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zereight/gitlab-mcp
GitHub用于清理AI生成的冗余、重复或过度抽象的代码。采用先删除后简化的工作流，确保行为不变且回归安全。适用于代码膨胀、死代码清理等场景。
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Skills in Collection (23)
用于清理AI生成的冗余、重复或过度抽象的代码。采用先删除后简化的工作流，确保行为不变且回归安全。适用于代码膨胀、死代码清理等场景。
deslop
anti-slop
AI slop
cleanup slop
clean up this code
remove bloat
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用于智能取消当前激活的 OMG 模式（如 Autopilot、Ralph 等），支持自动检测状态、依赖清理及强制清除，保留关键进度以便恢复。
用户输入 cancel, stop, abort 等指令
需要中断当前正在运行的工作流或持久化循环
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CCG Skill用于并行调用Codex和Gemini模型进行多视角分析，涵盖架构、UX等维度，并综合结果输出统一建议。适用于代码审查、跨验证及前后端混合任务，提升决策全面性。
用户请求多模型对比或交叉验证
需要结合后端分析与前端体验的综合评估
使用关键词如ccg, tri-model, cross-validate
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跨语言编码规范参考，定义命名、函数设计、错误处理及代码结构标准，供审查者引用。
查看编码规范
检查命名规则
审查代码风格基线
咨询风格指南
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一种两阶段分析技能，先通过因果追踪定位根因，再结合结果进行深度需求访谈。适用于未知原因的故障排查或特性探索，最终输出包含追踪发现的规格说明并衔接执行流程。
用户遇到未知根因的问题
需要进行深入的故障调查
在改进功能前需理解现状
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通过苏格拉底式提问和数学模糊度评分，将用户模糊想法转化为清晰规格说明。适用于需求不明确、需深度挖掘假设的复杂任务场景。
用户有模糊想法需要深入需求收集
任务复杂且需在执行前验证清晰度
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自动执行从创意到代码的全生命周期，涵盖需求分析、设计、规划、并行实现及多视角验证。
用户希望端到端自主执行
需要多阶段任务如规划编码测试
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智能战略规划技能，支持访谈、直接生成、共识循环和审查模式。根据请求详细程度自动选择交互方式，通过多角色协作生成包含需求、步骤和风险的综合工作计划，并保存至指定目录。
用户说 plan this, plan the, let's plan, make a plan, how should we approach
使用 --direct 或 --consensus 参数
使用 ralplan 命令
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基于PRD的持久化循环执行技能，确保任务迭代直至所有用户故事通过验证。适用于需保证完成度、多轮迭代及结构化执行的场景。
用户要求持续工作直到完成
强调必须完成任务或保持进行
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Ralplan 是一个共识规划技能，通过 Planner、Architect 和 Critic 多智能体迭代循环达成规划共识。用于将模糊需求转化为结构化计划，确保范围明确、具备可测试性，并在执行前进行架构与质量审查。
用户发起 ralplan 命令
用户请求共识规划
处理模糊的执行请求以明确范围和标准
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用于将会话中发现的持久化知识存储到项目记忆、会话上下文或文档中，通过质量门禁过滤非行动项和重复内容。
用户要求记住信息
保存发现的知识
整理结构化记忆
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提供系统化代码审查服务，支持合规性与质量检查。涵盖默认、风格、性能及质量门禁模式，通过委托子代理检测漏洞，输出分级问题与建议，给出明确审查结论。
review this
code review
review my changes
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针对代码变更的快速安全扫描工作流，涵盖密钥泄露检测、依赖漏洞审计、输入验证及鉴权检查，用于在提交或PR前快速识别安全风险。
security scan
scan for vulnerabilities
check for secrets
security check
run security audit
check deps
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自主代码进化引擎，通过锦标赛选择机制迭代优化代码。适用于有明确基准目标的性能、覆盖率或质量提升任务。执行全程自治，无需中途确认，直至达到停止条件。
用户要求自我改进代码
需要迭代式优化或基准测试循环
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审计技能库存的质量、覆盖率和时效性，检测重复或过时内容并生成健康报告。用于添加新技能前避免重复、大变更后验证同步及定期清理陈旧技能。
技能审计
库存盘点
检查现有技能
技能质量评估
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用于展示 OMG 模式下各智能体（如 Autopilot、Ralph、Team）的当前状态、执行进度及活跃情况。通过读取状态文件并格式化输出，帮助用户监控任务进展或验证操作后的系统状态。
用户询问当前运行状态
用户请求显示进度
用户查询当前活动模式
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强制执行测试驱动开发（TDD）模式，指导用户遵循先写失败测试、再写最小实现代码、最后重构的循环。提供各框架运行命令及常见陷阱修正方案，确保高质量交付。
TDD
test-driven
test first
red-green-refactor
write tests first
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协调多个智能体并行处理可分解任务，通过共享任务列表和分阶段流水线实现复杂重构、迁移或多服务工作。
用户需要并行执行多个子任务
涉及大规模重构或迁移
多模块/文件需同时修改
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基于证据的因果追踪技能，通过并行竞争假设分析模糊或复杂的根本原因。适用于运行时错误、性能问题及架构故障排查，遵循观察、假设、证据验证的标准工作流。
trace this
trace
why did this happen
root cause analysis
investigate why
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自动化QA循环工作流，通过测试、诊断、修复的迭代确保质量目标达成。支持测试、构建、代码检查等场景，自动执行并监控直至成功或达到上限。
用户输入 ultraqa
用户输入 qa cycle
用户要求 fix all tests
用户要求 make tests pass
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并行执行引擎，用于同时运行多个独立任务。支持智能模型路由和后台长操作，通过@executor并发处理，提升高吞吐任务完成效率。
ulw
ultrawork
parallel execution
run these in parallel
npx skills add zereight/gitlab-mcp --skill ultrawork -g -y
用于验证代码变更是否有效，通过运行现有测试、类型检查或直接命令提供具体证据，拒绝无依据的完成声明，确保交付质量。
用户要求验证功能是否生效
需要证明修改已正确工作
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提供GitLab MCP服务器工具集，覆盖合并请求、Issue、仓库、CI/CD流水线等261个工具。支持代码审查、MR生命周期管理、Issue管理及项目配置等核心工作流，旨在自动化和简化GitLab平台上的开发与协作任务。
需要查看或操作GitLab合并请求（MR）时
需要创建、更新或搜索GitLab Issue时
需要触发或监控CI/CD流水线状态时
需要管理GitLab仓库分支或标签时
npx skills add zereight/gitlab-mcp --skill gitlab-mcp-skill -g -y
