用于记录架构决策和上下文文档的 Skill，指导编写 ADR 以解释技术选型背景、权衡及后果，辅助未来工程师理解代码库。
根据目标平台（React/MDX、Comark或纯Markdown）生成并粘贴标准化的ASCII图表或JSX组件，用于文档和PR中辅助说明技术细节。
查询AI厂商免费规则与定价，更新README表格或补充新Provider资料。先读本地配置确定接入厂商，再搜索定位官方页面，用firecrawl抓取并提炼数据，最终生成统一格式的文档表格。
指导撰写和维护项目文档，强调文档应作为解释原理的词汇表而非代码镜像。核心原则是避免复制可被代码直接推导的细节，保持单一事实源，通过链接构建文档树，并定期清理过时内容。
提供Tangle组件YAML格式规范参考，定义组件结构、输入输出类型及管道图实现方式，用于标准化数据流水线组件的配置与开发。
指导在代码推送到 main 分支前，以用户视角撰写简短、清晰的发布说明。禁止使用技术细节和内部重构记录，强调先于提交编写，确保内容对用户有价值且简洁。
用于在项目开发、调试或讨论后，将学到的有价值信息（如API签名、契约、错误处理模式等）更新到.trellis/spec/代码规范文档中，确保未来执行的安全性和一致性。
生成 shadcn/ui 风格 README 徽章、图表、头部横幅及贡献者/赞助商网格，替代 Shields.io，优化项目文档视觉呈现。
在产品设计阶段主动构建和精炼领域模型，挑战模糊术语，讨论边界场景，并即时更新领域词汇表、ADR或RFC。用于确定词汇、评估命名或涉及决策文档变更时。
用于在开发、调试或讨论后，将关键经验、契约和约定更新为可执行的代码规范文档。确保未来会话能安全执行，涵盖触发条件、输出结构及规范与指南的区别。
PromptedGenerator 是 DataFlow 中用于单字段 LLM 生成的算子。它读取 DataFrame 指定列，拼接提示词后批量调用 LLM 服务生成内容并写回。适用于在数据流管道中集成 LLM 生成能力。
将讨论内容综合为里程碑简报（PRD），生成M###-CONTEXT.md，聚焦业务成果与架构决策而非具体任务。
