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spacering-net/codeg
GitHub在创意工作、功能开发或修改行为前，通过协作对话探索用户意图与需求，将想法转化为设计或规范。强制要求在任何实现动作前获得人类批准，确保设计合理性。
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Skills in Collection (27)
在创意工作、功能开发或修改行为前，通过协作对话探索用户意图与需求，将想法转化为设计或规范。强制要求在任何实现动作前获得人类批准，确保设计合理性。
创建新功能
构建组件
添加功能
修改行为
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用于并行调度多个独立子代理以同时处理无依赖关系的任务，如修复不同模块的测试失败或Bug。通过隔离上下文提升效率，适用于多问题域并发排查场景。
存在3个以上相互独立的测试文件失败
多个子系统出现互不相关的故障需要排查
需要并行调查多个无共享状态的独立问题
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用于加载并审查实施计划，在隔离工作区中按步骤执行任务，遇到阻塞时停止求助，完成后调用子技能完成开发分支收尾。
持有书面实施计划需执行
需要按计划分步实现功能
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用于开发分支完成后的集成决策与执行。验证测试通过后，根据环境检测提供合并、创建PR或保留分支等选项，并执行选择及清理工作。
实现已完成且测试通过
需要决定如何集成代码
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指导Agent接收代码审查反馈时的行为规范，强调技术验证优先于盲目执行。要求先理解、核实再实施，禁止表演性附和，支持有理据的技术反驳，确保代码正确性。
收到代码审查意见
需要评估外部或内部评审建议的合理性
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指导在完成任务、实现新功能或合并前，通过分发子代理进行代码审查。提供获取Git SHA、构造上下文及处理反馈的标准流程，旨在早期发现缺陷，确保代码质量与需求一致。
完成子代理驱动的开发任务后
实现主要功能后
合并到主分支前
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一种在单会话内通过派遣独立子代理执行任务、逐任务审查及最终分支审查的开发模式，旨在隔离上下文并提升迭代质量与效率。
拥有明确的实现计划且任务相互独立
需要在当前会话中连续执行多个开发任务
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提供系统化调试方法论，强调先定位根因再修复。涵盖错误分析、复现、变更检查及多组件诊断，适用于各类Bug和测试失败场景。
遇到Bug或异常行为
测试用例失败
生产环境故障排查
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指导遵循测试驱动开发(TDD)原则，强调先写失败测试再实现代码。涵盖红绿重构循环、测试编写规范及严格纪律，适用于新功能、Bug修复和重构等场景。
实现新功能前
修复Bug前
进行代码重构时
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用于在开始功能开发前创建隔离的 Git 工作区，优先使用平台原生工具或 git worktree，避免污染当前分支。
需要隔离工作空间
开始新功能开发
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定义AI代理在响应前必须优先检查并调用相关技能的强制规则，涵盖技能优先级、红旗警示及平台适配，确保任务执行的规范性与流程正确性。
开始任何对话或任务时
需要执行代码探索或文件检查前
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规定在宣称任务完成或修复前，必须执行验证命令并确认输出结果。严禁无证据断言成功，需通过运行测试、构建或检查差异来提供新鲜证据，防止盲目自信或虚假报告。
准备提交代码或创建PR前
宣称Bug已修复或测试通过时
代理汇报工作完成时
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用于在编码前为多步骤任务编写详细实施计划。指导如何分解需求、设计文件结构、定义 bite-sized 任务及测试策略，确保计划具备可执行性和自包含性。
需要为复杂功能制定开发计划时
需求规格已明确但尚未开始编码时
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将测试驱动开发应用于技能文档编写。通过基线失败、编写文档、验证通过及重构漏洞的循环，确保技能能有效指导智能体行为。
创建新技能
编辑现有技能
部署前验证技能
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通过JSON Patch在聊天中生成交互式UI组件（卡片、图表等），用于数据可视化与展示。
