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GreyDGL/PentestGPT
GitHub智能路由助手，引导用户根据场景选择最佳技能或工作流。涵盖从构思到交付的主流程、原型验证、多会话拆分及问题排查等路径，优化上下文管理与跨会话协作。
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Skills in Collection (17)
智能路由助手，引导用户根据场景选择最佳技能或工作流。涵盖从构思到交付的主流程、原型验证、多会话拆分及问题排查等路径，优化上下文管理与跨会话协作。
不确定该使用哪个开发技能
需要规划从想法到上线的工作流
管理多会话开发与上下文切换
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提供代码库设计词汇与原则，指导定义深模块、接口与接缝，旨在通过小接口隐藏复杂实现以提升杠杆率、局部性和可测试性。
设计或改进模块接口
寻找深度优化机会
决定代码接缝位置
提升代码可测试性或AI导航能力
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针对顽固 bug 和性能回归的诊断技能。核心在于构建紧密的反馈循环，通过测试、脚本或复现工具获取明确信号，从而高效定位根因。
用户要求诊断或调试问题
报告系统崩溃、报错或运行缓慢
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用于构建和精炼项目领域模型，统一术语与通用语言。在用户定义概念、记录架构决策或需维护领域模型时触发。通过挑战术语、澄清模糊语言、场景压力测试及代码交叉引用，实时更新上下文文档和架构决策记录。
需要统一项目术语或建立通用语言
记录架构决策 (ADR)
维护或更新领域模型上下文
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通过连续追问压力测试计划或设计，逐步厘清依赖并达成共识。适用于构建前验证方案可行性，支持结合代码库探索以提供推荐答案。
用户希望在设计构建前进行压力测试
使用 'grill' 相关触发词
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将当前对话内容压缩为交接文档，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，避免重复已有工件内容并脱敏敏感信息。
需要中断当前会话并将上下文传递给另一个 Agent
用户要求生成工作交接或状态同步文档
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扫描代码库以发现架构深化机会，生成可视化HTML报告并推荐重构方案，旨在提升模块可测试性与AI可读性。
用户请求改善代码库架构
需要识别并解决深层架构摩擦
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指导构建一次性原型代码以验证设计，分为逻辑状态机和UI变体两个分支。强调快速运行、无持久化、不追求完善，并在验证后删除或吸收成果，旨在通过可执行代码快速回答设计与业务逻辑问题。
需要验证状态机或业务逻辑的正确性
需要探索多种UI设计方案并对比效果
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用于配置仓库以支持工程技能，包括设置问题追踪器、分类标签词汇和领域文档布局。通过探索当前状态并与用户交互确认选项，完成一次性初始化设置。
首次使用工程技能前需要初始化仓库配置
需要设置或修改问题追踪器和文档结构
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指导测试驱动开发(TDD)实践，强调通过公共接口验证行为，推荐垂直切片而非水平切片的工作流，确保测试具备重构安全性。
用户希望以测试优先方式构建功能或修复缺陷
提及'red-green-refactor'流程
需要编写集成测试
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用于在会话中教授用户新技能或概念，通过结构化工作区管理学习状态、资源和课程。
用户要求学习新知识
用户希望掌握某项技能
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将计划或PRD拆分为可独立执行的垂直切片Issue，通过端到端验证确保完整性。流程包括上下文收集、代码库探索、草案生成、用户确认及最终发布至Issue Tracker。
需要拆解产品需求文档为开发任务
需要将大型计划分解为可独立追踪的Issue
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基于对话上下文和代码库现状，无需访谈直接合成产品需求文档（PRD）并发布至项目问题追踪器。遵循指定模板，包含问题陈述、用户故事及测试决策等。
需要将讨论内容转化为正式PRD
准备发布功能需求到Issue Tracker
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通过状态机对项目和外部PR进行问题分类、验证及编写Agent就绪简报，辅助维护者高效管理Issue生命周期。
需要分类或评估Issue/PR状态
查看待处理或需补充信息的Issue列表
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提供编写 Agent Skill 的指导原则，涵盖模型调用与用户调用的权衡、描述撰写技巧及信息层级结构，旨在提升 Skill 的可预测性和确定性。
需要定义或优化 Agent Skill 的结构
询问如何编写高质量的 Skill 描述
区分模型调用和用户调用场景
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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。
需要完善计划
需要优化设计
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通过持续的模拟面试（Grilling）来打磨计划或设计，并在过程中自动生成架构决策记录（ADR）和术语表等文档。
用户希望完善系统设计或方案
需要生成 ADR 或项目术语表
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