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CanyonCodeCoreAI/canyonos
GitHub指导基于Bun/Elysia和Drizzle/Postgres构建、简化或审查API。强调以Zod契约为唯一真理源，明确路由、服务、仓储职责边界，利用框架原生能力实现验证、事务与权限控制，确保类型安全与代码简洁。
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Skills in Collection (11)
指导基于Bun/Elysia和Drizzle/Postgres构建、简化或审查API。强调以Zod契约为唯一真理源，明确路由、服务、仓储职责边界，利用框架原生能力实现验证、事务与权限控制，确保类型安全与代码简洁。
需要创建新的API端点
重构现有API逻辑
审查API代码规范
设计数据持久层接口
npx skills add CanyonCodeCoreAI/canyonos --skill api-dev -g -y
指导软件架构设计，明确模块边界、所有权及依赖关系。用于功能设计、模块提取、跨层变更和聚焦重构，避免无意义的抽象或无关的重构。
进行软件架构设计
审查代码边界与所有权
执行模块提取
进行跨层变更
实施聚焦重构
npx skills add CanyonCodeCoreAI/canyonos --skill architecture -g -y
用于审查 CanyonOS 的 Pull Request，包括初审、复审及合并前准备。通过本地构建、部署验证和 CLI 测试获取真实证据，而非仅依赖单元测试，确保 PR 质量并协助 Owner 决策是否合并。
请求审查或重新审查 Pull Request
需要让 PR 达到可合并状态
处理积压的 PR 队列
npx skills add CanyonCodeCoreAI/canyonos --skill cc-pr-review -g -y
用于审查代码变更（PR、分支或本地差异），评估其正确性、契约完整性及架构合理性。通过追踪输入输出和失败路径，提供具体、可操作的发现与建议，确保变更符合预期行为并维持系统稳定性。
需要审查代码提交或拉取请求时
验证代码变更是否符合业务逻辑和架构规范时
npx skills add CanyonCodeCoreAI/canyonos --skill code-review -g -y
指导如何调查故障与性能回归，通过复现症状、验证假设和收集证据定位根因。强调诊断与修复分离，在授权范围内工作，并在采取行动前确定处置方案。
报告了具体的失败现象或错误日志
需要分析性能下降或回归问题
请求审查代码缺陷但仅涉及调查不修改
npx skills add CanyonCodeCoreAI/canyonos --skill diagnosing-bugs -g -y
指导 Python 系统级开发，涵盖服务、CLI 及分布式运行时行为设计。强调进程生命周期管理、并发控制、重试机制、状态一致性及故障恢复，倡导使用原生同步特性而非引入新框架，确保系统在中断和重启场景下的正确性。
涉及 Python 后端服务或 Worker 的设计与重构
处理分布式系统中的并发、重试、中断或恢复逻辑
审查 Python CLI 工具或后台任务的边界与错误处理
npx skills add CanyonCodeCoreAI/canyonos --skill python-systems -g -y
指导如何设计或审查测试，确保覆盖变更行为。包括选择测试边界（集成、单元、浏览器）、验证行为而非实现细节、合理模拟依赖，以及保持测试套件的有效性和可维护性。
需要为变更功能编写回归测试
审查现有测试用例的覆盖率和有效性
确定集成测试或单元测试的最佳实践
npx skills add CanyonCodeCoreAI/canyonos --skill testing -g -y
指导React界面开发，优先使用原生HTML/CSS和现有库。规定服务器状态由TanStack Query管理，表单交互使用react-hook-form及原生原语，强调最小化自定义逻辑，避免滥用useState/useEffect。
需要构建或重构React组件
处理前端UI状态管理
涉及表单验证与提交逻辑
审查前端代码是否符合极简原则
npx skills add CanyonCodeCoreAI/canyonos --skill ui-dev -g -y
将Python Agent项目移植到CanyonOS，通过prepare.py准备和验证.canyon文件。支持部署、检查及修改运行中的CanyonOS项目，确保行为一致并遵循运行时契约。
需要将现有Agent项目迁移至CanyonOS平台
需要部署或检查CanyonOS项目状态
npx skills add CanyonCodeCoreAI/canyonos --skill converting-to-canyonos -g -y
从 Agent 项目源码中提取 LLM prompt 模板，生成或更新 CanyonOS 的 prompts.yaml 配置文件。用于初始化提示词管理或同步代码中的版本化 prompt，确保内容准确且符合规范。
需要设置或刷新 LLM prompt 配置
从源码提取提示词到 YAML
npx skills add CanyonCodeCoreAI/canyonos --skill prompt-management -g -y
用于配置 CanyonOS 项目中智能体的状态管理、模型访问及自动扩缩容策略。通过读取源码和现有配置文件，确定代理的副本数、记忆存储方式及 LLM 网关限制，确保应用行为正确且具备可扩展性。
配置 Agent 内存与状态
设置 LLM 模型访问权限
调整 Autoscaling 策略
npx skills add CanyonCodeCoreAI/canyonos --skill scaling-agents -g -y
