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dartsim/dart
GitHub执行只读代码仓库分析工作流，通过检查文件、测试和文档构建证据集，区分事实与推断，提供带置信度的分析报告，严禁修改文件或执行外部变更。
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npx skills add dartsim/dart --all -g -y
Skills in Collection (81)
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执行只读代码仓库分析工作流，通过检查文件、测试和文档构建证据集，区分事实与推断，提供带置信度的分析报告，严禁修改文件或执行外部变更。
需要只读分析仓库状态或问题根因
请求基于现有代码和文档的证据性总结
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提供DART 7多物理场、多求解器及多后端仿真架构的全局视图，明确World、Solver、Domain等核心抽象的职责与所有权，辅助开发者理解系统设计与实现状态差异。
需要了解DART 7仿真系统的整体架构设计
涉及World、Solver或Compute Backend的开发与调试
需要查阅架构文档以确认组件所有权和设计约束
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审计并修复AI代理未遵循或发现文档规则的问题。通过定位规则、诊断遗漏原因（如位置隐蔽或冲突），优化文档结构和可见性，并运行自动化验证以降低复发风险。
Agent违反既定规则
规则未被Agent发现
需要提升规则在文档中的可见性
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自动化将已合并到 main 的 PR 或提交反向移植（backport）到发布分支，包括验证、冲突解决、Changelog 生成及 CI 检查。
需要将 main 分支的修复或功能同步到特定发布分支
执行 DART 项目的反向移植工作流
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用于生成或刷新DART基准测试证据包，包括构建目标、运行基准测试、记录证据及验证结果。
需要创建新的基准测试证据包
需要更新现有的基准测试数据
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用于分析或清理仓库中过时分支的自动化工作流。支持只读分析与经审批后的安全删除，涵盖本地与远程分支检查、Worktree状态验证及合并状态确认，确保分支清理过程的安全性与准确性。
需要识别并清理过时的Git分支
执行仓库分支卫生维护任务
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用于处理DART项目的构建系统，涵盖CMake配置、Pixi依赖管理及构建故障排查。提供快速命令、常见问题解决方案及CUDA环境注意事项，辅助开发者高效完成编译与验证任务。
需要配置或执行构建命令
遇到CMake或依赖缺失错误
排查构建失败或链接错误
检查Pixi锁文件状态
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用于管理DART项目的变更日志，支持决定是否需要条目、起草、定稿及审计发布内容。
需要判断变更是否需记录到CHANGELOG.md时
起草或修订变更日志条目时
为已发布的PR添加链接以定稿条目时
审计发布章节是否存在遗漏或冗余条目时
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用于调试DART项目的CI/CD失败，特别是GitHub Actions中的缓存、平台特定故障及CUDA构建问题。提供快速命令和常见错误解决方案。
CI构建失败
GitHub Actions调试
跨平台编译错误
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自动化处理 GitHub Issue 的关闭流程，包括检查问题状态、验证修复情况并起草回复消息。仅在获得用户明确授权后执行评论和关闭操作，确保 Issue 管理的规范性和准确性。
需要关闭或准备关闭 GitHub Issue
生成 Issue 关闭通知消息
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规范 DART 项目代码贡献流程，涵盖分支命名、PR 创建、审查及修复工作流。指导开发者使用 pixi 进行 lint 和测试，以及通过 gh cli 提交 PR。
需要向 DART 项目提交代码或发起 PR
询问 DART 项目的分支命名规范或 PR 模板要求
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用于处理DART项目的依赖和机器人PR，包括审查Dependabot版本更新和锁文件变更，确认CI状态并在批准后合并。
需要审查自动化依赖更新PR
需要管理机器人维护PR
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用于更新 DART 项目的文档及 AI 指令可见性，无需代码变更。涵盖文档编辑、分类、索引更新、同步命令执行及 PR 准备流程。
需要更新项目文档或 AI 工作流说明时
执行文档发布前的检查和同步任务时
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用于修复通过 gz-physics 或 Gazebo 报告的 DART 下游 Bug。流程包括分析复现步骤、定位 DART 组件问题、实施最小化修复及回归测试，并按版本分支提交 PR。
Gazebo 或 gz-physics 中出现的崩溃、NaN/Inf 传播等可追溯至 DART 的行为异常
需要针对 DART 库进行缺陷修复并提交代码审查
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用于在DART编排系统中选择并执行指定的工作包。支持指定ID、计划或自动选择，通过检查依赖、标记和Git状态确保任务可用性，避免冲突后执行。
需要执行具体的开发工作包
自动从计划中选择下一个可用任务
协调多智能体协作中的任务分配
npx skills add dartsim/dart --skill dart-execute-packet -g -y
用于调试和修复 CI 检查失败。自动识别分支与失败项，分析日志定位根因，在本地复现并最小化修复代码。针对发布分支采用 cherry-pick 策略，经批准后推送代码并监控 CI 直至通过。
