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GreyDGL/PentestGPT
GitHub智能路由助手，根据用户场景推荐合适的技能或工作流。涵盖从想法到上线的主流程、多会话构建、问题分流及代码库维护，支持会话间上下文交接与状态管理。
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Skills in Collection (17)
智能路由助手，根据用户场景推荐合适的技能或工作流。涵盖从想法到上线的主流程、多会话构建、问题分流及代码库维护，支持会话间上下文交接与状态管理。
不确定使用哪个技能
需要规划开发工作流
处理积压的Bug或需求
需要跨会话传递上下文
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提供代码库设计中深层模块的共享词汇与原则，指导接口设计、模块拆分及重构，提升代码的可测试性与可维护性。
设计或改进模块接口
寻找模块深化机会
决定模块边界位置
使代码更具可测试性或AI导航能力
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针对顽固bug和性能回归的诊断技能，核心在于构建紧密的反馈循环以快速定位问题。通过测试、脚本或重放等手段验证假设，提升复现率并缩小排查范围。
用户要求诊断或调试代码
报告功能损坏、报错、失败或性能缓慢
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用于构建和精炼项目领域模型，统一术语并记录架构决策。通过挑战模糊语言、验证代码一致性、更新上下文文档及审慎创建ADR，确保领域设计的精确性和一致性。
需要统一领域术语或通用语言
记录架构决策记录(ADR)
其他技能需要维护领域模型
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通过持续追问压力测试用户计划或设计，帮助梳理决策依赖并达成共识。适用于构建前验证方案可行性，支持结合代码库探索以提供精准建议。
用户希望压力测试计划
使用 'grill' 相关触发词
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将当前对话压缩为交接文档，供新 Agent 接续工作。保存至系统临时目录，包含建议技能列表，避免重复已有工件内容并脱敏敏感信息。
需要中断当前会话并将上下文传递给其他 Agent
生成跨 Agent 的工作交接摘要
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扫描代码库以识别架构痛点，生成可视化HTML报告并提出重构建议，旨在提升模块深度、可测试性及AI导航能力。
需要优化代码结构时
评估模块耦合度与可测试性时
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用于快速构建一次性原型以验证设计假设。根据问题是逻辑状态还是UI外观，分别生成终端交互应用或多种UI变体，强调快速运行、无持久化及用完即删。
需要验证业务逻辑或状态模型是否正确
需要探索或对比不同的UI设计方案
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用于初始化工程技能所需的仓库配置，包括问题追踪器、分类标签及领域文档结构。通过交互式引导帮助用户确认设置，为后续技能运行奠定基础。
首次使用工程技能前需初始化仓库
需要配置或重置 Issue Tracker、Triage Labels 和 Domain Docs
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指导测试驱动开发（TDD）的实践规范。强调通过公共接口验证行为，采用垂直切片而非水平切片，遵循红-绿-重构循环，确保测试具备可维护性并反映真实业务逻辑。
用户要求使用 TDD 或测试优先方式开发功能
用户提及 'red-green-refactor' 流程
用户希望编写集成测试或修复 bug 时
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该技能用于在多个会话中系统化地教授用户新技能或概念。它维护一个包含目标、资源、学习记录和课程的状态工作区，强调通过高质量资源和互动练习实现知识的长期保留与深度掌握。
用户请求学习新知识或技能
用户希望进行多阶段的系统性教学
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将产品计划或PRD拆解为可独立执行的垂直切片Issue，自动获取上下文、探索代码库、生成依赖关系并同步至Issue追踪器。
用户要求将计划拆分为Issue
用户提供PRD或Spec需要分解
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将对话上下文与代码库理解综合为产品需求文档（PRD），无需用户访谈，直接生成包含问题、解决方案、用户故事及测试策略的完整文档并发布至项目Issue追踪器。
需要基于已有讨论生成PRD
需要将功能需求整理为标准文档并发布到Issue系统
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管理项目Issue和PR的状态流转，通过分类、验证及编写Agent就绪简报，协助维护者高效处理请求。
需要整理未分类的Issue或PR
查询待处理的Issue或PR列表
指定Issue或PR进行状态变更
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提供编写高质量Agent Skill的参考指南，阐述通过预测性、描述触发分支及信息层级（步骤与参考）来管理上下文与认知负载的核心原则。
需要撰写或优化Skill文档时
理解Agent技能调用机制与触发逻辑时
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通过严格的模拟面试或质询流程，帮助用户打磨和优化设计计划。适用于在方案确定前进行深度审查和压力测试，以提升计划的严谨性和可行性。
需要模拟面试来验证设计思路
希望获得对现有计划的严格批评和建议
准备重要汇报前的预演
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通过严格的模拟面试来打磨计划或设计，并在过程中自动生成架构决策记录(ADR)和术语表。
需要优化系统设计
需要完善技术方案
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