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GreyDGL/PentestGPT
GitHub智能路由技能，指导用户根据需求选择正确的开发流程（如构思、原型、实现）或独立工具（如故障排查、代码优化），并管理会话上下文切换与传递。
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Skills in Collection (17)
智能路由技能，指导用户根据需求选择正确的开发流程（如构思、原型、实现）或独立工具（如故障排查、代码优化），并管理会话上下文切换与传递。
不确定该使用哪个AI技能时
需要规划从想法到发布的完整工作流时
需要在不同会话间转移上下文时
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提供模块设计的统一词汇与原则，指导构建深层模块以优化接口、提升可测试性与可维护性。
设计或改进模块接口
寻找代码深化机会
决定模块边界位置
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针对顽固bug和性能回归的诊断技能，核心在于构建高置信度的反馈循环。通过失败测试、脚本或回放等手段隔离问题，提供从环境搭建到非确定性bug处理的系统化排查方法。
用户要求诊断或调试代码
报告系统出现故障、报错或性能下降
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主动构建和精炼项目领域模型，通过挑战术语、澄清模糊语言、场景压力测试及代码交叉引用，确保统一语言的一致性，并适时创建上下文文档和架构决策记录。
用户希望明确领域术语或通用语言
需要记录架构决策
其他技能需要维护领域模型
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通过逐一追问压力测试用户计划或设计，帮助梳理依赖并达成共识。支持结合代码库探索以提供建议答案，适用于构建前的方案验证场景。
用户希望压力测试计划
使用 'grill' 相关触发词
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将当前对话压缩为交接文档，供新 Agent 继续工作。保存至系统临时目录，包含建议技能列表，避免重复已有工件内容并脱敏敏感信息。
需要中断当前会话并将上下文传递给另一个 Agent
用户明确要求生成对话摘要或交接文档
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扫描代码库以发现架构深化机会，生成可视化HTML报告。基于领域模型和设计词汇（如模块、接口、深度），识别浅层模块并提出重构建议，旨在提升可测试性和AI导航能力。
需要分析代码库架构质量
寻找重构以提升模块深度和可测试性
生成架构审查可视化报告
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用于构建一次性原型以验证设计，支持逻辑状态机或UI变体探索。提供终端交互应用或多路由切换的UI方案，强调快速运行、无持久化及明确标记为废弃代码，旨在通过低成本试错快速回答设计疑问并决策。
需要验证业务逻辑或状态模型是否合理
需要探索多种不同的UI设计方案
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初始化仓库以支持工程技能，配置问题追踪器、分类标签及领域文档结构。通过交互式引导帮助用户选择GitHub/GitLab/本地Markdown等方案，建立Agent所需的上下文环境。
首次使用工程技能前
需要初始化仓库配置
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指导测试驱动开发(TDD)实践，强调通过公共接口验证行为而非实现细节。提倡垂直切片模式（红-绿-重构），反对一次性编写所有测试的横向切片反模式，旨在提升代码可维护性与测试质量。
用户要求先写测试再实现功能
提及 'red-green-refactor' 流程
需要编写集成测试
进行重构以改进测试结构
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这是一个用于指导AI在多轮会话中系统性教授用户新技能或概念的状态化工作流。它通过维护使命、资源、学习记录和课程等文件，帮助用户从知识获取到技能掌握再到智慧积累，实现深度学习和长期记忆保留。
用户请求学习新技能或概念
需要多会话持续教学
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将计划、规范或PRD拆解为可独立获取的追踪子弹式垂直切片问题，通过上下文分析、代码库探索、与用户确认依赖关系后发布到问题跟踪器。
需要将大型需求拆分为具体任务
根据PRD生成可执行的工作项
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根据对话上下文和代码库现状，无需额外访谈即可综合生成产品需求文档（PRD），并自动发布至项目问题追踪器。
需要基于现有讨论快速生成标准化PRD
将技术讨论转化为结构化需求文档并发布
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通过状态机管理Issue和PR的生命周期，执行分类、验证及编写Agent就绪简报。支持按自然语言指令查询待处理项并推进状态流转。
需要整理或筛选未处理的Issue/PR
根据指令移动Issue或PR到特定状态
生成Agent可执行的Issue简报
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提供编写高质量 Agent Skill 的参考指南，涵盖模型调用与用户调用的权衡、描述编写原则及信息层级结构，旨在提升技能的可预测性和确定性。
需要定义或优化 Agent 技能的触发条件
希望了解如何平衡上下文负载与认知负载
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通过持续的面试式提问，帮助用户打磨和优化计划或设计方案。
需要优化计划或设计时
寻求方案反馈与压力测试时
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通过持续追问和审视来打磨计划或设计，并在过程中自动生成架构决策记录（ADR）和术语表等文档。
需要深入审视设计方案时
要求生成 ADR 或术语表时
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