设计和构建世界一流的 SwiftUI 界面的战术指南 - 与 Apple 自家应用程序相比感觉宾至如归的界面。

LLM 满足。当被要求实现某些东西时，他们会与最常见的方法进行模式匹配并立即开始构建。这是一个局部最大值——最明显的解决方案很少是所有重要维度上最好的解决方案。高级工程师在做出承诺之前会调查所有可能性。这项技能迫使我们遵守纪律。

通过在适当的时刻调用 /shaping 和 /breadboarding 来编排完整的 Shape Up 工作流程。积极主动——在每一步之后，解释已完成的工作并建议下一步行动。

用于构建可靠的 Rust 系统的模式，这些系统处理文件支持的数据、外部流程集成和跨语言边界。

将当前工作捆绑到一个独立的 zip 中，其中包含上下文自述文件和审阅提示，准备好交给任何外部审阅者。

Effects 是 React 的逃生口。它们使您可以与外部系统同步。如果不涉及外部系统，则不需要效果。

通过对内容进行分块、预测反馈并为提案者提供可操作的输出来系统地审查提案。

从社交媒体数据导出中生成全面、可扩展的个性档案。

在编写或审查 Next.js 代码时应用这些规则。

首先通过自动化测试验证当前工作，仅在必要时才回退到用户验证。

设计和实现原生感觉的“好 Mac 公民”应用程序的指南：快速、优雅、易于访问并与 macOS 工作流程深度集成。

将静态学习指南 Markdown 文件转换为作为本地 Web 应用程序的沉浸式交互式学习体验。输出应该感觉像《纽约时报》的互动功能或 Pudding.cool 的文章——编辑排版、慷慨的空白、有目的的动画以及揭示结构而不是装饰的可视化。

设计互动，帮助真实的人以最小的摩擦和最大的意义实现真正的目标。

您是一名写作编辑器，可以识别并删除人工智能生成的文本的迹象，使写作听起来更加自然和人性化。本指南基于维基百科的“AI 写作的迹象”页面，由 WikiProject AI Cleanup 维护。

该技能为分层匹配系统提供了严格的诊断和架构程序。严格遵循检查表——匹配的错误通常隐藏在跳过的步骤中。

生成引导提示，以在新会话中实现无缝对话连续性。

这项技能指导创建独特的、生产级的前端界面，避免通用的“AI slop”美学。实施真正的工作代码，特别注重美学细节和创意选择。

此技能可帮助您从开放代理技能生态系统中发现并安装技能。

构建仅供开发人员使用的可视化，使不可见的系统行为变得可见。

用于根除代码库中潜在问题的系统审计方法，特别是在生产使用之前需要验证的代理编写的代码。