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xintaofei/codeg
GitHub用于创意工作前的意图探索与需求分析，通过对话将想法转化为设计方案。强制在实施前获得人类批准，防止未经审视的假设导致返工，确保设计合理后再进入开发阶段。
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Skills in Collection (26)
用于创意工作前的意图探索与需求分析，通过对话将想法转化为设计方案。强制在实施前获得人类批准，防止未经审视的假设导致返工，确保设计合理后再进入开发阶段。
创建新功能或组件前
需要澄清用户需求或设计意图时
进行可行性研究（Spike）前
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用于并行分发多个独立任务给专用智能体，避免共享状态干扰。通过隔离上下文和并发执行，高效处理多子系统故障或测试失败，提升排查与修复效率。
存在多个相互独立的故障点
需要同时调查不同子系统的失败问题
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用于加载并审查实施计划，在隔离工作区中严格按步骤执行任务并进行验证。遇到阻碍时暂停请求帮助，完成后调用子技能完成分支收尾。
用户提供了书面实施计划需要执行
需要按步骤实现开发任务
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用于开发分支完成后的集成决策与执行。流程包括验证测试、检测Git环境（普通仓库或Worktree）、确定基础分支，并根据环境提供合并、创建PR或保留分支等选项，最终安全地整合代码并清理工作区。
开发功能已完成且测试通过
需要决定如何集成当前开发分支
准备将特性分支合并到主干
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指导在接收代码审查反馈时，先验证再实施。强调技术严谨性，禁止盲目执行或表演性认同，要求澄清模糊项、评估合理性并按优先级处理，必要时进行技术反驳。
收到代码审查反馈
审查意见模糊不清
需要决定如何回应审查建议
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该 Skill 用于在开发任务完成、重大功能实现或合并前，调度代码审查子代理以验证工作质量。通过提供精确上下文而非完整会话历史，帮助尽早发现并修复关键问题，确保代码符合需求。
完成子代理驱动的开发任务后
实现主要功能后
合并到主分支前
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一种在单会话内通过为每个独立任务分发全新子代理来执行实施计划的开发模式，强调隔离上下文、逐任务审查及最终整体审查，以实现高质量快速迭代。
需要执行包含多个独立任务的实现计划
希望在当前会话中并行处理不同任务以加速开发
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提供系统化调试方法论，强调先定位根因再修复。适用于测试失败、生产Bug及性能问题等场景，指导通过阅读日志、复现问题和分析变更来排查故障。
遇到任何Bug或错误
测试用例失败
系统出现意外行为
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遵循测试驱动开发原则，强制先写失败测试再实现代码。适用于新功能、修复及重构，确保测试覆盖真实行为并验证正确性。
实现新功能
修复Bug
重构代码
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用于在开始功能开发前创建隔离的Git工作区，优先使用原生工具，无则回退至git worktree，避免污染当前分支。
需要隔离环境进行新功能开发
执行实现计划前需确保工作区独立
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定义 Agent 启动对话时的核心规则，强制在回复或行动前优先检查并调用相关技能，确保使用正确的流程（如头脑风暴或调试）而非盲目执行。
用户发起新对话或任务请求
Agent 准备进行澄清、探索代码库或执行任何操作前
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强制在宣称完成前执行验证命令并确认输出，禁止无证据断言。涵盖测试、构建、修复等场景的严格核查流程，防止虚假报告。
准备提交代码或创建PR前
宣称任务完成或修复成功时
需要确认测试结果或构建状态
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用于在编码前将需求转化为详细、可执行的实施计划。指导工程师分解任务、设计文件结构并遵循TDD原则，确保每步任务独立且可测试。
拥有多步骤任务的规格说明或需求文档
准备开始编码前的规划阶段
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将测试驱动开发应用于技能文档编写，通过红绿重构循环验证技能有效性。用于创建、编辑或验证技能，确保代理在无技能时失败、有技能时合规，从而提升技能质量与可复用性。
创建新技能
编辑现有技能
部署前验证技能
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用于学术研究的引用管理，支持搜索Google Scholar和PubMed、提取元数据、验证引用准确性及生成BibTeX。
搜索学术论文
转换DOI为BibTeX
验证引用信息
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基于观察或数据，遵循科学方法框架生成可验证假设、提出机制并设计实验。强制要求结合 scientific-schematics 技能生成图表以增强报告完整性，适用于跨领域的科学探究与文献驱动的研究场景。
从初步数据或观察中制定可测试的假设
为科学问题设计实验方案
探索现象的竞争解释
进行基于文献的假设生成
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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。支持生成科研示意图以增强可视化表达，提供结构化检查清单与建设性反馈。
撰写正式同行评审报告
评估基金申请书
检查CONSORT/STROBE等报告规范合规性
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基于ScholarEval框架系统化评估学术论文，涵盖问题定义、方法、分析及写作维度，提供量化评分与反馈。支持科研论文、提案及综述的质量审查与发表就绪度评估。
评估研究论文质量
审查文献综述完整性
评审研究方法设计
评估学术写作水平
为学术工作提供结构化反馈
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辅助科研人员通过对话式协作进行创意发散，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阶段，旨在激发新颖的研究方向和实验设计思路。
生成新颖的研究想法或方向
探索跨学科联系和类比
挑战现有研究框架中的假设
开发新的方法论
识别研究空白或机会
克服解决问题的创意瓶颈
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评估科学主张与证据质量，审查实验设计有效性，识别偏见和混杂因素，应用GRADE或Cochrane框架进行批判性分析。适用于研究论文评审、系统评价及方法论严谨性评估。
评估研究方法和实验设计
审查科学主张的有效性
识别研究中的偏见和混杂因素
应用GRADE或Cochrane框架评估证据质量
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用于生成符合期刊出版标准的高质量科学可视化图表。支持多面板布局、显著性标注、误差线及色盲友好配色，适配Nature等期刊格式，利用matplotlib/seaborn/plotly实现专业级数据呈现。
创建科学论文投稿用图
准备Nature/Science等期刊提交图表
制作多面板一致性风格图表
确保图表色盲友好和可访问性
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用于实验前的研究设计，涵盖随机化、区组划分及多种DOE布局（如析因、响应面），旨在避免混杂和伪重复，确保数据可解释性。
规划比较实验或试验并决定单元分配
询问如何避免混杂因素或设置实验结构
需要生成因子实验或随机化方案
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针对200多种科学数据文件格式进行自动化探索性数据分析，涵盖类型检测、质量评估及报告生成，支持化学、生物信息学等领域。
用户请求分析或探索科学数据文件
需要理解数据集结构、内容或质量
在深入分析前获取数据概览和下游建议
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提供10个学术文献API的检索能力，支持论文、引文、全文及预印本查询。通过选择权威数据库、调用API并返回带可复现来源的结果，满足DOI/PMID查找、主题搜索等需求。
查找特定论文或DOI/PMID/arXiv ID
搜索特定主题的学术论文
获取论文的引用关系或作者发表列表
查找开放获取的PDF全文或预印本
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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、假设检查、效应量计算及APA格式报告。适用于比较组别、验证假设或撰写结果等场景。
需要选择统计检验方法
分析实验或调查数据
检查统计假设
计算样本量或功效
生成APA格式报告
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用于研究设计前的样本量与统计功效计算。支持先验分析、最小可检测效应及功效曲线生成，涵盖t检验、回归等闭式公式及混合模型等的蒙特卡洛模拟方法，适用于资助申请或伦理审查的样本量论证。
询问需要多少受试者或样本
进行先验统计功效分析
计算最小可检测效应(MDE)
为资助或协议提供样本量依据
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