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dzhng/jevgrep
GitHub审计项目AGENTS.md文档，确保内容仅包含持久性原则。通过评估每条指令的长期价值、可操作性和具体性，决定保留、重写、迁移或删除过时细节，确保对长期贡献者持续有效。
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Skills in Collection (33)
审计项目AGENTS.md文档，确保内容仅包含持久性原则。通过评估每条指令的长期价值、可操作性和具体性，决定保留、重写、迁移或删除过时细节，确保对长期贡献者持续有效。
用户明确要求审计AGENTS.md
用户要求重写AGENTS.md
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用于审计和优先处理性能工作，通过追踪热点路径、计算放大效应及检查前向进展，识别无界增长或死循环问题。生成证据支持的报告并按策略排序，优先实施低风险修复以保障系统恢复能力。
查找性能问题
调查冻结/500错误/OOM
审查重试或轮询逻辑
对性能待办事项进行排序
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用于审计测试用例的维护成本和归属，识别冗余或无效测试。通过追溯断言证据、确定幸存测试所有权，优化测试套件结构，降低维护负担同时保持或提升代码置信度。
修剪冗余测试
调查实现耦合或仅存在于测试中的生产钩子
评估提议的覆盖率价值
审计整个子系统
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用于优化代码、提示词或配置的技能。通过快速渐进式实验映射参数影响，管理假设队列与验证流程，生成参数效果图谱及最佳工件，提升单位时间内的学习效率。
需要优化代码、提示词或配置以达成特定目标
需要对可调参数进行系统性实验和效果映射
需要规划并执行长期研究任务的假设验证
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作为独立子代理调用 Claude Code，用于获取第二意见或委托明确定义的任务。支持配置模型、思考层级及预算控制，强调提示词结构化、任务单一化及结果验证，适用于代码审查、咨询及特定模块开发。
用户明确要求使用 Claude
需要第二个智能体的观点
委托范围明确的任务给 Claude
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用于在代码提交前或用户请求时，审查代码变更的命名准确性、陈旧引用、逻辑复杂度及注释质量，确保代码整洁且符合最佳实践。
完成实现工作后提交代码前
用户要求审查或审计代码
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指导如何使用本地 Codex CLI 作为独立第二代理。涵盖安装验证、提示词编写规范（XML结构）、以及两种核心场景：主动代码审查和委托具体实现任务。强调结果需人工验证，确保变更安全可控。
需要进行代码审查时
用户明确要求使用 Codex 执行特定开发任务时
检查系统中是否已安装 Codex CLI
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该技能用于对比截图与设计稿或历史基线，通过像素级差异分析、边界检查和指标测量，客观评估视觉实现的一致性，定位布局、样式或内容偏差。
需要验证前端界面实现是否与设计稿一致
进行视觉回归测试以发现UI缺陷
对比新旧版本截图以检查视觉变化
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结合图像生成探索UI视觉方向，选定概念后利用真实组件实现并对比截图迭代，直至高保真还原设计。适用于脑暴视觉方案、提供Mockup变体或落实已批准的设计稿。
需要探索UI视觉设计方向
基于生成的图像概念进行前端实现
验证代码实现与设计稿的一致性
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将技术规格或变更解释为通俗易懂的说明，涵盖问题、解决方案及模式变更。通过端到端场景和伪代码构建准确心智模型，确保无代码背景的技术读者能独立理解变更影响与数据流细节。
需要向非编码人员解释复杂技术变更
生成独立于代码上下文的技术文档
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用于评估和改进特定技能。通过提供目标技能和黄金测试用例，在隔离环境中盲测技能表现，对比预期结果以发现差距并驱动技能优化，确保测试公正性。
用户希望测试或改进某个技能
反馈技能持续产生错误或遗漏特定内容
提供技能及输入输出对照案例
npx skills add dzhng/jevgrep --skill eval-skills -g -y
将中断的开发规范交接给新会话或代理，通过整理完成状态、决策、待办及本地文件信息，确保冷启动环境能无缝继续工作。
需要移交开发任务给其他Agent
跨机器迁移开发上下文
npx skills add dzhng/jevgrep --skill handoff-spec -g -y
协调 Codex 执行代码实现，同时由人工负责编排、集成与审查。适用于需通过 Codex 实施规范或运行 implement-spec 的场景，强调人工对结果的全权把控。
用户要求使用 Codex 实施规范
用户要求以 Codex 为执行者运行 implement-spec
npx skills add dzhng/jevgrep --skill implement-spec-with-codex -g -y
按阶段完成规范实施，支持并行子任务与代码清理。用于长周期或多轮次开发，确保每个提交可审查并维持架构整洁。
需要分阶段实现复杂需求
多轮迭代且需定期清理代码
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用于通过自然语言查询代码库行为、生命周期及系统交互的语义搜索工具。适用于理解功能实现原理、定位逻辑入口等场景，支持在子代理中委派发现任务，强调基于行为的探索而非关键字匹配。
询问代码中某功能的实现原理或触发机制
需要理解系统交互流程或生命周期行为
在不熟悉代码库时寻找相关入口点
npx skills add dzhng/jevgrep --skill jevgrep -g -y
生成专业级动态图形宣传视频，用于展示CLI、库或产品。通过解析仓库信息提炼故事，结合音乐与视觉概念制作高水准Showreel视频，适用于社交媒体推广。
