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xintaofei/codeg
GitHub在创意工作或功能开发前，通过对话梳理用户意图与需求，将想法转化为设计或规格说明。强制在实现前获得人工审批，根据任务复杂度选择 Spike、Bounded 或 Architectural 路径，确保设计合理后再进入编码阶段。
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Skills in Collection (26)
在创意工作或功能开发前，通过对话梳理用户意图与需求，将想法转化为设计或规格说明。强制在实现前获得人工审批，根据任务复杂度选择 Spike、Bounded 或 Architectural 路径，确保设计合理后再进入编码阶段。
需要创建新功能或组件
计划修改现有行为或架构
进行可行性探索
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用于并行分发多个独立任务给专用 Agent，避免顺序执行的效率损耗。适用于测试失败、子系统故障等无共享状态的并发场景，通过隔离上下文提升排查与修复效率。
多个独立的测试文件失败且根因不同
多个子系统同时出现无关故障
存在多个可并行处理的独立问题域
npx skills add xintaofei/codeg --skill dispatching-parallel-agents -g -y
用于加载并审查实施计划，在隔离工作区中严格按步骤执行任务、运行验证，并在遇到阻碍或需收尾时调用子技能。旨在结构化地自动化开发实现流程。
用户提供了详细的代码实施计划需要执行
需要将抽象的开发计划转化为具体的代码提交和验证
npx skills add xintaofei/codeg --skill executing-plans -g -y
用于开发分支完成后的集成处理。流程包括验证测试、检测Git环境、确定基础分支，并提供合并、创建PR或保留分支等选项，确保代码安全整合与清理。
实现完成且测试通过
需要决定如何集成工作
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指导在接收代码审查反馈时，如何保持技术严谨性。强调验证而非盲从，要求先理解、核实再实施或推回，禁止表演性同意，确保技术正确性。
收到代码审查反馈
审查意见模糊或技术存疑
npx skills add xintaofei/codeg --skill receiving-code-review -g -y
用于在完成任务、实现主要功能或合并前，调度代码审查子代理以发现潜在问题。提供精确上下文，指导如何处理反馈并推动工作进展。
完成子代理驱动的任务后
实现主要功能后
合并到主分支前
npx skills add xintaofei/codeg --skill requesting-code-review -g -y
一种通过为每个独立任务分发专用子代理并执行审查的开发策略，旨在保持上下文隔离、实现快速迭代并确保代码质量与规范合规。
需要执行包含多个独立任务的实施计划
希望在当前会话中并行处理开发任务
npx skills add xintaofei/codeg --skill subagent-driven-development -g -y
指导在遇到任何技术问题时，必须先通过阅读错误、复现问题、检查变更和收集证据等阶段深入调查根本原因，严禁在未查明原因前直接提出修复方案，以避免无效修补。
发现代码Bug或生产环境故障
测试用例失败
系统出现意外行为或性能问题
npx skills add xintaofei/codeg --skill systematic-debugging -g -y
遵循测试驱动开发(TDD)原则，强制先写失败测试再实现代码。涵盖红绿重构流程，确保测试真实行为并验证正确性，适用于新功能、修复及重构，严禁无测试先写代码。
实现新功能
修复Bug
代码重构
npx skills add xintaofei/codeg --skill test-driven-development -g -y
用于在开始功能开发前检测并创建隔离的 Git 工作区，优先使用原生工具，无则回退到 git worktree，确保当前分支不受影响。
需要隔离工作区进行新功能开发
执行实现计划前需确保独立环境
npx skills add xintaofei/codeg --skill using-git-worktrees -g -y
规定Agent在启动对话或执行任何任务前必须优先检查并调用相关Skill，涵盖思维链、调试等流程及实现技能，防止无纪律行动。
开始新的对话
需要执行具体开发或分析任务
遇到复杂问题需结构化处理
npx skills add xintaofei/codeg --skill using-superpowers -g -y
强制在声称任务完成、修复或测试通过前，必须运行验证命令并获取新鲜证据。禁止无验证的断言，涵盖测试、构建、代码审查等场景，确保结果真实可靠。
准备提交代码或创建PR时
声称测试已通过或Bug已修复时
代理报告任务成功需独立核实状态时
npx skills add xintaofei/codeg --skill verification-before-completion -g -y
用于在编码前为多步骤任务编写详细实施计划。指导分解范围、文件结构及细粒度任务，确保每个步骤可独立测试，遵循TDD和DRY原则。
收到包含多个步骤的需求规格或功能说明
需要在动手编码前制定详细的实现方案
npx skills add xintaofei/codeg --skill writing-plans -g -y
