Android Skill Index (技能索引導航)

此技能作為所有 Android 技能的入口點與導航器。

Instructions

•先描述你的目標與現況（新專案、舊專案、效能問題等）
•使用 Scenario Router 選擇技能組合
•只載入當下需要的 2-3 個技能
•完成後回到這裡確認是否漏掉關鍵能力

When to Use

•不確定該載入哪些技能時
•任務涵蓋多個領域，需要組合技能時
•想依情境快速建立操作流程時

Example Prompts

•"我在做舊專案現代化，請推薦需要的技能組合"
•"效能很差，請告訴我應該先用哪些技能排查"
•"我要建立新專案，請給我最短的技能路徑"

Workflow

•先在 Scenario Router 找到最接近的情境
•依順序載入對應技能並執行
•任務完成後回到 Skill Dependency Graph 檢查漏項

Minimal Template

code

目標: 
現況: 
情境: 
建議技能: 
驗收: 依 Quick Checklist

Quick Reference (快速索引)

Skill	一句話描述	適用場景
`coding_style_conventions`	Kotlin 代碼規範與 Linter 配置	所有專案
`project_bootstrapping`	快速建立專案骨架與 Gradle Plugins	新專案
`ui_ux_engineering`	Design System 與複雜 UI 實作	UI 開發
`dependency_injection_mastery`	Hilt 進階用法與模組化	架構設計
`data_layer_mastery`	Room, Retrofit, Offline-First	資料層
`navigation_patterns`	Deep Links 與跨模組導航	導航設計
`legacy_rapid_expansion`	在舊架構中快速建立新功能	舊專案擴充
`tech_stack_migration`	Rx→Flow, View→Compose 遷移	技術升級
`testing_legacy_strategies`	為無測試代碼建立安全網	舊專案重構
`deep_performance_tuning`	Systrace, Memory, R8 深度優化	效能問題
`devops_and_security`	CI/CD, Fastlane, 資安加固	發布準備
`crash_monitoring`	Crashlytics, ANR 分析	線上監控
`kotlin_multiplatform`	KMP 跨平台架構	跨平台準備
`observability_first`	可觀測性優先與指標閉環	監控體系
`supply_chain_security`	依賴治理與供應鏈安全	發布安全

Scenario Router (場景路由)

根據您的情境，選擇對應的技能組合：

🚀 場景 A：從零建立新專案

code

1. project_bootstrapping    → 建立骨架
2. coding_style_conventions → 設定規範
3. dependency_injection_mastery → DI 架構
4. ui_ux_engineering        → Design System
5. data_layer_mastery       → 資料層
6. navigation_patterns      → 導航設計

🔧 場景 B：舊專案加入新功能模組

code

1. legacy_rapid_expansion   → Islanding 策略
2. ui_ux_engineering        → Hybrid Theming
3. navigation_patterns      → 導航橋接
4. testing_legacy_strategies → 邊界測試

🔄 場景 C：舊專案全面現代化

code

1. testing_legacy_strategies → Characterization Tests
2. coding_style_conventions  → Baseline 規範
3. tech_stack_migration      → 技術遷移
4. dependency_injection_mastery → 模組拆分
5. deep_performance_tuning   → 效能驗證

⚡ 場景 D：效能問題排查

code

1. crash_monitoring         → 監控數據收集
2. deep_performance_tuning  → 深度分析
3. ui_ux_engineering        → UI 優化
4. data_layer_mastery       → 資料層優化

📦 場景 E：App 發布準備

code

1. devops_and_security      → 品質檢查
2. deep_performance_tuning  → 效能驗證
3. devops_and_security      → 安全加固
4. crash_monitoring         → 監控準備
5. devops_and_security      → 自動發布

🌐 場景 F：跨平台共享邏輯

code

1. kotlin_multiplatform     → 架構評估
2. data_layer_mastery       → 資料層抽取
3. dependency_injection_mastery → DI 調整
4. testing_legacy_strategies → 共享測試

🧭 場景 G：AI-assisted CI / Quality Gates

code

1. coding_style_conventions → 規範與檢核
2. devops_and_security      → CI Gate 與自動化
3. testing_legacy_strategies → 測試安全網

📈 場景 H：Performance-by-default

code

1. deep_performance_tuning  → 基準量測
2. project_bootstrapping    → 預設效能配置
3. devops_and_security      → CI 量測與門檻

🔍 場景 I：Observability-first

code

1. observability_first      → 指標與回饋閉環
2. crash_monitoring         → Crash/ANR/Logs
3. deep_performance_tuning  → 效能指標

🧱 場景 J：Supply Chain Security

code

1. supply_chain_security    → 依賴與密鑰治理
2. devops_and_security      → CI 與發版安全
3. coding_style_conventions → 規範與審查標準

🧩 場景 K：Compose-first + Legacy Interop

code

1. tech_stack_migration     → Compose/View 共存
2. ui_ux_engineering        → Design System 與 a11y
3. legacy_rapid_expansion   → 舊專案橋接

🧭 場景 L：多模組擴展與導航治理

code

1. project_bootstrapping    → 模組與插件
2. dependency_injection_mastery → 模組邊界
3. navigation_patterns      → 跨模組導航

