRD/测试用例（用 prd-test-writer）、以及用户其实是想让你直接把活干了（那就直接做）。
backend-logic-design
和用户一起把一个功能「看不见的部分」敲定：数据存哪、谁写谁读、怎么加载、怎么保存、默认值和升级、核心执行规则、出问题时怎么办、旧东西怎么迁。每条规则带编号、案例和状态（已定 / 方案里有但你没拍板 / 待你定 / AI 定），用户只回答带案例的新选择题、过目没拍过板的规则；给用户看的是按「你会问的问题」分组的问答卡片（最绕的逻辑配可点的模拟器）；最后请另一家模型只读查边界，问题闭环后封成后端逻辑包，PRD、测试用例和代码审核按规则编号追溯。触发：前端交互已定、用户说「还有很多后端逻辑 / 加载 / 配置要讲清楚」「有没有遗漏的边界条件」「规则讲清楚」；或没有界面但规则复杂的功能（调度、同步、配置、额度、迁移）。分三档用：规则多且互相影响出完整包；少量清楚的变化只出规则表；行为不变的技术修复跳过。不适用于：页面长什么样、怎么排（用 page-solution-design）；写 PRD / 测试用例（本 skill 的规则包是它们的输入）；纯代码重构、性能调优、架构巡检报告。
case-radar
案例雷达。给一个新东西（新工具/新概念/新生态），扫一遍生态找好玩的真实案例，重点是抓"真物"（截图/源码/演示）而不是 GitHub 主页，输出可浏览的 HTML 案例集。当用户说"看看大家用 X 做了什么"、"扫一下 X 生态"、"市面上 X 有什么新玩法"、"给我看 X 的真物案例"、"/case-radar"时触发。不适合：① 已有明确目标的深度调研（使用可用的调研工具直接研究）② 写文章/出 PRD（用 writing-assistant / prd-test-writer）③ 单纯求知不需要 HTML（直接问就好）。
comic-maker
教程漫画「小课堂」：你的 IP 当老师（没有就先生成一个），3:4 竖版，一期默认 6–9 页（用户要几页就几页），固定有「开课」封面和「下课」结尾，交给 Codex 内置 imagegen 出图并核对。当用户说"画漫画"、"做一套漫画讲XXX"、"用漫画解释"、"小课堂"、"换个老师 / 换角色"时触发。
dual-agent-collaboration
让 Codex 与 Claude Code 通过本机 CLI 组成“主执行者 + 独立审查者”的对称协作闭环。用于用户要求两个模型一起完成、交叉校核、独立审查、修到 ACK，或任务涉及产品需求收敛、复杂方案、跨模块开发、迁移、安全、重要重构和高质量交付时；无论从 Codex 还是 Claude Code 启动，都由当前模型主持，并完整调用另一方完成需求挑战、方案门禁、实现冷审和最终验收。
find-top-three
通过自适应获取上下文、读取证据、建立可修正的用户模型和进行战略判断，帮助用户找出当前阶段最重要的三件事。适用于用户询问“最重要的三件事”“我现在应该先做什么”，需要梳理人生或职业优先级，在多个目标之间犹豫，思考自由、收入、个人业务、内容创作或创业重点，或者希望模型持续了解自己后再给建议；不用于简单待办排序，也不用于目标已经确定的项目计划。
github-repo-search
帮助用户搜索和筛选 GitHub 开源项目，输出结构化推荐报告。当用户说"帮我找开源项目"、"搜一下GitHub上有什么"、"找找XX方向的仓库"、"开源项目推荐"、"github搜索"、"/github-search"时触发。
git-push
把项目推送到 GitHub，三种模式自动判断：**首次推送**（大文件扫描 → 生成 .gitignore → git init → gh 建仓 → 推送）、**日常更新**（commit + push）、**版本发布**（打 tag + 建 Release，可附下载文件）。核心原则是安全第一：推之前必扫大文件和敏感文件，宁可多问一句也不把不该推的东西推上去。当用户说"推到GitHub""推送到GitHub""git push""上传到GitHub""提交并推送""发版本""打release""打tag""/git-push"时触发。不适用于：规划哪些功能进哪个版本号（用 issue-pool——本 skill 只负责把已经定好的版本号打成 tag）、复杂 git 操作如 rebase/cherry-pick/解冲突/改历史/回滚（直接用 git 命令，本 skill 不覆盖）、代码写完前的自测和验收。
goal-setter
把模糊诉求收敛成另一个 AI 能自主执行且可验收的 goal contract（scope / non-goals / success criteria / verification / stop conditions）。本 skill 只写目标契约，**绝不替用户执行任务**。触发硬条件：这份 goal 是要交给别人跑的——subagent、Codex、另一个 AI 会话或另一个人。用于写 goal、优化 goal、改 handoff prompt，或把"今天做完、尽量优化、帮我研究并执行"这类请求变成执行方不会乱猜、不会越界的任务契约。不适用于：自己团队的需求管理和版本拆解（用 issue-pool——它产出的是给人开工的 task，不是给 AI 的契约）、整页界面方案（用 page-solution-design）、PRD/验收标准/测试用例文档（用 prd-test-writer）、框架计划和版本路线（用 issue-pool）、以及用户其实是想让你**直接把这件事做了**的情况——那就直接做，不要走本 skill 把活变成一份文档。
hermes-persona-builder