用户要求以卡片、表格或图表形式展示结果
需要可视化布局辅助理解对比或状态
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用于学术研究的引用管理，支持搜索论文、提取元数据、验证引用准确性及生成 BibTeX。适用于查找文献、转换标识符和确保参考文献规范。
需要搜索 Google Scholar 或 PubMed 中的论文
将 DOI 或 PMID 转换为 BibTeX 格式
验证现有引用的准确性
为论文或 Thesis 构建参考文献列表
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基于观察或数据，遵循科学方法框架生成可验证假设、提出机制并设计实验。强制要求结合 scientific-schematics 技能生成可视化图表以增强报告完整性。
从初步数据或观察中制定科学假设
为研究问题设计实验方案
探索现象的竞争性解释
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用于科学论文和基金申请的同行评审，评估方法学、统计有效性及报告规范合规性，并提供建设性反馈。
撰写正式同行评审意见
评估研究稿件或基金申请
检查CONSORT/STROBE等报告标准合规性
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基于ScholarEval框架系统评估学术论文质量，涵盖问题表述、方法论、分析及写作等维度，提供量化评分与可操作反馈，并支持生成科学图表以增强可视化表达。
评估研究论文质量和严谨性
审查文献综述的完整性与质量
评估研究方法论设计
对学术写作和展示提供结构化反馈
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作为科研创意伙伴，协助生成新颖研究想法、探索跨学科联系、挑战假设并识别研究空白。适用于早期研究规划阶段，通过对话式协作激发灵感，突破思维定势，为科学问题求解提供创造性支持。
生成新颖的研究方向或想法
探索跨学科的类比与连接
挑战现有研究框架中的假设
识别研究空白或机会
克服科研中的创造性障碍
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用于评估科学主张和证据质量，审查实验设计有效性，识别偏见与混杂因素，并应用GRADE或Cochrane等框架进行批判性分析。
评估研究方法论和实验设计
审查科学主张和结论
应用GRADE或Cochrane风险评估
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专用于生成符合期刊投稿标准的高质量科学可视化图表。支持多面板布局、显著性标注、误差线及色盲友好配色，集成matplotlib/seaborn/plotly，提供Nature等期刊特定样式配置与导出功能。
创建用于科学论文投稿的图表
准备符合特定期刊格式要求的插图
需要色盲友好或灰度兼容的可视化
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指导实验设计，涵盖随机化、区组、因子设计及避免伪重复等原则。用于规划研究、分配样本及生成实验布局脚本，确保结果可解释性。适用于实验前规划阶段。
如何设置实验以避免混淆因素
将受试者分配到不同条件
选择因子设计或响应面优化
决定样本量或随机化方案
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对200多种科学数据文件进行探索性数据分析，自动检测格式并生成包含结构、质量指标及下游建议的Markdown报告。适用于理解数据结构、评估完整性及规划后续分析流程。
用户要求探索或分析科学数据文件
需要评估数据集的结构和质量
获取文件格式特定的元数据和统计摘要
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该技能提供10个学术文献API，用于检索论文、引文、全文及开放获取资源。通过标准化工作流实现可复现的查询，涵盖PubMed、arXiv等数据库，支持DOI/PMID查找及作者文献检索，强调结果的可审计性和来源追溯。
查询特定论文的元数据或全文
根据主题搜索学术论文
查找某作者的发表记录
查询论文引用关系
获取开放获取PDF
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提供科研数据的统计分析指导，涵盖假设检验、回归、贝叶斯分析及APA格式报告。支持实验或调查数据比较、假设验证、效应量计算及样本量规划，确保分析的严谨性与可复现性。
用户需要比较组间差异或检验统计假设
用户要求对实验或调查数据进行统计分析
用户需要计算效应量、功效分析或生成APA格式结果
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用于研究设计前的样本量和统计功效计算。支持t检验、回归等封闭公式及蒙特卡洛模拟，帮助用户确定所需样本量、最小可检测效应或生成功效曲线，适用于科研、临床试验及项目规划。
询问需要多少样本/受试者
进行先验功效分析
计算最小可检测效应(MDE)
为基金申请或伦理审查提供样本量依据
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