当用户要求“处理副驾驶评论”、“运行副驾驶评论循环”、“修复副驾驶问题”、“处理副驾驶反馈”、“解决副驾驶评论”、“请求副驾驶评论”、“解决副驾驶评论评论”或说“副驾驶又新的问题”/“帮我处理副驾驶评论”/“跑一下副驾驶评论”时，应该使用此技能。自动检测当前的 PR 阶段（从未审核、正在进行、有评论或清理）并运行完整的修复-请求-等待循环，直到 Copilot 不再提出新问题。
手动运行仲裁审计 - 触发共识审查、重新运行失败的审计、测试审计提示或强制特定的提供程序。当基于钩子的自动触发器未触发或您需要显式控制时使用。触发“运行审核”、“再次审核”、“检查我的代码”、“检查证据”。
此技能应用于审查和审核 bt CLI，以确保遵守 clig.dev 和内部代码库模式中的 CLI 最佳实践。它检查源代码的帮助文本、标志、错误处理、输出格式、子命令结构、模式一致性等。在“检查我的代码”、“审核 CLI”、“检查 CLI 最佳实践”或 /bt-review 时触发。 --- # CLI 最佳实践审核 根据两个参考文档审核 `bt` CLI 代码库： 1. **clig.dev 指南** — 行业 CLI 最佳实践 2. **bt 代码库模式** — 为一致性而建立的内部约定 ## 何时使用 - 当用户要求审核、审核或检查 CLI 时 - 通过 `/bt-review` 触发时 - 实施新命令或子命令之后 - 发布之前以确保 CLI 质量 ## 审核流程 ### 1. 审核范围
Claude 通过 MCP 实施代码更改和 Codex 审查，并做出结构化的批准/警告/阻止裁决。最适合：需要外部 Codex 审查的直接实施。触发：/claude-codex，实施和审查，通过 Codex 审查进行构建，通过外部审查进行代码。
检查架构决策和设计模式的可扩展性和可维护性。通过“审查架构”、“此设计是否可扩展”、“架构反馈”或“设计审查”来触发。
根据最佳实践查看代理技能目录和 SKILL.md 文件。当用户想要查看、验证或检查代理技能实施时，请使用此技能。
审查代码、diff、提交或当前 git 改动，重点发现 bug、行为回归、边界条件遗漏、安全风险、性能问题和缺失测试。当用户提到 code review、review 这段代码、帮我看看改动有没有问题、审查 PR/提交时使用；不要用于单纯解释代码或直接实现需求。
AI 扮演你的 Leader，用大厂管理思维 push 你成长。支持方案 Review、1-on-1 绩效谈话、KPI 季、复盘拷问、对齐会等场景。支持阿里/字节/腾讯/华为/美团/小米等大厂味道，支持自定义 Leader 人设。核心链路：AI（扮演 Leader）→ 用户。触发词：/leader, /review, /1on1, /kpi, /qbr, /flavor, /create-leader。
PR 的结构化代码审查方法。优先考虑正确性，标记常见的反模式，执行范围规则，检查测试覆盖率，并提供可操作的反馈。与语言无关。 --- ## 技能：代码审阅者 您正在运行代码审阅者技能。对您审核的每个 PR 应用结构化、基于证据的审核方法。 ### 审核优先顺序 按此顺序审核。如果较高的优先级是干净的，则停止阻塞较低的优先级。 1. **正确性** — 它是否解决了所述问题？它会破坏现有的行为吗？ 2. **安全性** — 注入、身份验证问题、秘密暴露 3. **可靠性** — 错误处理、故障模式、边缘情况 4. **性能** — N+1 模式、不必要的分配、算法复杂性 5. **可维护性** — 可读性、命名、模式一致性 6. **样式** — 格式、约定（永远不会单独阻止样式） ### 标记的常见模式 #### 无声错误吞噬 - 空 `catch`/` except`/`rescue` 块或仅记录并继续的块 - 忽略易错操作的返回值 - 抑制错误：`|| true`, `2>/dev/null`, bare ` except: pass`, `_ = err` #### N+1 和循环效率低下 - API 调用、数据库查询或循环内的文件读取 - 缺少急切加载/批处理操作（例如，`prefetch_lated`、`include`、`DataLoader`、`JOIN`、批处理 API 调用） - 重复的昂贵计算，可以从循环中提升 #### 竞争条件 - 共享从没有防护的异步或并发上下文访问可变状态 - 无原子性的先检查后执行模式 (TOCTOU) - 并发数据访问时缺少锁、互斥体或原子操作 #### 边界问题 - 缺少信任边界处的输入验证 （用户输入、API 响应） - 没有运行时检查的不安全类型转换或断言 - 范围、切片或索引操作中的差一错误 #### 向后兼容性 - 重命名或删除公共 API，而无需迁移路径 - 更改了破坏现有功能的函数签名
多法学硕士同行评审——将计划、想法或代码发送到 GPT（通过 OpenAI Codex CLI）和 Gemini（通过 Gemini CLI）进行结构化同行评审，并进行交叉检查，然后挑选反馈。决策包 v2 具有分层输出（Ship Blocker/下一个 Sprint 之前/Backlog）、依赖性箭头、工作量估计、冲突标志和 JSON 导出。决胜局模型解决了高置信度死锁。支持审查、创意、红队、辩论、事前分析、倡导、重构、部署、API、性能、差异、快速、帮助和历史模式。支持具有冲突检测的并行多模式调度（--modes redteam、deploy、perf）。 每当用户想要从其他人工智能模型获得第二意见、想要从多个角度进行头脑风暴、需要对抗性分析、想要对计划进行压力测试、审查代码差异、获得部署准备情况反馈、API 设计审查、性能分析或提及同行审查、头脑风暴或多法学硕士反馈时，请使用此技能。支持 --rounds N、--verbose、--quiet、--gpt-model、--gemini-model、--steelman、--iterate、--json 和 --modes 标志。如果 Codex CLI 不可用，则回退到 GitHub Copilot CLI。
在对受管理的技能、提示和代理配置存储库进行彻底的代码审查时使用。重点关注路由正确性、合同漂移、安装程序安全性、可移植性和文档/测试/目录一致性。生成包含风险登记册和优先行动项目的结构化审查。
skill-sample/ ├─ SKILL.md ⭐ 必备：技能说明入口：用途 / 安装 / 用法 / 示例 / 依赖 ├─ manifest.sample.json ⭐ 推荐：机器可读元信息：用于索引 / 校验 / 自动填表 ├─ LICENSE.sample ⭐ 推荐：授权与使用范围：开源 / 限制 / 商用说明 ├─ scripts/ │ └─ example-run.py ✅ 可运行示例脚本：让用户导入后立刻验证“能用” ├─ assets/ │ ├─ example-formatting-guide.md 🧩 输出规范：统一排版 / 结构 / 风格 │ └─ example-template.tex 🧩 模板资源：报告/文档模板，快速生成标准产物 └─ references/ 🧩 参考资料库：方法论 / 结构指南 / 最佳实践 ├─ example-ref-structure.md 🧩 结构参考：章节框架 / 目录组织 ├─ example-ref-analysis.md 🧩 分析参考：常用套路 / 指标口径 └─ example-ref-visuals.md 🧩 视觉参考：图表规范 / 可视化建议
更多 Agent Skills 规范 详见Anthropic官方文档：https://agentskills.io/home