陪伴型 AI 人设生成与优化流程。当用户想给 Hermes Agent（或任意 AI 陪伴角色）做一个"有感情、聊久不掉、像真人"的人设时使用。通过"定调子 → 名字 → 外形 → 性格 → 背景 → 关系 → 说话节奏 → 生成 SOUL.md → 迭代"的结构化对话，从一句模糊想法（如"我想要个JK女友""年上男友""高冷御姐"）产出可直接贴进 Hermes SOUL.md 的第一人称人设文本。支持女友/男友/各种气质的陪伴角色，并让用户选择"一句一句发"还是"整段说"的输出风格。当用户说"做个人设/捏个AI女友男友/给Hermes弄个角色/优化人设/换个人设"时触发。
image-render
配图出图 - 给文章配图：定好每张图讲什么、图上逐字写什么，用你的默认风格（第一次从带样张的风格库里看图选）为每张图设计画面，交给 Codex 内置 imagegen 原样出图，生成可标记喜欢的对比页。支持探索（一张图试几种风格）、量产（默认风格出整套）和新增自己的风格。当用户说「给这篇文章配图」「出几张图」「用 XX 风格出图」「换默认风格」「加个新风格」时触发。
issue-pool
Issue 池全生命周期管理（开发范式 v1 规划段）。核心是一条 issue 驱动的流程：用户随手丢想法，你把糊的 issue 变成能开工的 task——产出的是“问题定义”，不是“解决方案实现”；载体就是仓库根的 ISSUES.md。五个动作：记、并、拆、转、pending。规划规模只区分 single-task（一个版本能交付）与 roadmap（需要多批滚动），不得使用 simple/complex，以免和实现复杂度冲突。
issue-triage
GitHub Issue 处理协作流程。当用户收到 issue 需要分析和回复时使用。通过"诊断 → 定性 → 决策 → 回复"四步法，从一个 issue 产出准确的根因分析和得体的用户回复，避免误判问题类型或回复不专业。
logo-design
设计、诊断和迭代产品或品牌 Logo，从定位与审美反馈收敛方向，完成应用图标适配、品牌组合和可直接使用的资产。适用于“做个 logo”“这些版本不好看”“沿这个方向精修”“导出可用图标”；不用于普通页面 UI、整站设计或单纯插画。需在 Codex 中使用（依赖其图像生成）。
memory-init
在当前目录下初始化记忆系统，生成 CLAUDE.md（可选 AGENT.md 给 Cursor 用）、MEMORY.md 和 memory/ 目录。当用户说"初始化记忆"、"搭建记忆"、"memory init"、"/memory-init"时触发。
multi-perspective-analysis
多视角深度分析。用多个 Sub-agent 分别扮演不同思维框架的顾问，对同一份素材做独立分析，然后交叉汇总共识与分歧，产出结构化诊断报告。当用户说"帮我多视角分析"、"多维分析"、"用多个视角看看"、"帮我诊断一下"时触发。
organize
帮助用户整理文件夹结构。扫描目录、分类归档、清理冗余，输出整理方案并执行。当用户说"整理文件"、"文件夹好乱"、"归档"、"清理目录"、"/organize"时触发。
page-solution-design
和用户一起敲定一个前端页面的整页方案（三层法：先定这页给用户什么，再定含哪几样怎么排，最后才是长什么样），最后打成一个定稿包（含高保真全状态与交互流程图）交给开发。触发：用户对一个页面说「想重做 / 重新设计 / 整页不对 / 太满 / 说不清具体改哪」，或「我们讨论一下这页怎么设计」。覆盖三种情形：① 已有页面整页重做；②「替换」——新方案占用同一个入口（同一路由 / 同一侧栏条目）且用户拿着现行页面在说话，功能变不变不作判据；把几个同性质页面合成一页、占其中一个入口，也算替换；③ 从零的新页面，走同一套流程，第 0 步的问法按「新页面」那一栏改。不适用于：只改一两处具体元素的具体属性（间距大一点、按钮换色、换个图标）——这种直接改，不必起流程；照着截图或设计图 1:1 复刻；写 PRD / 测试用例（本 skill 的定稿包是它们的输入）；没有界面的架构 / 数据 / 流程方案；跨页的信息架构 / 导航分组 / 侧栏结构——本 skill 的作用域限单个页面之内。已有页面补状态（加载 / 空 / 错误 / 未设置）：只补一两个且常态布局不动 → 直接改；要成套补齐、或补状态时发现常态布局本身要改 → 用本 skill。
prd-test-writer
PRD + 可执行测试用例双文档一体化协作。与用户共同写并迭代。理解需求后自主读代码再写；故事驱动 + 分阶段单点确认；每个 PRD 产出 PRD-MD 与 测试用例-MD（给 AI 的事实源）+ 两份套模板的 review HTML（给人查阅，与 MD 严格 1:1）。触发：梳理/撰写/完善 PRD、需求文档、用户故事、验收标准、测试用例、测试基准、测试方案。
product-naming
产品命名协作流程。当用户想给产品/项目/模块起名字时使用。通过"灵魂挖掘 → 约束提取 → 路线发散 → 方向选择 → 竞品验证 → 最终确认"的结构化流程，从模糊想法产出有品牌生命力的名字，避免拍脑袋起名。
readable-output