需要制作产品发布视频
请求生成Promo或Sizzle视频
为项目创建动画介绍视频
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提供营销网站页面的最佳实践规则，涵盖活动落地页、产品页等分类的索引、链接及内容规范。用于编写或审计营销页面、配置SEO策略及转化追踪。
编写或更新营销/落地页
配置活动归因标识
审计网站索引与转化设置
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将现有仓库功能移植到新环境，通过复制源码、保留测试及历史逻辑而非重写，确保行为一致性。适用于迁移框架或修复重实现遗漏的场景。
需要复制并移植现有功能代码
将功能移动到不同框架或宿主环境
之前的重实现丢失了上游行为
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在 macOS 上通过单窗口预览图像截图，辅助视觉审查。
用户要求打开或查看截图
生成需确认的视觉产物后
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提供代码重构技能，通过清理冗余名称、合并重复逻辑、删除过时适配器和简化模块职责，实现代码库的整洁与单一职责。
重命名请求
发现陈旧或误导性命名
识别遗留代码残留
发现概念重复或职责过载
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协调重构、代码审查和文档更新的闭环流程，确保变更完成前经过形状、差异和文档三重验证。
实现功能后请求最终审查
要求清理并记录变更
要求全面审查
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利用无背景子代理对视觉工作进行盲审，通过截取关键区域并独立分析，发现视觉缺陷和布局错误，确保在修复或验证前获得客观的第二意见。
用户报告视觉Bug需验证修复
宣称视觉变更已正确实现
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指导编写和维护项目文档（如README），强调文档应作为原理词典而非代码镜像。核心原则是避免复制代码中已存在的具体细节，保留非显而易见的背景和原理，并通过链接构建清晰的文档树结构以减少维护成本。
创建或修订项目文档
文档包含需从代码获取的具体场景、类ID或命令矩阵
需要修剪文档中的叙事或变更日志
消除重复文档并建立根文档与子文档的关联
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指导创建或修订 Agent Skill 文件，规范触发描述、内容精简及渐进式披露原则。用于新增技能、重命名、简化现有技能或优化触发逻辑，确保 Agent 行为可预测且高效。
添加新的 skill 文件
重命名或简化现有 skill
优化 skill 的 trigger 描述
决定技能内容归属（参考/脚本/文档）
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指导编写行为导向测试，强调断言实际可观测结果而非实现细节或展示内容。适用于新增、回归、修复脆弱测试及审查场景，旨在提高测试稳定性与真实性。
添加新行为的测试
编写回归测试
修复脆弱或不稳定的测试
审查测试差异
重构后测试失败
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Jevgrep用于通过自然语言查询代码库行为、生命周期及系统交互，辅助理解代码逻辑。适用于探索性代码分析场景。
询问代码库中特定功能或设置的工作原理
需要语义搜索以发现代码行为入口点
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对AI代理实施过程中的自主决策进行审计，追溯会话历史生成决策清单，不涉及代码修改。适用于合并前审查、子代理集成或修复验证场景，帮助用户确认架构选择。
用户希望审查AI代为做出的决策
在合并或提交AI实现的工作之前
集成委托的子代理执行结果时
修复看似有效但可能存在隐患的情况
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审计AI实施代理的决策而非代码差异，追踪会话历史生成决策账本。用于在合并前审查AI自主做出的架构或设计选择，确保用户知晓并拥有这些决策，不修改代码。
用户希望审查AI代为做出的决策
合并或提交AI实现的工作前
集成子代理任务后
npx skills add dzhng/jevgrep --skill audit-decisions -g -y
用于特性上线后归档规格说明书，将其从构建计划重写为记录设计原理、约束和代码指针的持久化文档。
功能已合并或测试通过
用户指示规格已完成
npx skills add dzhng/jevgrep --skill close-spec -g -y
引导用户通过四象限法梳理任务中的已知与未知信息，适用于需求模糊、领域陌生或需对齐认知的场景。在编码前消除不确定性，生成完整地图后交付，辅助后续开发或评审。
需求描述模糊或不完整
代码库或业务领域不熟悉
需要确认隐性偏好或上下文
上线前需验证理解一致性
npx skills add dzhng/jevgrep --skill explore-unknowns -g -y
管理代码文件大小，通过脚本检测超限文件并指导按概念拆分，或配置预提交钩子防止文件膨胀，确保Agent可完整读取。
文件超过大小预算导致提交被阻
需要查找或拆分过大/上帝文件
需修改的文件太大无法一次性读取
请求添加文件大小限制或修复钩子
npx skills add dzhng/jevgrep --skill ratchet-files -g -y
集成TypeSafe AI，利用Jev模型将自然语言转化为结构化判断与概率。适用于需要编程式常识、路由、排名、提取及验证等场景的AI功能开发，支持通过SDK或API构建可组合的智能单元。
需要基于语义理解的结构化决策
构建AI驱动的路由或排名功能
实现数据提取或验证逻辑
探索AI在应用中的可能性
npx skills add dzhng/jevgrep --skill typesafe-ai -g -y
将大型功能拆解为可独立验证、人类可审查的小模块。通过API边界切分，结合前置调研、可视化演示和递归细化，确保每个切片具备可测试性和可见性，支持复杂功能的有序实施与审查。
需要规划复杂或高风险的新功能开发
需要将大需求分解为可独立交付的小步骤
npx skills add dzhng/jevgrep --skill write-spec -g -y
