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LichAmnesia/lich-skills
GitHub自动驱动构建、类型检查或测试命令直至通过。智能读取错误并应用最小修复，循环执行直到退出码为0，避免人工重复操作和过度重构，适用于机械性编译或 lint 失败场景。
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Skills in Collection (9)
自动驱动构建、类型检查或测试命令直至通过。智能读取错误并应用最小修复，循环执行直到退出码为0，避免人工重复操作和过度重构，适用于机械性编译或 lint 失败场景。
构建或编译命令失败
类型检查未通过
Lint 检查报错
CI 构建步骤失败
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用于非平凡Bug调试的技能，强制遵循科学方法循环（观察-假设-实验-结论），要求记录证据并验证假设，禁止盲目猜测或修改代码，适用于测试失败、性能回归及环境差异等复杂场景。
测试失败且原因不明
修复后问题复现
尝试修复无效
未知崩溃或错误
性能无明确归因的退化
本地与CI环境行为不一致
陷入错误修复循环
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指导创建独特、生产级的前端界面，避免通用AI审美。涵盖设计思维与前端美学指南，涉及排版、色彩、动效及空间布局，旨在生成具有强烈视觉冲击力和记忆点的HTML/CSS/JS或React/Vue代码。
用户要求构建Web组件
用户要求设计页面或应用
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通过Google Analytics 4 API拉取数据，生成SEO报告、流量模式分析及转化诊断，提供数据驱动优化建议。支持每日自动报告与多维度对比，适用于网站性能审查和流量归因分析。
分析GA4数据
查看网站性能指标
识别高跳出率页面
比较不同时间段流量
获取SEO每日报告
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基于 Google Nano Banana 2 模型的图像生成与编辑技能，支持文生图及图片修改，提供多种分辨率选项。
用户请求生成图片、照片或海报
用户提供图片并要求进行背景、物体或风格修改
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面向长周期、多文件复杂项目的驱动式开发技能。通过项目-冲刺-任务三层架构，结合工作区隔离、自动化审查循环及状态持久化，支持编排器跨会话协作，确保大规模开发的正确性与可恢复性。
预计代理工作时间超过4小时
涉及多个垂直切片或任务数量较多
需要子代理进行代码审查
由编排器驱动迭代开发
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引导AI编码代理遵循规范驱动开发的六阶段门控工作流，涵盖从需求规格、计划到构建、测试、审查和发布的完整生命周期，确保在编码前明确目标与边界，提升软件交付质量。
启动涉及多文件的新功能或重构
需求模糊需转化为可执行规范
进行架构决策或接手半成品工作
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将3-30份原始研究资料聚合为结构化报告，通过智能体按需检索而非全量拼接，保留完整证据链与溯源信息，解决长上下文注意力分散及中间证据丢失问题。
拥有多份同一主题的原始研究笔记或文档需要整合
需要从多个来源提取交叉验证的声明并保留出处
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项目启动前的决策关卡，通过框架检查、历史记忆比对及冷静期机制，评估是否值得开始新项目。默认否决，输出包含止损标准的承诺文档，防止盲目投入。
用户表达想构建或开始某事
准备打开新仓库前
签署合同或建立合作关系前
计划启动长期注意力投入的项目
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