SKRIPTLINIE
Mit print debuggen, dreimal in dieselbe Grube fallen.
Fehler beim ersten Durchlauf verortet — du prüfst, statt nachzubessern.
46 Skills auf dieser Linie
Strukturierter Workflow zum Selbstdebugging von KI-Agentenfehlern mithilfe von Erfassung, Diagnose, kontrollierter Wiederherstellung und Introspektionsberichten. Verwenden, wenn ein Agentenlauf fehlschlägt und eine reproduzierbare Diagnose anstelle eines erneuten Versuchs benötigt wird.
Erstelle einen belegbasierten ECC-Installationsplan für ein bestimmtes Repository, indem du Skills, Commands, Rules, Hooks und Extras mittels paralleler, repository-bewusster Überprüfungsdurchläufe in die Buckets DAILY und LIBRARY sortierst. Verwende dies, wenn ECC auf das tatsächlich vom Projekt Benötigte reduziert werden soll, anstatt das gesamte Bundle zu laden.
REST-API-Design-Patterns einschließlich Ressourcenbenennung, Statuscodes, Paginierung, Filterung, Fehlerantworten, Versionierung und Ratenbegrenzung für produktive APIs. Verwenden bei der Gestaltung oder Überprüfung von REST-Endpunkten, Ressourcennamen, Statuscodes, Paginierung oder Versionierung.
Eingebauter Skill zum Erstellen von API-Automatisierung für das Projekt test-automation, physisch unter `.claude/skills/api-test-E10/` abgelegt. Er dient dazu, Schnittstellen-Testmethoden und pytest-Fälle unter `\test-automation\E10自动化\接口自动化测试` hinzuzufügen, zu warten, zu ergänzen und zu migrieren. Auslösende Szenarien umfassen das Hinzufügen neuer Schnittstellenmethoden oder Testfälle, das Nachziehen nicht abgedeckter Schnittstellen anhand von Java Controller-Quellcode oder Jacoco-Berichten, die Wartung bestehender Methoden und Fälle, die Ergänzung der Parametrisierung, die Korrektur von Schnittstellen-Assertions, das Einfügen von Code an angegebenen Positionen, die Suche nach doppelten Implementierungen per URL, die Behandlung von UTF-8-chinesischer Kodierung sowie die Ausführung von pytest mit iterativer Fehlerbehebung auf Basis echter Fehler bis zum Bestehen. Laufzeitartefakte werden im Projektstammverzeichnis unter `api_test_dwp_temp/` abgelegt.
Vollständiges App Store Optimization (ASO)-Toolkit zur Forschung, Optimierung und Verfolgung der Leistung von mobilen Apps im Apple App Store und Google Play Store
Automatische Review-Pipeline — liest die vollständigen CEO-, design-, eng- und DX-Review-Skills vom Datenträger und führt sie sequenziell mit automatischen Entscheidungen anhand von 6 Entscheidungsprinzipien aus. (gstack)
Überwache einen GitHub-Pull-Request nach der Erstellung, indem du Review-Kommentare, CI-Checks/Workflow-Runs und den Merge-Status fortlaufend abfragst, bis der PR gemerged, geschlossen oder Benutzerhilfe erforderlich ist. Diagnostiziere Fehler, wiederhole wahrscheinlich flaky Fehler bis zu dreimal, behebe und pushe bei Bedarf branchbezogene Probleme automatisch und behalte offene PRs im Blick, damit neue Review-Rückmeldungen zeitnah angezeigt werden. Verwende es, wenn der Nutzer Codex bittet, einen PR zu überwachen, CI zu beobachten, Review-Kommentare zu bearbeiten oder Fehler und Rückmeldungen bei einem offenen PR im Auge zu behalten.
Testet in echten Browsern über Chrome DevTools MCP. Verwenden Sie es beim Erstellen oder Debuggen von Anwendungen, die im Browser laufen, sowie zum Prüfen des DOMs, Erfassen von Konsolenfehlern, Analysieren von Netzwerkanfragen, Profilen der Leistung oder Verifizieren der visuellen Ausgabe mit echten Laufzeitdaten. Der chrome-devtools MCP-Server muss konfiguriert sein.
Analysiert eine Codebasis und empfiehlt Claude Code-Automatisierungen (hooks, subagents, skills, plugins, MCP servers). Verwenden, wenn der Benutzer nach Automatisierungsempfehlungen fragt, seine Claude Code-Einrichtung optimieren möchte, Verbesserungen der Claude Code-Workflows erwähnt, fragt, wie Claude Code erstmalig für ein Projekt eingerichtet wird, oder wissen möchte, welche Claude Code-Funktionen er nutzen sollte.