产出给人读的 HTML 长文——把已有的素材、经历、资料想清楚再写出来。每次触发先用 AskUserQuestion 一次性问清「给谁看 / 读完拿什么 / 多长 / 风格 + 侧重」4 个关键参数，再按 6 阶段框架输出。**产出只有 HTML 一种格式**——用户要 markdown 或要在聊天里直接说，就不该用本 skill。当用户说"做个复盘""汇总一下""总结这堆""整理成 HTML""做个教程/学习指南""把 X 讲清楚"等需要超过 500 字的结构化阅读内容时触发。不适用于：项目的计划报告/框架计划/版本路线（用 issue-pool，它自带 md2html）、PRD/需求文档/测试用例（用 prd-test-writer）、整页界面方案（用 page-solution-design）、起名（用 product-naming）、写代码/修 bug/改文件、一两句话就能答完的问题。
req-change-workflow
已有功能的需求变更闭环（门禁式七步）。触发硬条件：要改的功能已经实现并跑起来了。当用户说"改需求""需求变更""调整交互""改功能""重构流程"，或改动容易散到多个文件、碰到鉴权/存储/配置/权限、需要可靠验证 + 回滚方案时使用。流程：锁 scope 写 change brief → 从代码确认当前行为（不靠记忆和假设）→ 影响面与风险评估 + 回滚计划 → 提出新设计等用户批准（**未获批准绝不动代码**）→ 小而局部的 diff → 跑固定回归清单 → 更新文档和决策日志。产出：change brief + 代码 diff + 回归记录 + decision log。不适用于：全新功能从零做（走 issue-pool → page-solution-design（有界面时）→ backend-logic-design（有规则需讨论时）→ prd-test-writer）、只改视觉样式不动任何逻辑（按已有界面直接调整）、新想法还没定要不要做（先用 issue-pool 入池）、写 PRD/测试用例（用 prd-test-writer）、提交推送发版（用 git-push）。注意：本 skill 的七步流程通用于任何项目，但 scripts/impact_scan.sh 与 references/chrome-extension-regression-example.md 是 Chrome 扩展示例；通用回归使用 references/regression-checklist.md，按项目实际选择检查。
scene-ppt
场景化讲解 PPT（图片版，一页一张 16:9 图）。读一篇文章或一个主题，把整套内容放进你的默认「世界」里讲（小课堂、后厨、RPG、像素小岛、复古广告…第一次看样张选），逐页设计场景、定好图上每个字，交给 Codex 内置 imagegen 原样出图。当用户说「做成 PPT」「出一套讲解幻灯片」「用 PPT 讲 XX」「把这篇文章做成 PPT」「换默认世界」时触发。
system-study
系统化学习材料生成器。给一个新领域/技术/概念，AI 自主调研、搭体系、产出 HTML 学习材料（含骨架/案例/工程化/争议+盲区）。当用户说"我要学 X / 帮我系统拆解 X / 我想吃透 X 这个领域 / 给我整理 X 的全貌 / 深度调研 X 给我系统讲讲 / 把 X 搞透"时触发。不适用于"X 行不行/为什么 Y"（使用可用的调研工具直接研究）、"X 有哪些好玩案例"（用 case-radar 给散点）、"把这堆素材整理成 HTML"（用 readable-output 处理已有素材）、文章写作（用 writing-assistant）、整页界面方案（用 page-solution-design）。
thinking-partner
思考拍档 - 陪你从混沌中理清局面，锁定核心问题，拆解卡点，共创解法，落地行动
thought-mining
思维挖掘助手 - 通过对话帮助用户把脑子里的零散想法倒出来、记录下来、整理成文章。覆盖从思维挖掘到成稿的完整流程。
writing-assistant
写作助手 - 当用户说"我想写XX"、"帮我梳理选题"、"怎么形成框架"、"给我组织思路"时触发。根据观点清晰度自动选择最优路线：清晰观点走"框架→内容"，模糊观点走"挖掘→选题→框架→内容"。
ralph-copywriter
Use this skill when the user asks to "analyze my content", "learn my writing style", "research competitors", "find content angles", "improve my blog", "write like me", "embody my brand voice", or mentions content strategy, voice analysis, competitive research, or iterative content improvement.
yuwen-publish-precheck
国内自媒体发布前风险自审与保意修复：审口播稿、文章、图文笔记、字幕、封面文字能不能发抖音/小红书/微信视频号，给出具体位置、依据和可直接替换的改稿；被限流/删除/处罚后帮你复盘归因；你的行业敏感词、误报白名单和踩坑案例会沉淀成个人规则库，越用越准。Use when 用户说"能不能发""审一下稿子""查违禁词/敏感词""会不会限流/被限流了""帮我改成能发的版本""发布前检查""被平台处罚/删除了""帮我盯着这个词""导入违禁词表"。Not for 海外平台(X/YouTube)内容审核、起号涨粉策略、写稿创作本身。
design-lab
Conduct design interviews, generate five distinct UI variations in a temporary design lab, collect feedback, and produce implementation plans. Use when the user wants to explore UI design options, redesign existing components, or create new UI with multiple approaches to compare.
