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pydantic/pydantic-ai
GitHub将新发布的语言或图像生成模型集成到 pydantic-ai 框架中。通过验证提供商端点、配置能力标志、适配器及测试，确保新模型 ID 被系统正确识别和支持。
安装全部 Skills
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集合内 Skills (11)
将新发布的语言或图像生成模型集成到 pydantic-ai 框架中。通过验证提供商端点、配置能力标志、适配器及测试，确保新模型 ID 被系统正确识别和支持。
需要支持提供商发布的新模型 ID
为新模型添加 SDK 适配和测试逻辑
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指导为 Pydantic AI 添加新供应商 API 功能（如缓存、结构化调用）。强调先复用现有跨供应商抽象，再设计默认值与能力标志。
需要新增供应商特定的 API 功能支持
在库中集成新的模型特性或参数
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评估并补全仅修复局部症状的PR或Issue，确保覆盖完整集成契约、测试及文档。
PR仅修复表面错误
需验证是否符合规范
防止集成债务
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专为ADHD用户设计的沟通风格技能，要求结果优先、结构化提问、无冗余废话。适用于所有交互场景，确保信息清晰易读，提升决策效率。
任何消息回复
编码任务
调试问题
规划讨论
日常闲聊
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指导 Agent 创建及推进 Pull Request 的全流程技能，涵盖 PR 标题撰写、标签管理、推送前代码审查、CI 监控及评论处理。
用户要求打开或推进 PR
用户要求向仓库推送提交
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自动处理当前分支PR的未解决审查评论，通过获取上下文、复现缺陷、评估影响范围，执行修复、拒绝、升级或创建Issue等操作，以完成代码审查闭环。
用户请求处理PR审查意见
需要自动化回复和解决PR评论
npx skills add pydantic/pydantic-ai --skill address-feedback -g -y
在推送代码前进行本地高质量代码审查，捕获早期缺陷。支持无PR和PR迭代场景，依据rubric分析变更并返回可执行修复建议，独立于CI自动审查。
首次推送分支前
向现有PR推送新代码前
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用于管理 Pytest VCR 录制、回放及快照验证的测试技能，支持通过命令行记录 HTTP 交互、验证 cassette 播放正确性，并提供专用脚本解析 YAML 格式的请求响应内容以便调试。
运行测试时启用 --record-mode 录制 HTTP 请求
验证 VCR cassette 回放是否正确
检查或调试 YAML 格式的 cassette 请求响应体
npx skills add pydantic/pydantic-ai --skill testing-skill -g -y
提供基于 Pydantic AI 构建生产级 AI Agent 的模式、架构指导及代码示例，涵盖工具添加、结构化输出、流式处理、多智能体协作及行为测试等核心功能。
用户询问如何构建 AI Agent 或使用 Pydantic AI 框架
需要为 Agent 添加工具、能力或实现结构化输出
涉及 Agent 的流式响应、多代理委托或行为测试
npx skills add pydantic/pydantic-ai --skill building-pydantic-ai-agents -g -y
指导将 Python LangChain/LangGraph 应用迁移至 Pydantic AI，强调行为一致性、最小化重构切片及严格测试验证。
需要将 LangChain 或 LangGraph 代码迁移到 Pydantic AI
涉及 LCEL 管道、Agent 或 Graph 的重构任务
npx skills add pydantic/pydantic-ai --skill migrating-langchain-to-pydantic-ai -g -y
针对大型新功能PR进行独立审计，先通过外部资料构建理想测试用例，再与实现对比以发现行为完整性差距。
收到包含新API、协议或子系统的大型功能PR
需要评估新功能在真实生产环境中的鲁棒性和完整性
npx skills add pydantic/pydantic-ai --skill poweruser-feature-audit -g -y