Brückt diese Sitzung von Claude Code oder Codex zu Telegram, Discord, Feishu/Lark, QQ oder WeChat, damit der Nutzer von seinem Telefon aus mit Claude chatten kann. Verwenden Sie es zum Einrichten, Starten, Stoppen, Statusprüfung, Diagnostizieren, Rekonfigurieren oder Prüfen der Logs des claude-to-im Bridge-Daemons sowie zum Weiterleiten von Claude-Antworten an eine Messaging-App. Nicht verwenden für eigenständige Bots, Webhook-Integrationen oder Programmierung mit IM-Plattform-SDKs.
Umfassender Cloudflare-Plattform-Skill zu Workers, Pages, Speicher (KV, D1, R2), KI (Workers AI, Vectorize, Agents SDK), Netzwerk (Tunnel, Spectrum), Sicherheit (WAF, DDoS) und Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi). Für jede Cloudflare-Entwicklungsaufgabe geeignet.
Führt eine Code-Review entlang mehrerer Achsen durch. Vor dem Zusammenführen jeder Änderung verwenden, unabhängig davon, ob der Code von Ihnen, einem anderen Agenten oder einem Menschen geschrieben wurde, um die Qualität vor dem Eintrag in den Main-Branch multidimensional zu bewerten.
Vereinfacht Code zur Verbesserung der Klarheit. Verwenden Sie es beim Refactoring zur Verbesserung der Lesbarkeit, ohne das Verhalten zu ändern, oder wenn Code funktioniert, aber schwerer zu lesen, zu warten oder zu erweitern ist als nötig. Auch bei der Überprüfung von Code mit unnötiger Komplexität geeignet.
Aktualisiert den Titel und den Body eines oder mehrerer Pull Requests.
Projektübergreifende Basis-Coding-Conventions für Benennung, Lesbarkeit, Unveränderlichkeit und Code-Qualitätsprüfung. Verwenden Sie detaillierte Frontend- oder Backend-Fähigkeiten für frameworkspezifische Muster. Verwenden Sie diese bei der Prüfung von Codequalität oder Benennung, wenn keine frameworkspezifische Fähigkeit zutrifft.
Fasst die Qualitätslatte eines Projekts als schriftlichen Vertrag und verhindert, dass Agenten sie heimlich senken. Es befragt den Nutzer zu den wichtigen Dimensionen, liefert sinnvolle Standard-Schwellenwerte, wenn ihm keine Zahl einfällt, trägt alles in CONSTRAINTS.md ein und überwacht den Diff auf Abschwächungen: neue @ts-ignore- oder eslint-disable-Unterdrückungen, übersprungene oder gelöschte Tests, entfernte Assertions, nicht implementierte Stubs, heruntergesetzte Schwellen. Verwenden, wenn keine Qualitätslatte dokumentiert ist, der Nutzer 'Constraints aufsetzen' oder 'unsere Standards definieren' sagt, Dimensionen wie Barrierefreiheit, Web-Performance oder Coverage als erzwungene Constraints eingerichtet werden sollen, ein Agent Checks zum Schweigen bringt oder Tests überspringt, um grün zu werden, ein Coverage- oder Performance-Schwellenwert gesucht ist und keine Zahl bekannt ist, oder ein Agent mehr Code schreibt, als jemand lesen wird.
Leitet systematisches Debugging zur Ursachenanalyse. Verwenden Sie es bei fehlgeschlagenen Tests, fehlerhaften Builds, plötzlich nicht mehr funktionierenden Features, unerwartetem Verhalten oder unerwarteten Fehlern. Hilft, systematisch die Ursache zu finden und zu beheben, anstatt zu raten.
DNAnexus Cloud-Genomics-Plattform. Erstellen Sie Apps/Applets, verwalten Sie Daten (Hochladen/Herunterladen), dxpy Python SDK, führen Sie Workflows aus, FASTQ/BAM/VCF, für die Entwicklung und Ausführung von Genomics-Pipelines.
Entwurf, Überprüfung und Diagnose von DeepSeek Harness-Tests und -Fixtures, die unter CI-Nebenläufigkeit, gemeinsam genutzten Host-Ressourcen, Uhren, prozessglobalem Zustand, Unterprozessen, Netzwerk-Listenern oder asynchronem Teardown nichtdeterministisch fehlschlagen können. Zu verwenden beim Hinzufügen oder Ändern von Tests mit diesen Risiken, bei der Untersuchung instabiler CI oder bei der Überprüfung der Testisolation; dsh-pre-push-checks separat verwenden, um ausgehende Befehle auszuwählen.