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moeru-ai/apeira
GitHub一种极致压缩的沟通模式，通过删除冠词、填充词和客套话，节省约75%的Token使用量，同时保持技术准确性。适用于用户明确要求简洁或低资源消耗的场景。
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Skills in Collection (11)
一种极致压缩的沟通模式，通过删除冠词、填充词和客套话，节省约75%的Token使用量，同时保持技术准确性。适用于用户明确要求简洁或低资源消耗的场景。
用户说 caveman mode
用户说 talk like caveman
用户说 use caveman
用户说 less tokens
用户说 be brief
用户调用 /caveman
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提供跨平台聊天机器人开发的统一TypeScript SDK，支持Slack、Teams等主流平台。用于处理消息路由、事件监听、卡片交互及AI流式响应，实现一次编写多端部署。
构建多平台聊天机器人
集成Slack/Teams/Discord等渠道
处理聊天事件与消息路由
实现AI流式对话功能
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并行审查代码变更，从编码规范合规性与需求规格一致性两个维度进行双重评估。通过定位固定版本点、识别需求和标准源，输出标准化与功能实现的对比报告。
用户要求审查分支或PR
用户指定起点审查变更
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通过不断追问和压力测试，将用户计划与现有领域模型及文档对齐。在对话中即时更新 CONTEXT.md 术语表，仅在必要时创建 ADR，确保设计决策清晰、一致且符合项目既定规范。
需要验证设计计划是否符合现有领域模型
希望统一团队术语并更新上下文文档
发现代码实现与设计描述存在矛盾
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通过连续追问压力测试用户计划或决策，辅助梳理决策树并达成共识。
用户希望压力测试想法
使用 'grill' 相关触发词
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将当前对话内容整理为交接文档，以便其他智能体继续工作。保存至临时目录，包含建议技能列表，去重已有产物引用，并脱敏敏感信息。
需要中断当前会话并将上下文传递给另一个Agent
生成跨会话的工作交接摘要
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扫描代码库以识别架构摩擦点，提出将浅层模块重构为深层模块的机会，旨在提升可测试性和AI导航能力。通过探索热点并应用删除测试生成可视化HTML报告供用户审阅和选择。
需要优化代码结构时
发现模块耦合度高或难以测试时
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通过后台代理调查问题，基于官方文档、源码等权威一手来源进行调研，并将结果整理为带有引用的 Markdown 文件保存至仓库。适用于主题研究、API 事实收集及背景调研任务。
用户需要针对特定主题进行深入调研
需要收集或核实文档/API 相关事实
将阅读和调研工作委托给后台代理
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通过对话协作将想法转化为完整设计和规范。探索上下文、澄清需求、提出方案并获取批准后，生成设计文档并停止。严禁在未获批准前进行任何编码或实现操作。
用户希望头脑风暴创意
用户需要设计功能或编写规格说明书
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针对xsAI及@xsai/*包的开发技能，指导OpenAI兼容接口的集成、代码编写与包选择。涵盖文本生成、流式处理、结构化输出等功能，强调轻量级运行时和最小依赖原则。
使用或评估xsAI包
需要OpenAI兼容的AI功能实现
比较xsAI与其他SDK
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通过持续追问和压力测试，帮助用户打磨和优化计划或设计方案。
需要优化设计思路
希望验证计划的可行性
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