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GreyDGL/PentestGPT
GitHub作为技能路由器，指导用户根据场景选择合适的工作流（如从想法到上线、多会话构建）或独立技能（如原型、测试），涵盖需求梳理、任务拆分及上下文管理。
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Skills in Collection (17)
作为技能路由器，指导用户根据场景选择合适的工作流（如从想法到上线、多会话构建）或独立技能（如原型、测试），涵盖需求梳理、任务拆分及上下文管理。
不确定该使用哪个开发流程或技能
需要规划从想法到代码实现的整体路径
需要在不同会话间传递上下文或启动新任务
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提供模块设计的统一词汇与原则，指导创建高内聚、低耦合的深层模块。用于定义接口、实现、接缝等概念，优化代码可测试性与AI可读性。
设计或改进模块接口
重构代码结构
确定模块边界与接缝
提升代码可测试性
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用于诊断复杂Bug和性能回归的技能。核心在于构建紧密的反馈循环，通过测试、脚本或工具快速复现问题，从而定位根因并指导修复。
用户要求诊断或调试代码
报告应用崩溃、报错或运行缓慢
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用于构建和维护项目领域模型，统一术语和通用语言。通过挑战现有词汇、澄清模糊概念、结合代码验证及适时编写架构决策记录（ADR），确保领域设计与实现一致。
需要统一项目术语或建立通用语言
记录架构决策或领域设计变更
澄清业务逻辑中的模糊概念
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通过连续追问压力测试用户的设计或计划，逐步澄清依赖关系并达成共识。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，引用而非复制已有工件，并脱敏敏感信息。
需要暂停或转移对话上下文给其他Agent时
生成会话总结以便后续继承工作时
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扫描代码库以发现架构优化机会，生成可视化HTML报告并深入探讨重构方案。旨在提升模块可测试性与AI可读性，通过深度化浅层模块改善系统结构。
需要分析代码库架构问题
寻求重构以提升可测试性和清晰度
生成架构审查报告
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用于快速构建一次性原型以验证设计，支持逻辑状态机或UI变体两种分支。通过最小化代码、内存运行和清晰标记，帮助开发者低成本探索方案并记录决策。
需要验证业务逻辑或状态模型是否正确
需要生成多种UI设计方案进行对比
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用于初始化仓库的工程技能配置，自动设置问题追踪器、分类标签词汇及领域文档布局。通过交互式引导帮助用户选择 GitHub/GitLab/本地 Markdown 等方案，并生成必要的上下文文件，为后续工程技能运行奠定基础。
首次使用工程技能前需配置仓库
需要建立或标准化 Issue 追踪和文档结构
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指导用户遵循测试驱动开发（TDD）实践，强调通过公共接口验证行为而非实现细节。提倡垂直切片方式，即逐个编写测试并立即实现对应代码，避免先写所有测试再实现的错误模式。
用户希望以测试优先的方式构建功能或修复bug
提到红-绿-重构流程
需要集成测试
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用于指导AI在多轮会话中教授用户新技能或概念。通过维护教学工作区文件（如任务目标、参考材料、学习记录等）来跟踪学习状态，基于高质量资源设计互动课程，注重长期记忆构建与知识内化。
用户请求学习新知识
用户希望掌握某项技能
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将计划或需求拆解为可独立执行的垂直切片问题，涵盖上下文获取、代码探索、切片草稿、用户确认及发布至追踪器全流程。
需要将大型任务拆分为具体子任务
根据PRD或计划创建可执行的工作项
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基于对话上下文和代码库理解，自动生成产品需求文档（PRD）并发布至项目问题追踪器。无需额外访谈，直接综合已有信息，涵盖问题陈述、用户故事及测试方案等核心内容。
需要生成产品需求文档
将讨论内容转化为结构化PRD
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通过状态机对Issue和PR进行分类、验证并生成Agent就绪简报，管理从待处理到就绪或拒绝的全流程。
需要分类或验证Issue/PR
生成Agent就绪简报
查询需关注的Issue
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提供编写高质量Agent Skill的指导原则，涵盖模型调用与用户调用的权衡、描述写作技巧及信息层级结构，旨在提升Skill的可预测性和确定性。
询问如何编写或优化Agent Skill
需要理解Skill的触发机制和描述规范
涉及Agent技能开发的元编程指导
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通过模拟高压面试场景，对计划或设计方案进行严苛审查与压力测试，以发现潜在漏洞并优化方案质量。
需要验证设计方案的健壮性
寻求对现有计划的批判性反馈
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通过持续的面试式对话，帮助打磨计划或设计方案，并在过程中生成 ADR 和术语表等文档。
需要深入评审或完善设计/方案时
希望自动生成架构决策记录或术语表时
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