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xintaofei/codeg
GitHub在实施前通过对话探索用户意图与需求，将创意转化为设计方案。强制要求在执行任何编码或实现动作前获得人类批准，根据任务复杂度分为 Spike、Bounded 和 Architectural 三种路径，确保设计评审到位。
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Skills in Collection (26)
在实施前通过对话探索用户意图与需求，将创意转化为设计方案。强制要求在执行任何编码或实现动作前获得人类批准，根据任务复杂度分为 Spike、Bounded 和 Architectural 三种路径，确保设计评审到位。
创建新功能
构建组件
添加功能
修改行为
创意工作开始前
npx skills add xintaofei/codeg --skill brainstorming -g -y
用于并行分发多个独立任务给专用智能体，通过隔离上下文避免相互干扰，提升多问题同时排查与修复的效率。
存在多个相互独立的故障或测试失败
需要同时处理不同子系统的无状态问题
npx skills add xintaofei/codeg --skill dispatching-parallel-agents -g -y
用于加载并审查实施计划，在隔离工作区中按步骤执行任务、运行验证，并在遇到阻碍时停止求助。完成后调用子技能完成分支收尾，确保开发流程规范可控。
持有书面实施计划需执行
需要按步骤实现功能并验证
npx skills add xintaofei/codeg --skill executing-plans -g -y
在开发分支实现完成且测试通过后，验证环境并引导用户选择合并、创建PR或保留分支，最终执行集成操作。
代码实现已完成
所有测试通过需要提交
决定如何整合开发工作
npx skills add xintaofei/codeg --skill finishing-a-development-branch -g -y
指导 Agent 接收代码审查反馈时的严谨处理流程，强调验证而非盲从。涵盖澄清模糊项、技术评估、基于事实的反对及按优先级实施修复，确保技术正确性。
收到代码审查意见
审查建议不明确或存疑
需要执行代码修改前
npx skills add xintaofei/codeg --skill receiving-code-review -g -y
用于在完成任务、实现大功能或合并前，调度子智能体进行代码审查，确保工作符合需求并及时发现关键问题。
完成子代理驱动开发中的任务后
实现主要功能后
合并到主分支前
npx skills add xintaofei/codeg --skill requesting-code-review -g -y
一种在单会话内通过为每个独立任务调度全新子代理来执行实施计划的方法，强调隔离上下文、逐任务审查及最终全分支审查，以实现高质量快速迭代。
需要执行包含多个独立任务的实施计划
希望在当前会话内并行处理任务以避免上下文污染
npx skills add xintaofei/codeg --skill subagent-driven-development -g -y
提供系统化调试方法论，强调先定位根因再修复。涵盖错误分析、复现、变更检查及多组件诊断，防止盲目修补，适用于各类技术故障排查。
遇到Bug或测试失败
系统出现意外行为
性能问题排查
构建或集成失败
npx skills add xintaofei/codeg --skill systematic-debugging -g -y
指导在实现功能或修复bug前编写测试的TDD技能，强调先写失败测试再写代码的铁律及红绿重构循环。
实现新功能
修复Bug
npx skills add xintaofei/codeg --skill test-driven-development -g -y
用于在开始功能开发前创建隔离工作区，优先使用原生工具或 git worktree，避免污染当前分支。
需要隔离工作区进行功能开发
执行实施计划前需确保环境独立
npx skills add xintaofei/codeg --skill using-git-worktrees -g -y
定义技能调用强制规则，要求在任何响应或行动前优先检查并调用相关技能。涵盖技能优先级、防自我合理化陷阱及平台适配指引，确保工作流纪律性。
开始任何对话或任务时
需要执行具体操作前
npx skills add xintaofei/codeg --skill using-superpowers -g -y
强制在宣称工作完成或修复前执行并验证实际命令输出，禁止无证据断言。确保测试、构建、Lint及需求满足均有新鲜运行结果支持，防止虚假成功声明。
准备提交代码或创建PR前
宣称任务已完成或Bug已修复时
需要确认测试通过或构建成功时
npx skills add xintaofei/codeg --skill verification-before-completion -g -y
用于为多步骤任务编写详细实施计划。在编码前分析需求，规划文件结构、分解为独立可测试的细粒度任务，并指导TDD和频繁提交，确保开发有序进行。
收到多步骤任务的规格说明或需求文档
准备开始编码前需要制定实施策略
npx skills add xintaofei/codeg --skill writing-plans -g -y
