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moeru-ai/apeira
GitHub一种极致压缩的沟通模式，通过删除冠词、填充词和客套话，节省约75%的Token使用量，同时保持技术准确性。适用于用户明确要求简洁或低资源消耗的场景。
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Skills in Collection (11)
一种极致压缩的沟通模式，通过删除冠词、填充词和客套话，节省约75%的Token使用量，同时保持技术准确性。适用于用户明确要求简洁或低资源消耗的场景。
用户说 caveman mode
用户说 talk like caveman
用户说 use caveman
用户说 less tokens
用户说 be brief
用户调用 /caveman
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提供统一TypeScript SDK，支持在Slack、Teams、Discord等多个平台构建聊天机器人。涵盖事件处理、消息发送、AI流式响应及跨平台适配功能。
构建多平台聊天机器人
集成AI流式响应
实现跨平台消息交互
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对代码变更进行双维度审查：对照编码规范检查标准符合度，对照需求文档检查功能实现度。通过并行子代理执行并汇总结果，支持指定提交点或分支的对比。
用户请求审查代码变更
指定分支、PR或特定提交的差异分析
询问代码是否符合规范或需求
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通过不断追问和压力测试，将用户计划与现有领域模型及文档对齐。在对话中即时更新 CONTEXT.md 术语表，仅在必要时创建 ADR，确保设计决策清晰、一致且符合项目既定规范。
需要验证设计计划是否符合现有领域模型
希望统一团队术语并更新上下文文档
发现代码实现与设计描述存在矛盾
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通过连续追问压力测试用户计划或决策，逐步梳理决策树并确认共识。适用于希望深入验证想法、解决依赖关系或进行深度思考的场景。
stress-test thinking
grill trigger phrases
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将当前对话内容压缩为交接文档，供新代理继续工作。保存至系统临时目录，包含建议技能列表，引用而非重复现有工件，并脱敏敏感信息。
需要中断当前会话并将上下文传递给另一个代理
生成对话摘要以便后续工作或协作
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扫描代码库以识别架构摩擦和深化机会，生成可视化HTML报告。通过探索近期变更热点，利用特定设计词汇提出重构建议，旨在提升模块的可测试性和AI导航能力。
用户请求分析代码库架构
需要识别重构机会或架构摩擦
希望获得可视化的架构审查报告
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通过后台代理调查问题，基于官方文档、源码等第一手信源核实事实，并将结果整理为带引用的 Markdown 文件存入仓库。适用于用户需要背景调研或 API 文档收集的场景。
用户需要对某个主题进行深入研究
用户需要收集文档或 API 事实
用户希望将阅读和调研工作委托给后台代理
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通过对话探索需求并设计功能规格，生成文档后停止。严格禁止自动进入实现阶段，确保所有项目（含简单任务）均经过设计评审与用户确认，防止未经验证的假设导致返工。
用户希望头脑风暴想法或设计功能/规格
需要编写设计文档或功能规范
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针对 xsAI 或 @xsai/* 包的开发辅助技能，涵盖代码编写、包选择及 OpenAI 兼容 API 集成。适用于文本生成、流式处理、工具调用及结构化输出等场景，强调最小化依赖与最佳实践。
用户正在使用或评估 xsAI 包
需要 OpenAI 兼容的 AI 功能实现
在 xsAI 与大框架间进行技术选型对比
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通过严格的模拟面试流程，帮助用户打磨和优化计划或设计方案。
用户希望获得对计划或设计的严格反馈
用户需要提升方案的质量或完整性
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