Skill Dependency Graph

code

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    coding_style_conventions                  │
│                     (所有技能的基礎)                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
         ┌────────────────────┼────────────────────┐
         ▼                    ▼                    ▼
┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐
│project_bootstrap│  │legacy_rapid_    │  │deep_performance │
│      ing        │  │   expansion     │  │    _tuning      │
└────────┬────────┘  └────────┬────────┘  └────────┬────────┘
         │                    │                    │
    ┌────┴────┐          ┌────┴────┐          ┌────┴────┐
    ▼         ▼          ▼         ▼          ▼         ▼
┌───────┐ ┌───────┐  ┌───────┐ ┌───────┐  ┌───────┐ ┌───────┐
│ui_ux_ │ │depend-│  │tech_  │ │testing│  │devops_│ │crash_ │
│engine-│ │ency_  │  │stack_ │ │legacy_│  │and_   │ │monito-│
│ering  │ │inject-│  │migrat-│ │strate-│  │securi-│ │ring   │
│       │ │ion    │  │ion    │ │gies   │  │ty     │ │       │
└───────┘ └───────┘  └───────┘ └───────┘  └───────┘ └───────┘
    │         │
    └────┬────┘
         ▼
┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐
│data_layer_      │  │kotlin_          │
│   mastery       │  │ multiplatform   │
└────────┬────────┘  └─────────────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│navigation_      │
│   patterns      │
└─────────────────┘
                          │                 │
                          ▼                 ▼
                ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
                │observability_   │ │supply_chain_    │
                │   first         │ │  security       │
                └─────────────────┘ └─────────────────┘

Notes

•observability_first 與 supply_chain_security 為 2026 追加技能

How to Use (使用方式)

•確認您的場景：從上方的 Scenario Router 選擇最接近的情境
•依序執行技能：按照建議順序閱讀並應用各技能
•參考 Checklist：每個技能都附有 Quick Checklist 供 Code Review 使用

AI Tool Compatibility & Usage Guide (AI 工具相容性指南)

這些技能文件是為了讓 任何支援上下文 (Context) 的 AI 工具 都能使用而設計的。

1. 通用性 (Universality)

所有的 SKILL.md 均採用 標準 Markdown 格式編寫，這是目前所有 LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) 最能精確理解的格式。

•結構化：使用標題與清單，AI 容易解析邏輯。
•代碼塊：包含實際可執行的 Kotlin/Groovy 範例。
•Checklist：AI 可用來進行 Self-Correction (自我修正)。

2. 各類工具使用方式

A. Agentic IDEs (Cursor, Windsurf, Roo Code)

契合度：⭐⭐⭐⭐⭐ (完美) 這些工具可以直接索引並讀取本地檔案，體驗最好。

•
用法：
1. •
  在 Chat 中輸入 @ (或是引用符號) 選擇對應的 SKILL.md。
  - •例：@project_bootstrapping
2. •
  輸入指令：
  - •「請根據 @project_bootstrapping 的架構，幫我建立 Auth 模組。」
•技巧：同時引用你的程式碼與 SKILL，讓 AI 進行「對照實作」。

B. CLI Tools (Aider, OpenInterpreter)

契合度：⭐⭐⭐⭐⭐ (高效) 適合且習慣使用 Terminal 的開發者。

•
用法 (Aider)：
1. •/add skills/data_layer_mastery/SKILL.md (將技能加入 Context Window)
2. •/code "依照剛才加入的技能標準，幫我重構 UserRepository，加入 Offline-first 支援"
•
用法 (一般 CLI)：
1. •
  利用 Pipe 將內容送給 LLM：
  - •cat skills/coding_style/SKILL.md | llm prompt "Review this file"

C. GitHub Copilot / Standard IDE Assistants

契合度：⭐⭐⭐⭐ (良好) Copilot 通常會讀取「目前開啟的檔案」作為上下文。

•
用法：
1. •在 IDE 中開啟 (Open Tab) 你想參考的 SKILL.md。
2. •切換回你的程式碼檔案進行編輯。
3. •在 Chat 或 Inline Chat 中詢問：「參考開啟的技能文件，這段代碼符合規範嗎？」

D. Web Chat (ChatGPT, Claude.ai)

契合度：⭐⭐⭐ (手動)

•
用法：
1. •複製 SKILL.md 的內容。
2. •貼上並加上 Prompt：「你是一位資深工程師，請依照以下指南...」。

3. 如何達成「完美契合」 (Best Practices)

為了在有限的 Token 與 Attention 下達到最佳效果：

•
Context Management (不浪費 Token)：
- •🚫 Don't: 一次把 14 個檔案全部丟給 AI。
- •✅ Do: 根據 Scenario Router，只載入當下任務需要的 2-3 個技能。
•
Focusing (聚焦指令)：
- •指令要明確引用章節。
- •例：「請參考 @ui_ux_engineering 中的 Accessibility 章節，檢查這個按鈕。」
•
Enforce Checklists (強制驗收)：
- •在任務結束前，要求 AI：
- •「請逐一檢查 @SKILL.md 中的 Quick Checklist，確認我們是否遺漏了什麼？」