将TDD应用于技能文档编写，通过压力测试验证agent行为，确保技能有效。
创建新技能
编辑现有技能
部署前验证技能
npx skills add xintaofei/codeg --skill writing-skills -g -y
用于学术研究的引用管理，支持搜索论文、提取元数据、验证引用准确性及生成BibTeX条目，确保参考文献规范。
需要查找或验证学术论文引用信息
将DOI或PMID转换为BibTeX格式
构建或整理文献综述中的参考文献列表
npx skills add xintaofei/codeg --skill citation-management -g -y
基于观察数据，遵循科学方法生成可验证假设、预测及实验设计。强制要求结合scientific-schematics技能生成可视化图表以增强报告完整性。
从实验观察或初步数据中构建假设
为科学问题设计测试实验
探索现象的竞争解释
npx skills add xintaofei/codeg --skill hypothesis-generation -g -y
用于对科学手稿和资助提案进行结构化同行评审，评估方法学、统计有效性及报告规范合规性，并提供建设性反馈。
撰写期刊论文同行评审意见
评估研究资助申请书
检查实验设计与统计分析报告
验证CONSORT/STROBE等报告规范合规性
npx skills add xintaofei/codeg --skill peer-review -g -y
基于ScholarEval框架系统评估学术论文质量，涵盖问题提出、方法论及写作等维度，提供量化评分与反馈。
评估研究论文质量
审查研究方法设计
评估学术写作水平
npx skills add xintaofei/codeg --skill scholar-evaluation -g -y
用于科学研究的创意头脑风暴，协助生成新颖研究想法、探索跨学科联系、挑战假设及识别研究空白，适用于早期研究规划阶段。
生成新颖的研究思路或方向
探索跨学科的关联与类比
挑战现有研究框架中的假设
识别研究空白或机会
克服解决问题的创意瓶颈
npx skills add xintaofei/codeg --skill scientific-brainstorming -g -y
用于评估科学主张和证据质量，分析实验设计有效性、识别偏差与混杂因素，应用GRADE等框架进行批判性分析。
评估研究方法和实验设计
审查科学声明和结论
应用GRADE或Cochrane风险偏倚评估
npx skills add xintaofei/codeg --skill scientific-critical-thinking -g -y
用于生成符合期刊出版标准的高质量科学可视化图表，支持多面板布局、显著性标注及色彩无障碍设计。
创建用于科学手稿的图表
准备投稿至Nature/Science等期刊的插图
确保图表色盲友好且符合出版规范
npx skills add xintaofei/codeg --skill scientific-visualization -g -y
指导实验设计，涵盖随机化、区组划分及多因素试验布局，确保数据可解释性。适用于规划研究、分配样本至各组或避免混杂因素的场合。
规划比较实验或临床试验并决定单位分配方式
将受试者/样本随机分配到不同组别
通过区组或分层消除 nuisance 变异
设计多因素实验（如析因设计）
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对200多种科学数据文件进行探索性数据分析，自动检测格式并生成包含结构、质量指标及下游建议的详细Markdown报告。
用户要求探索或分析科学数据文件
需要评估数据集结构和质量
获取文件格式特定元数据和统计摘要
npx skills add xintaofei/codeg --skill exploratory-data-analysis -g -y
提供10个学术文献API的查询技能，支持论文、引用、全文及开放获取PDF检索。通过选择权威数据库并记录完整溯源信息，确保查询结果的准确性和可复现性，适用于各类学术文献查找需求。
查询特定论文的摘要或全文
根据主题搜索相关学术文献
通过DOI/PMID/arXiv ID查找论文
获取论文的引用关系或作者发表列表
寻找开放获取的PDF全文
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提供研究数据的统计指导，涵盖假设检验、回归分析及贝叶斯方法。执行假设选择、前提条件检查、效应量计算、功效分析，并生成APA格式报告，适用于实验或调查数据分析。
需要进行t检验、ANOVA或卡方检验等假设测试
要求计算效应量或进行功效分析
需要运行贝叶斯统计分析
要求以APA格式撰写统计结果报告
npx skills add xintaofei/codeg --skill statistical-analysis -g -y
用于研究设计阶段的样本量和统计功效计算。支持t检验、回归等闭式公式及复杂模型的模拟方法，帮助用户确定所需样本量、最小可检测效应或生成功效曲线，适用于基金申请和伦理审查。
询问需要多少受试者或样本
进行先验功效分析
计算最小可检测效应
为基金或IRB协议提供样本量依据
npx skills add xintaofei/codeg --skill statistical-power -g -y
