Skills

基于 GitHub 上下文研究，从已发现的候选人中撰写 ADR 文档。

当您被要求“PMF 调查”、“衡量产品与市场的契合度”、“40% 法则”、“Sean Ellis 测试”、“Rahul Vohra 方法”或“您会有多失望”时，可使用此技能。它能帮助您量化产品与市场的契合度，并系统性地提升这种契合。PMF 调查框架（由 Sean Ellis 创立，经 Rahul Vohra 在 Superhuman 推广）通过测量用户若没有您的产品将会有多失望，进而将这些数据转化为切实可行的路线图。

故事决策捕获与挖掘——记录下所决定的内容、被否决的内容及原因，并与相关成果同步。适用于每次选择故事方向、缩小备选方案、做出角色或世界选择，或从会议记录中恢复过往决策时。

在任何C#操作中，务必使用：重命名（文件/类/方法/属性/命名空间）、查找引用与使用位置（“X在哪里被使用？”）、查找定义（“X在哪里被定义？”）、理解代码结构（层级关系/依赖关系/相互联系）。依托Roslyn的语义分析功能，可确保在整个解决方案中正确更新所有引用。

在使用Gemini模型、Gemini API构建应用，处理多模态内容（文本、图像、音频、视频），实现函数调用、使用结构化输出，或需要了解当前模型规格时使用此功能。涵盖SDK使用（Python版的google-genai，JavaScript/TypeScript版的@google/genai，Java版的com.google.genai:google-genai，Go版的google.golang.org/genai），模型选择与API能力。

利用 AI 根据评分标准对事物进行打分、评级或评估。适用于批改作文、评分代码评审、评价候选人回复、审计支持服务质量、评估合规性、构建质量评分标准、依据各项指标进行 QA 检查、考核绩效、评定内容质量，或任何需要数字评分并附带理由的任务——而不仅仅是简单的类别划分。

Shelby协议架构、纠删码、放置组、读写过程、Clay Codes、分块、存储提供商、RPC服务器和Aptos区块链去中心化存储系统设计专家。触发关键词Shelby协议、纠删码、Clay Codes、放置组、Shelby架构、存储提供商、Blob存储、分块、Shelby白皮书。

为 Claude-to-Claude 流水线创建优化的提示，包含研究、规划和执行阶段。在构建可被其他提示消费的输出提示，或运行多阶段工作流（研究 -> 计划 -> 执行）时使用。

自我觉察与内省层。监控系统性能，追踪决策准确率，生成审计日志，校准信心水平，并提供主动式的自我诊断功能。

在docs/project_notes/中建立并维护一套结构化的项目记忆系统，用于记录Bug及其解决方案、架构决策、项目关键事实，以及工作历程。当用户提出“建立项目记忆”“追踪我们的决策”“记录Bug修复”“更新项目记忆”“初始化记忆系统”等需求时，可选用此技能。同时配置CLAUDE.md与AGENTS.md，确保在不同AI编码工具之间保持记忆意识。

当编写TypeScript库时使用——涵盖项目设置、包导出、构建工具（tsdown/unbuild）、API设计模式、类型推断技巧、测试和发布流程。模式来自20多个高质量生态系统库。