CI 构建或测试失败
需要修复 Pull Request 中的持续集成问题
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用于修复 GitHub Issue 并添加回归测试的自动化工作流。包含问题验证、分支分类、代码修复、回归测试、Lint检查及双PR创建，确保DART项目LTS与主分支同步更新。
用户请求修复特定GitHub Issue
需要为Bug修复生成回归测试并提交PR
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提供DART库中URDF、SDF和MJCF机器人模型文件的解析与加载功能，支持格式自动检测及包路径解析。
需要加载或解析机器人3D模型文件
使用DART库进行ROS或Gazebo模型导入
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自动化管理DART项目的Pull Request，包括CI监控、冲突解决、代码审查回复及元数据修正，仅在用户明确批准时执行合并操作。
用户请求管理指定的PR
继续处理当前PR状态
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用于执行 DART 项目的机械式重构，保持行为不变。通过自动化脚本或手动方式修改代码结构，并运行 lint、build 和测试验证结果，最后提交 PR。
需要重构代码结构但保持功能不变
执行批量或重复性的代码清理任务
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用于审计和更新DART AI基础设施，处理模型升级、迁移及兼容性审查。通过标准化工作流评估新模型或工具对3D物理模拟器的支持，确保安全性与能力平衡，生成最小化变更以提升AI代理效能。
需要评估新AI模型在DART项目中的适用性
执行AI基础设施的模型版本升级
进行AI工具链的兼容性审查与迁移
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用于启动DART项目的新任务工作流，涵盖功能、修复、重构等类型。指导从需求解析、分支管理到代码实现、验证及PR创建的完整开发流程。
需要创建新功能或修复bug
启动重构或文档编写任务
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DART Next技能用于在Codex中选择并执行下一个有界的DART任务。支持选择、执行及PR准备模式，允许按大小、焦点等约束筛选任务，并基于本地状态和文档确定优先级。
需要自动选择下一个开发任务
执行特定的DART工作流任务
根据约束条件筛选任务
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用于讨论或更新DART项目的动态计划。支持需求分类、证据检查、计划修订及任务拆解，确保优先级与状态同步。
需要讨论DART计划选项或优先级
需要修改DART项目文档或路线图
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用于在 DART 项目中创建分支、提交代码并发起 Pull Request 的自动化工作流。它指导 AI 遵循特定模板和风格规范，确保 PR 描述清晰、测试充分，并符合项目贡献标准。
用户请求创建或提交 PR
需要按照 DART 规范准备代码合并
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提供DART Python绑定(dartpy)的开发指南，涵盖构建、测试、类型存根生成及Wheel打包。指导Python与C++物理引擎交互的模式与规范，适用于机器人仿真场景的集成开发。
需要构建或测试dartpy包
编写DART Python绑定代码
生成类型存根或打包Wheel
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用于管理DART实验仿真世界的研究参考目录，支持添加、更新和审计论文、教材及引擎引用。提供标准化条目结构，确保引用准确并关联设计文档或代码。
需要添加新的研究文献到项目目录时
更新现有参考文献的状态或优先级时
审计研究引用与代码实现的关联性时
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用于将DART活跃发布分支合并回main分支的自动化工作流。自动检测版本、创建合并分支、依据规范解决冲突、执行代码检查，并在获得批准前暂停以请求人工确认，最终创建PR并监控CI状态。
需要合并发布分支到主干
执行版本发布流程
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自动化 Dart 项目发布流程，包括版本升级、变更日志生成及 PR 创建。
执行软件版本发布
生成并发布版本更新
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DART Resume 是一个面向完成的任务管理器，用于恢复未完成的开发工作。它负责构建执行计划、拆分任务、验证结果并持续工作直至完成或遇到阻塞，支持基于证据的决策和子代理协作。
用户希望继续之前的未完成开发任务
需要自动化执行端到端的开发流程以完成任务
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执行 DART 回顾流程，捕获持久化经验教训。通过检索现有文档、梳理工作成果并判断学习价值，将通用洞察归档至 AI 基础设施文档中，避免冗余更新，确保知识可发现且符合规范。
任务完成后需要总结持久化经验
发现新的模式、陷阱或失败模式需记录
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用于自动化执行 Dart 项目的 PR 代码审查流程。支持检查代码风格、测试及文档，并根据反馈进行本地修复和提交，严格遵循安全与审批规范，确保代码质量。
需要审查 Pull Request 的代码变更
需要根据审查意见修改并重新提交代码
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DART项目测试技能，涵盖单元测试、集成测试编写与调试，支持Pixi命令执行及CI验证。包含CUDA环境配置、GoogleTest规范及仿真检查流程，辅助开发者完成测试任务。
编写或调试DART项目测试
运行单元测试或集成测试
排查CI/CD构建失败日志
提交PR前的全量验证
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用于对 GitHub Issue 进行分类和评估，判断其有效性并推荐后续操作。通过检查问题状态、复现行为及分析代码路径，输出状态、理由和建议步骤，辅助团队高效处理 issue。
