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LichAmnesia/lich-skills
GitHub自动修复构建、类型检查或测试失败的技能。通过循环读取错误并应用最小化修改，直至命令返回成功退出码，避免人工重复操作或盲目重写。
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Skills in Collection (9)
自动修复构建、类型检查或测试失败的技能。通过循环读取错误并应用最小化修改，直至命令返回成功退出码，避免人工重复操作或盲目重写。
构建、编译或打包命令失败
类型检查或 Lint 报错
CI 流水线中构建/类型检查步骤失败
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引导AI采用科学方法（观察、假设、实验、结论）系统化调试复杂Bug，禁止盲目猜测，强制记录日志并验证根因。
非显而易见原因的测试失败或崩溃
修复后复现的Bug或性能回归
本地正常但CI/生产环境异常
尝试修复无效后的停滞
npx skills add LichAmnesia/lich-skills --skill debug-hypothesis -g -y
指导创建独特且生产级的前端界面，避免通用AI美学。适用于构建Web组件、页面或应用，强调大胆的美学方向、精细的排版、色彩和动效，确保代码功能完善且视觉引人注目。
用户要求构建Web组件
用户要求设计网页页面
用户要求开发前端应用
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通过 Google Analytics 4 Data API 拉取数据，生成 SEO 日报、流量分析及性能诊断报告，提供数据驱动的优化建议。
分析网站性能和流量模式
诊断高跳出率页面
对比不同时间段的数据
获取每日 SEO 报告
npx skills add LichAmnesia/lich-skills --skill google-analytics -g -y
基于Google Nano Banana 2模型，提供文本生成图像及图像编辑功能。支持多种分辨率与提示词模板，适用于快速制作博客、演示等视觉素材。
用户请求生成图片、海报或图标
用户提供输入图片并要求修改背景或风格
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面向长周期、多文件及多子代理协作的规范驱动开发流程。通过项目-冲刺-任务三层架构、工作区隔离、自动化审查循环及治理即代码，确保复杂任务的正确性与可恢复性。
需要跨多个会话或数天完成的大型功能开发
涉及多个垂直切片或超过8个任务的工作流
使用编排器（如/loop）驱动的子代理迭代与审查场景
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一种面向AI编程代理的分阶段开发工作流，通过规范、计划、构建、测试、审查和发布六个受控阶段，确保复杂功能或重构在编码前明确需求与边界，验证后审查，最后安全上线。
启动新项目或重大功能开发
需求模糊需转化为具体规格
涉及多文件或子系统的架构决策
恢复中断的开发任务
npx skills add LichAmnesia/lich-skills --skill spec-driven-dev -g -y
将3个以上原始研究资料聚合为结构化报告，通过代理按需检索并保留完整溯源，避免传统摘要导致的信息丢失。
需要整合多个分散的研究笔记或转录文件
要求输出包含具体来源路径的行级溯源信息
npx skills add LichAmnesia/lich-skills --skill wiki-aggregate -g -y
项目启动前的决策门控，通过五项框架检查、历史记忆比对及热情冷却机制，评估是否值得开始新项目。默认不通过，输出包含失败标准的公开承诺文档，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
签署合同或合作前
调用 /spec 或 /build 之前
npx skills add LichAmnesia/lich-skills --skill go-no-go -g -y