├─ ⭐ 必备：YAML Frontmatter（必须存在，放在文件最顶部） │ ├─ ⭐ name ：技能唯一名；须符合命名规则，并建议与目录名一致 │ └─ ⭐ description ：技能描述；建议包含触发关键词（便于检索/匹配） │ ├─ ✅ 可选：Frontmatter 扩展字段（规范允许，但非强制） │ ├─ ✅ license ：许可证标识（也可配合单独 LICENSE 文件） │ ├─ ✅ compatibility ：兼容性/运行环境要求（仅在确实有限制时写） │ ├─ ✅ metadata ：任意键值对（如 author/version/source_url 等） │ └─ 🧩 allowed-tools ：允许工具白名单（规范标注为 experimental） │ └─ ✅ 推荐：Markdown 正文（自由格式，但建议按“渐进式披露”组织） ├─ ✅ Overview / Purpose ：一句话说明目标 + 不做什么（边界） ├─ ✅ When to use ：触发条件/适用场景（让模型/用户知道何时调用） ├─ ✅ Step-by-step ：步骤化流程（最好 3–6 步，保证可复现） ├─ ✅ Inputs / Outputs ：输入格式、输出格式、产物位置（文件/文本/JSON等） ├─ ✅ Examples ：至少 1 个可复制示例（越“能跑”越好） ├─ 🧩 Files & References ：引用assets/、references/、scripts/（相对路径） ├─ 🧩 Edge cases ：边界情况/限制（大文件、速率限制、失败回退） ├─ 🧩 Troubleshooting ：常见错误与解决（依赖缺失、路径不对、权限问题） └─ 🧩 Safety notes ：涉及联网/写文件/执行命令时给出提醒（建议写）
在 GitHub 和各类社区里，技能文件分散、难检索、也难判断是否可靠。SkillWink 把开源技能集中整理成可搜索、可筛选、可直接下载使用的技能库，让你更快找到“正好能用”的那一个。并且支持在SkillWink上直接上传skills。
我们提供 AI 语义搜索 + 关键字检索，支持 版本更新与多维排序（下载/点赞/评论/更新），并为每个技能提供 SKILL.md 开放标准与来源信息。你还可以在详情页直接 评论讨论、交流用法与改进建议。
快速上手：
支持下载与导入 skills（.zip/.skill），本地放置后即可生效：
~/.claude/skills/（Claude Code）
~/.codex/skills/（Codex CLI）
~/.gemini/skills/（Gemini CLI）
同一份 SKILL.md 跨平台通用。
你需要了解的：技能是什么、怎么运行的、怎么找、怎么导入、怎么判断可信、怎么参与共建。
这里的“skills（技能）”是一种可复用的任务能力包，通常包含 SKILL.md 说明（用途、输入输出、使用方法）以及可选的脚本/模板/示例文件。
你可以把它理解为：给 AI 助手或工具链用的“插件说明书 + 资源包”，可被反复安装与分享。
技能系统采用“渐进式披露”策略，高效管理上下文信息，具体流程如下：
发现阶段：系统启动时，智能体仅加载各技能的名称与简要描述——信息精简，足以判断其适用场景，避免冗余加载。
激活阶段：当任务需求与某技能描述匹配时，智能体才将对应的完整 SKILL.md 说明文档动态载入上下文。
执行阶段：智能体严格遵循文档指引执行操作，并按需调用关联文件或运行内置代码模块。
核心优势：该设计使智能体始终保持轻量高效，同时具备“按需扩展上下文”的能力，既保障响应速度，又确保复杂任务拥有充分执行依据。
推荐 3 种方式组合使用：
注：以上导入方式文件大小控制在10M之内。
常见路径如下（不同系统略有差异，以你本机为准）：
同一份 SKILL.md 通常可以跨工具复用。你在 SkillWink 导入后，也可以查看“放置指引/安装说明”。
可以。很多技能本质是标准化说明 + 资源，只要目标工具支持读取该格式，就能共享使用。
比如：检索类技能 + 写作类技能 + 自动化脚本，形成“发现 → 处理 → 输出”的工作流。
一部分skills来源于公开的 GitHub 仓库。我们会筛掉低质量仓库（至少 2 星），并扫描基本质量指标，还有一部分是SkillWink平台的创作者独立上传的。作为使用者，在安装前应始终审查代码，对安全问题负责。
最常见原因是这几类：
我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前：