需要评估 GitHub Issue 的有效性
需要为 Issue 推荐后续处理动作
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启动 DART 大型或自主任务工作流，支持项目文档加载、决策访谈及编排执行。
启动大规模开发任务
需要自主执行的复杂项目
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用于验证DART 3D场景和物理仿真的正确性，通过文本指标与视觉检查结合的方式，检测动力学、碰撞及GUI输出问题。
验证3D场景或物理仿真正确性
调试动力学或碰撞问题
审查仿真状态或渲染输出
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提供DART 7多物理场、多求解器架构全景图，明确World、Solver、Domain及Backend的职责边界与所有权，指导代码开发与集成。
需要理解DART 7整体架构设计
在Simulation World、Solvers或Physics Domains中工作
涉及多后端计算或耦合器交互的任务
npx skills add dartsim/dart --skill dart-architecture -g -y
提供DART项目基于Pixi和CMake的构建、依赖管理及故障排查指南，涵盖配置、编译、测试及CUDA环境支持。
构建失败或链接错误
依赖缺失或版本冲突
需要执行编译或测试命令
CUDA环境配置问题
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DART CI/CD排错技能，用于调试GitHub Actions失败、处理缓存及平台特定问题。提供监控、查看日志、重跑任务等CLI命令，涵盖格式化、测试覆盖率及多平台构建故障解决方案。
CI流水线构建或测试失败
需要排查GitHub Actions运行详情
处理跨平台兼容性问题如FreeBSD或macOS崩溃
npx skills add dartsim/dart --skill dart-ci -g -y
提供DART项目代码贡献工作流指导，涵盖分支命名、PR创建流程、代码检查及PR描述规范。
用户需要向DART项目提交代码变更
用户询问如何创建Pull Request或分支命名规则
用户需要了解DART项目的代码审查流程
npx skills add dartsim/dart --skill dart-contribute -g -y
提供DART库的URDF、SDF和MJCF机器人模型文件解析与加载功能，支持ROS和Gazebo等格式。
需要解析或加载机器人模型文件（如URDF、SDF）
使用DART库进行3D模型读取
npx skills add dartsim/dart --skill dart-io -g -y
提供DART Python绑定的开发指南，涵盖构建、测试、类型存根生成及轮子打包。指导处理模型加载、动力学模拟及GUI渲染的API模式与最佳实践。
需要构建或发布dartpy Python包
开发涉及DART物理引擎的Python绑定代码
调试Python与C++混合模块的交互问题
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管理DART实验仿真世界的研究文献目录，支持添加、更新和审计论文、教材及引擎引用。提供标准化条目结构和版本状态追踪流程，确保引用准确并关联设计文档与代码实现。
需要添加新的研究参考文献时
更新现有引用的状态或优先级时
审计研究目录的完整性时
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用于编写、运行和调试 DART 项目的单元测试、集成测试及 CI 验证。提供 Pixi 命令执行指南，涵盖常规与 CUDA 环境下的全量测试、失败排查及仿真可视化检查流程。
需要编写或调试单元测试时
执行 CI/CD 验证流程时
分析测试失败原因时
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用于验证DART 3D场景和物理仿真的正确性，涵盖动力学、碰撞及GUI输出。通过文本指标优先结合无头渲染图像进行语义检查，实现实施、调试、基准测试或代码审查任务。
验证DART 3D场景或物理仿真是否正确
实施、调试、基准测试或审查动力学、碰撞、接触或GUI输出
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用于在不修改代码的情况下分析仓库证据。遵循只读原则，通过检查本地状态、构建证据集并区分事实与推断，提供带置信度的排名综述，确保不执行文件编辑或外部变更。
用户请求分析仓库状态或代码逻辑
需要只读审查而不进行代码修改
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提供DART 7多物理场、多求解器及多后端仿真架构概览。涵盖World、求解器域、耦合器与计算图核心概念，指导用户配置方法族而非底层实现，并引用权威文档说明设计现状与合规要求。
需要了解DART 7整体架构设计时
开发或调试多物理场/多求解器仿真逻辑时
查询求解器家族引入规范或架构状态评估时
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用于审计并修复AI代理未能发现或遵守已记录规则的问题。通过定位规则、诊断遗漏原因（如文档隐蔽或冲突），优化文档结构与可见性，并运行自动化验证以确保合规性降低复发风险。
AI代理违反或遗漏了既定规则
需要审查Agent对文档规则的遵循情况
npx skills add dartsim/dart --skill dart-audit-agent-compliance -g -y
用于将已合并至 main 的 PR 或提交反向移植到发布分支。验证源状态，检查重复变更，处理 AI 工作流兼容性，执行 cherry-pick、冲突解决及 CI 检查，并生成 Changelog 决策后创建 PR。
需要将功能从 main 分支反向移植到特定发布版本分支
用户请求执行 dart-backport-pr 命令以自动化反向移植流程
npx skills add dartsim/dart --skill dart-backport-pr -g -y
用于在 Codex 中运行 DART 基准测试证据包工作流。通过定位所属计划、构建并运行基准测试、生成机器生成的证据包，并使用检查器验证数据包的有效性，以准备或刷新基准测试证据。
需要生成或更新 DART 基准测试证据包时
执行 /dart-benchmark-packet 命令时
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