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xintaofei/codeg
GitHub在实现前通过对话澄清意图并生成设计，强制用户审批。支持Spike、Bounded和Architectural三种路径以适配不同复杂度任务。
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Skills in Collection (26)
在实现前通过对话澄清意图并生成设计，强制用户审批。支持Spike、Bounded和Architectural三种路径以适配不同复杂度任务。
创建新功能或组件前
修改现有行为或架构前
npx skills add xintaofei/codeg --skill brainstorming -g -y
指导在多个独立任务并行执行时，如何向专用子代理分发工作。通过隔离上下文和精准指令，实现并发处理不同问题域，提升多失败场景下的排查与修复效率。
面对2个以上可并行的独立故障
多个子系统或测试文件存在无关联的失败
npx skills add xintaofei/codeg --skill dispatching-parallel-agents -g -y
用于在独立会话中加载并执行书面实施计划。Agent需先审查计划、创建待办事项，然后按步骤逐一执行任务并进行验证，最后调用子技能完成开发分支的收尾工作。
用户提供了详细的实施计划并要求执行
需要在一个隔离环境中按计划逐步实现功能
npx skills add xintaofei/codeg --skill executing-plans -g -y
辅助完成开发分支收尾，验证测试通过后检测环境并引导用户选择合并、推PR或保留分支，执行集成与清理。
实现已完成且测试通过
需要决定如何整合工作
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处理流程，强调在实施前进行技术验证、澄清模糊点及合理反驳，禁止盲目执行或表演性回复。
收到代码审查意见
审查反馈存在技术疑问或不明确时
npx skills add xintaofei/codeg --skill receiving-code-review -g -y
指导在完成任务、实现大功能或合并前，通过获取Git SHA并调度代码审查子代理来请求代码评审。强调提供精准上下文而非会话历史，并根据反馈修复关键问题以确保质量。
完成子代理驱动开发中的任务后
实现重大功能后
合并到主分支前
npx skills add xintaofei/codeg --skill requesting-code-review -g -y
通过为每个独立任务分派拥有隔离上下文的子智能体，并在每步及最终进行审查，实现高效、高质量的计划执行。
需要执行包含多个独立任务的实施计划
希望在同一会话中并行处理开发任务以保持上下文纯净
npx skills add xintaofei/codeg --skill subagent-driven-development -g -y
提供系统化调试方法论，强调先查明根本原因再修复。涵盖错误分析、复现、变更检查及多组件诊断，防止盲目修改，适用于各类技术故障排查。
遇到代码Bug或异常行为
测试用例失败
生产环境故障
性能问题排查
npx skills add xintaofei/codeg --skill systematic-debugging -g -y
指导开发者遵循测试驱动开发流程：先写失败测试，再实现最小代码使其通过，最后重构。强调必须验证测试先失败，禁止无测试写生产代码，适用于新功能、修复及重构场景。
实现新功能前编写测试
修复Bug时先定义行为测试
进行代码重构时确保有测试覆盖
npx skills add xintaofei/codeg --skill test-driven-development -g -y
用于创建隔离工作区，优先检测现有环境或使用原生工具，无则回退至 git worktree。确保功能开发时工作空间独立，避免干扰当前分支状态。
开始需要隔离的工作区的功能开发
执行实现计划前需确保工作空间独立
npx skills add xintaofei/codeg --skill using-git-worktrees -g -y
定义AI助手在启动对话或执行任务前必须优先检查并调用相关技能的核心规则。涵盖技能优先级、防理性化红牌及平台适配，确保操作规范化。
开始新对话
准备执行任何任务
生成回复前
npx skills add xintaofei/codeg --skill using-superpowers -g -y
强制在声称工作完成、修复或测试通过前，必须运行验证命令并确认输出结果。禁止基于推测或部分检查做出成功断言，确保所有声明均有最新证据支持，防止虚假报告。
准备提交代码或创建PR前
声称任务已完成或Bug已修复时
报告测试或构建成功时
npx skills add xintaofei/codeg --skill verification-before-completion -g -y
用于在编码前制定详细实施计划，将需求分解为独立、可测试的微小任务步骤。涵盖文件结构设计、范围检查及TDD规范，确保开发流程清晰可控。
需要为多步骤任务编写实现计划
收到功能规格或需求文档
