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moeru-ai/apeira
GitHub一种极致压缩的沟通模式，通过删除冠词、填充词和客套话，节省约75%的Token使用量，同时保持技术准确性。适用于用户明确要求简洁或低资源消耗的场景。
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Skills in Collection (11)
一种极致压缩的沟通模式，通过删除冠词、填充词和客套话，节省约75%的Token使用量，同时保持技术准确性。适用于用户明确要求简洁或低资源消耗的场景。
用户说 caveman mode
用户说 talk like caveman
用户说 use caveman
用户说 less tokens
用户说 be brief
用户调用 /caveman
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统一TypeScript SDK，用于构建跨Slack、Teams等多平台的聊天机器人。支持事件处理、消息发送、AI流式响应及自定义适配器，实现一次编写多端部署。
需要构建跨平台聊天机器人
集成Slack/Teams/Discord等IM平台API
实现聊天场景下的AI交互与流式输出
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并行执行代码标准与需求规格双重审查，对比指定版本间的差异。自动定位规范源并检测代码异味，聚合子代理结果以评估代码质量与实现一致性。
用户请求审查分支、PR或自某点起的变更
用户要求检查代码是否符合标准或需求
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通过不断追问和压力测试，将用户计划与现有领域模型及文档对齐。在对话中即时更新 CONTEXT.md 术语表，仅在必要时创建 ADR，确保设计决策清晰、一致且符合项目既定规范。
需要验证设计计划是否符合现有领域模型
希望统一团队术语并更新上下文文档
发现代码实现与设计描述存在矛盾
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通过持续追问和压力测试帮助用户审视计划、决策或想法，逐步梳理决策树并达成共识，仅在确认理解一致后才行动。
用户希望压力测试其思维
用户使用 'grill' 相关触发短语
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将当前对话整理为交接文档，供新代理继续工作。包含建议技能、敏感信息脱敏及外部引用，保存至系统临时目录。
需要移交任务给其他 Agent
中断当前会话并生成上下文摘要
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扫描代码库以识别架构摩擦，通过HTML报告展示重构机会，旨在提升模块深度、可测试性及AI导航能力。结合领域模型与设计词汇，定位浅层模块并提出深化建议。
需要优化代码库整体架构时
寻找提升模块可测试性的重构点时
分析代码耦合度与接口复杂度时
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通过后台代理调查问题，基于官方文档、源码等权威一手来源进行深度研究，并将结果整理为带有引用的 Markdown 文件存入仓库，适用于资料搜集与事实核查任务。
用户需要对某个主题进行深入调研
需要收集文档或 API 的具体事实信息
希望将阅读和资料整理的腿脚工作委托给后台代理
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用于通过对话探索意图和需求，将想法转化为完整设计文档。严格禁止自动执行实现，需经用户审批后输出规范文件并停止。
构思新功能或特性
设计产品规格
头脑风暴创意
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针对 xsAI 及 @xsai/* 包的开发指导，涵盖 OpenAI 兼容接口的文本生成、流式处理、结构化输出及工具调用。提供包选择策略、代码规范与最小化示例推荐。
使用或评估 xsAI 包
构建 OpenAI 兼容的 AI 工作流
需要轻量级 AI SDK 集成
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通过严格的模拟面试流程，帮助用户打磨和优化项目计划或系统设计。
需要优化设计
准备面试
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