home-assistant-manager
Manage Home Assistant configuration safely and fast — edit and deploy YAML (automations, blueprints, scripts, scenes, templates, MQTT), validate with ha core check, deploy via git or rapid scp, reload-vs-restart correctly, verify changes from logs, traces and entity state, and build Lovelace dashboards. Use for any Home Assistant config, automation, template, or dashboard work over SSH/hass-cli/MCP.
ai-prompting
Effective communication strategies for AI-assisted development. Learn context-first prompting, phased interactions, iterative refinement, and validation techniques to get better results from Claude and other AI coding assistants.
create-steering-documents
Create comprehensive steering documents for development projects. Generates project-specific standards, git workflows, and technology guidelines in .kiro/steering/ directory.
design-documentation
Transform approved requirements into comprehensive technical designs. Define system architecture, component interactions, data models, and interfaces to create a blueprint for implementation.
quality-assurance
Comprehensive testing and validation strategies for spec-driven development. Learn phase-specific validation techniques, quality gates, and testing approaches to ensure high-quality implementation.
requirements-engineering
Transform vague feature ideas into clear, testable requirements using EARS format. Capture user stories, define acceptance criteria, identify edge cases, and validate completeness before moving to design.
spec-driven-development
Systematic three-phase approach to feature development using Requirements, Design, and Tasks phases. Transforms vague feature ideas into well-defined, implementable solutions that reduce ambiguity, improve quality, and enable effective AI collaboration.
task-breakdown
Convert technical designs into actionable, sequenced implementation tasks. Create clear coding tasks that enable incremental progress, respect dependencies, and provide a roadmap for systematic feature development.
troubleshooting
Diagnose and resolve common issues during spec-driven development and implementation. Learn strategies for handling spec-reality divergence, dependency blocks, unclear requirements, and other execution challenges.
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