npx skills add xintaofei/codeg --skill writing-plans -g -y
指导如何基于TDD理念编写、编辑和验证Agent技能文档，通过压力测试确保规范有效。
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
用于学术研究的综合引文管理，支持搜索论文、提取元数据、验证引用并生成BibTeX。
搜索学术论文
转换DOI为BibTeX
验证引用准确性
清理和格式化BibTeX文件
npx skills add xintaofei/codeg --skill citation-management -g -y
基于观察数据生成可验证的科学假设，设计实验并预测结果。强制要求结合科学图表技能生成可视化示意图，以增强报告完整性与专业性。
需要根据实验观察或初步数据提出可测试的假设
需要设计实验来验证科学问题或探索竞争解释
npx skills add xintaofei/codeg --skill hypothesis-generation -g -y
用于科学论文和基金申请的同行评审，涵盖方法学、统计有效性及报告规范评估，提供结构化检查与建设性反馈。
撰写正式同行评审意见
评估基金申请提案
检查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、提案及综述的质量，涵盖问题定义、方法论、分析及写作维度，提供量化评分与改进建议。
评估研究论文质量
审查研究方法设计
评估学术写作水平
提供结构化同行评审反馈
npx skills add xintaofei/codeg --skill scholar-evaluation -g -y
作为科研创意伙伴，通过对话协作生成新颖研究想法、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、克服创意瓶颈及构思实验设计等场景。
生成新颖研究想法或方向
探索跨学科联系和类比
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障碍
npx skills add xintaofei/codeg --skill scientific-brainstorming -g -y
用于评估科学声明和证据质量，审查实验设计有效性，识别偏见与混杂因素，并应用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偏倚风险评估
npx skills add xintaofei/codeg --skill scientific-critical-thinking -g -y
用于生成符合期刊出版标准的科学可视化图表，支持多面板布局、显著性标注及色盲友好配色，确保图像在投稿时满足格式与清晰度要求。
创建科学手稿插图
准备Nature/Science等期刊投稿图片
制作多面板一致性风格图表
优化现有图表以满足出版规范
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用于在数据收集前设计实验方案，包括选择设计类型、随机化、区组划分及多因素实验布局，旨在确保结果可解释并避免混淆。
规划比较实验或试验并决定如何分配单位
询问如何对受试者/样本进行分组或随机化
提及随机化、区组、分层、控制变量、析因设计或实验设计(DOE)
咨询如何设置实验以避免混杂因素
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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、质量及下游建议的Markdown报告。适用于化学、生物信息、显微成像等领域的数据预览与质量评估。
用户请求分析或探索科学数据文件
需要评估数据集的结构和质量
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提供10个学术文献API的查询能力，支持论文、引用、全文及开放获取PDF检索。通过规范流程确保结果可复现与审计，覆盖PubMed、arXiv等主流数据库。
查找特定DOI/PMID/arXiv ID的论文
搜索特定主题或作者的学术文献
获取论文的引用关系或开放获取全文
npx skills add xintaofei/codeg --skill paper-lookup -g -y
提供研究数据的统计分析指导，涵盖假设检验、回归、贝叶斯分析及APA格式报告。支持t检验、ANOVA等，包含假设检查、效应量和功效分析，确保结果严谨可靠。
用户需要比较组间差异或检验假设
用户希望分析实验或调查数据
用户需要计算样本量或进行功效分析
用户要求以APA格式撰写统计结果
npx skills add xintaofei/codeg --skill statistical-analysis -g -y
用于研究设计前的样本量与统计功效计算。支持t检验、回归等闭式公式及蒙特卡洛模拟，适用于确定最小可检测效应、生成功效曲线及为伦理或基金申请提供依据。
询问需要多少受试者/样本
进行先验功效分析
计算最小可检测效应(MDE)
生成功效曲线
为基金或IRB协议论证样本量
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