实施清洁架构、SOLID 原则和可维护代码结构的综合指南。

实施基于文档的引文和 RAG 模式，以实现有根据的、可验证的 AI 响应。

利用 Anthropic 的 Message Batches API 在批量处理工作负载上节省 50% 的成本。

为 Golden Armada AI Agent Fleet Platform 提供全面的 AWS 云功能。

为Golden Armada AI代理舰队平台提供全面的认证和授权能力。

整理 Git 未提交的 Java 代码，添加/补充 Javadoc 注释并更新日期。

X API 提供对 X 实时全局数据的访问。主要能力包括：

维护一个活生生的知识系统，该系统可以捕获见解、防止重复错误并通过结构化反馈循环改进项目文档。

通过识别“基因”（最佳实践），将其转移到缺乏这些特征的技能，并从现有技能中发现新的高价值基因，在所有代理技能上保持高进化标准。

使用 git 工作树管理隔离的 LlamaFarm 开发环境。每个工作树都有自己的服务、端口和数据目录 - 启用并行代理会话而不会发生冲突。

共享 Designer (React) 和 Electron App 子系统的 TypeScript 最佳实践。

当您需要创建文件来跟踪进度、生成报告或存储临时数据时，请使用系统的临时目录而不是存储库根目录。

LlamaFarm Server 组件的特定于框架的模式和代码审查清单。

通用运行时的最佳实践和代码审查清单 - LlamaFarm 的本地 ML 推理服务器。

分析当前会话，并根据哪些有效、哪些无效以及发现的边缘情况提出技能改进建议。

Designer 子系统中 React 18 开发的最佳实践和模式。

RAG 组件的特定于框架的模式和代码审查清单。

LlamaFarm monorepo 中所有 Python 组件的共享 Python 最佳实践和代码审查清单。

共享 LlamaFarm CLI 开发的 Go 最佳实践。这些准则确保 Go 代码惯用、可维护且安全。

该技能分析 LlamaFarm monorepo 中的每个子系统，并生成专门的 Claude 代码技能，以实现安全性、性能和特定于语言的最佳实践。