指导如何编写Agent技能文档，采用测试驱动开发(TDD)方法。通过压力场景验证、基线对比和重构循环，确保技能能有效规范Agent行为并解决合规问题。
创建新的Agent技能
编辑现有技能文档
部署前验证技能有效性
npx skills add xintaofei/codeg --skill writing-skills -g -y
提供学术文献引用管理功能，支持在Google Scholar和PubMed搜索论文、提取元数据、验证引用准确性并生成标准BibTeX条目。适用于查找论文、DOI转换及参考文献格式校验等科研写作场景。
需要查找特定学术论文
将DOI或PMID转换为BibTeX格式
验证现有引用的准确性
构建论文或学位论文的参考文献列表
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基于观察或数据，运用科学方法框架生成可验证的假设、预测及实验设计。强制要求结合scientific-schematics技能生成可视化图表以增强报告质量，适用于跨领域的科学探究与机制研究。
从初步数据或观察中制定可测试的科学假设
为探索现象机制而设计对照实验方案
需要生成包含可视化图表的科学探究报告
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用于科学论文和基金申请的同行评审，评估方法、统计及报告规范。新增集成科学图表生成功能，可自动生成高质量示意图以增强文档可视化效果。
撰写学术论文或基金申请的同行评审意见
评估研究方法的严谨性与统计有效性
检查报告规范（如CONSORT/STROBE）合规性
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基于ScholarEval框架系统化评估学术论文质量，涵盖问题 formulation、方法论及写作等维度，提供量化评分与反馈。
评估研究论文质量与严谨性
审查研究方法设计
评估学术写作与展示
为学术工作提供结构化反馈
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用于科学领域的创意研究构思，协助生成新颖研究想法、探索跨学科联系、挑战现有假设及识别研究空白，适用于早期研究规划阶段。
生成新颖的研究想法或方向
探索跨学科联系和类比
挑战现有研究框架中的假设
开发新的方法论方法
识别研究空白或机会
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用于评估科学声明、实验设计有效性及证据质量，识别偏见与混杂因素。支持使用GRADE和Cochrane框架进行批判性分析，适用于研究论文审查和系统评价。
评估研究方法论和实验设计
识别研究中的偏见和混杂因素
应用GRADE或Cochrane风险偏倚评估
审查科学声明和结论
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用于生成符合期刊出版标准的科学可视化图表。支持多面板布局、显著性标注、误差线及色盲友好配色，适配Nature等期刊格式，集成matplotlib/seaborn/plotly进行高质量导出。
创建用于科学手稿的图表
准备投稿至Nature或Science等期刊的插图
确保图表具备色盲友好性和可访问性
制作风格统一的多面板复合图
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用于在数据收集前设计实验方案，包括选择实验设计、随机化、区组划分及处理组合布局，以确保结果可解释。适用于规划研究、分配样本至各组及避免混杂因素等场景。
规划比较实验或试验并决定如何分配单元
询问如何进行随机化、区组化或分层
提及实验设计(DoE)、因子筛选、响应面优化
涉及重复测量、交叉设计、拉丁方或集群随机化
npx skills add xintaofei/codeg --skill experimental-design -g -y
用于对200多种科学数据文件格式进行自动化探索性数据分析，涵盖化学、生物信息等领域，提供格式检测、质量评估及Markdown报告生成。
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、内容或质量
在详细分析前需要了解数据特征
npx skills add xintaofei/codeg --skill exploratory-data-analysis -g -y
提供10个学术文献API的检索能力，支持论文、引用、全文及开放获取PDF查询。通过标准化工作流确保结果可复现与溯源，覆盖生物医学及通用学术领域。
查找特定论文或DOI/PMID/arXiv编号
搜索某主题的研究文献
获取论文全文或开放获取PDF
查询作者发表记录或引用关系
npx skills add xintaofei/codeg --skill paper-lookup -g -y
提供研究数据的统计分析指导，涵盖假设检验、回归、贝叶斯方法及APA格式报告。用于比较组别、验证假设、计算效应量和样本量，确保分析严谨且可复现。
进行t检验、ANOVA或卡方检验等假设检验
执行回归或相关性分析
运行贝叶斯统计分析
检查统计假设和诊断
计算效应量和功效分析
以APA格式报告统计结果
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用于研究规划阶段的样本量与统计功效计算，支持标准检验公式及复杂模型模拟分析，辅助确定样本规模、最小可检测效应及生成功效曲线。
询问所需受试者或样本数量
需要进行先验功效分析
需要证明样本量的合理性
涉及最小可检测效应(MDE)计算
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