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LichAmnesia/lich-skills
GitHub自动化修复构建、类型检查或测试失败的技能。通过循环执行检查命令，读取错误并应用最小化修复，直至退出码为0或达到尝试上限，旨在减少人工干预和无效重试。
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Skills in Collection (9)
自动化修复构建、类型检查或测试失败的技能。通过循环执行检查命令，读取错误并应用最小化修复，直至退出码为0或达到尝试上限，旨在减少人工干预和无效重试。
构建或编译命令失败
类型检查或 lint 报错
CI 流水线中构建步骤失败
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提供假设驱动调试技能，通过观察、假设、实验、结论四阶段循环解决复杂bug。强制科学方法，禁止盲目猜测，要求记录DEBUG.md并限制每次修改行数，适用于测试失败、性能回归及环境差异等场景。
非 trivial bug 调试
修复后复现的 bug
性能回归分析
本地与 CI 行为不一致
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指导创建具有独特设计感的高质量前端界面，避免通用AI审美。通过设计思维确定大胆的美学方向，并生成包含排版、色彩、动效等细节的工业级代码。
构建网页组件
开发页面或应用
需要高设计质量的前端实现
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通过Google Analytics Data API拉取GA4数据，生成SEO报告、流量分析及转化诊断等可执行建议。支持自定义脚本分析网站性能、跳出率及多时段对比，助力数据驱动优化。
查询网站流量和性能指标
分析SEO效果及有机搜索表现
诊断高跳出率页面
对比不同时间段的数据差异
获取用户行为与转化率报告
npx skills add LichAmnesia/lich-skills --skill google-analytics -g -y
基于Google Nano Banana 2模型的文本生成图像与图像编辑技能，支持多种分辨率及提示词模板。
用户要求生成图片、照片或海报
用户提供输入图像并要求修改
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用于长期多任务开发流程，通过项目-冲刺-任务层级、工作树隔离、自动化审查循环及治理代码，支持编排器驱动的多会话协作与状态恢复。
需要跨多个文件或垂直切片进行长时间（超过4小时）的开发任务
由编排器（如/loop）驱动的多轮迭代且需子代理审查
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通过规范驱动开发流程（规格、计划、构建、测试、审查、发布），引导AI编码代理在复杂功能或重构前明确需求与边界，确保质量与可追溯性。
启动涉及多文件的新功能或项目
需求模糊需转化为具体规格
进行架构决策
接手未完成的半截工作
npx skills add LichAmnesia/lich-skills --skill spec-driven-dev -g -y
将3-30个原始研究资料聚合为结构化报告，通过按需检索而非全量拼接，保留完整证据链与来源溯源，解决长文本注意力分散及信息丢失问题。
需要整合多个相关研究笔记或文档
要求提供带有具体文件路径的行级引用溯源
希望发现不同来源间的矛盾点
npx skills add LichAmnesia/lich-skills --skill wiki-aggregate -g -y
项目启动前的决策门禁，通过五项框架检查、历史记忆比对及热情冷却期，默认拒绝低可行性项目，输出包含止损标准的公开承诺文档，防止沉没成本陷阱。
用户表达想开始新项目或接受客户委托的意图
准备创建新代码仓库或签署合同前
在调用 /spec 或 /build 等开发技能之前
npx skills add LichAmnesia/lich-skills --skill go-no-go -g -y
