Claude、ChatGPT 和 Gemini 的 25 个生产力 Skills（译）

name: structured-notes-generator
description: 将主题、课堂 PDF 或转录稿转化为结构化学习笔记，包含关键概念、定义、示例、大纲和复习问题。
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# 结构化笔记生成器

## 概览
把任何教育类内容转成干净、分层、可直接学习的笔记。提取核心内容，按主题模块组织，并加入有助于记忆的元素。

**关键词**：笔记、学习、提炼、概念、定义、大纲、复习

## 特性
- 自动提取关键概念和定义
- 按主题与子主题分层组织
- 加入示例和类比
- 在末尾生成复习问题
- 生成主题可视化大纲（概念关系图）

## 输出格式
- 主题标题
- 总体大纲（目录）
- 按子主题组织的模块：概念 → 定义 → 示例
- 概念之间的关联
- 复习问题（3-5 个）

## 指令
- 分析完整源内容
- 识别主要概念和次要概念
- 按从总体到具体的逻辑层级组织
- 为每个复杂概念加入一个实用示例或类比
- 生成覆盖重点内容的复习问题
- 如果有公式或数值数据，用单独模块突出显示

## 约束
- 不要编造源内容中不存在的信息
- 不要为了简单而损失技术准确性
- 对需要更多上下文的概念标记为 [需要扩展]
- 除非主题确实需要更多篇幅，笔记控制在 500-1500 字

name: exam-prep-generator
description: 根据笔记或考试范围生成练习考试，包含选择题、简答题和案例题，并提供详细答案。
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# 考试准备器

## 概览
根据你提供的学习材料创建个性化模拟考试。生成不同题型和难度的问题，帮助你在正式考试前练习。

**关键词**：考试、选择题、问题、学习、复习、模拟、练习

## 特性
- 选择题（4 个选项，1 个正确答案）
- 简答题
- 案例题 / 实践题
- 带解释的详细答案
- 按难度分类：基础、中级、高级

## 输出格式
- 模块 1：选择题（5-10 题）
- 模块 2：简答题（3-5 题）
- 模块 3：案例题（1-2 题）
- 答案与解析部分

## 指令
- 分析提供的学习材料
- 识别最可能被考察的概念
- 生成覆盖不同认知层级的问题：记忆、理解、应用、分析
- 选择题要包含真实干扰项，不要设置荒谬选项
- 简答题要求 3-5 行回答
- 案例题要设计需要综合应用多个概念的场景
- 给出正确答案，并说明其他选项为什么不正确

## 约束
- 所有内容都必须基于提供的材料
- 不要在多道题里重复考察同一个概念
- 难度分布：40% 基础、40% 中级、20% 高级
- 标注每道题的难度级别

name: learning-roadmap-generator
description: 创建按周组织的学习计划，包含目标、推荐资源、实践练习和进度 checkpoint。
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# 学习 Roadmap 生成器

## 概览
为任何主题设计个性化学习路径。无论是“我想学 Python”，还是“我需要理解基础金融”，它都会生成一份带有可衡量里程碑的现实计划。

**关键词**：学习、roadmap、学习计划、资源、目标、进度

## 特性
- 每周计划都有明确目标
- 推荐资源（免费与付费）
- 每周实践练习
- 用于评估进度的 checkpoint
- 可根据用户可投入时间调整

## 输出格式
- Roadmap 的最终目标
- 假定的当前水平（或先询问）
- 按周计划：
  - 本周主题
  - 具体目标
  - 资源（视频、文章、课程）
  - 实践练习
  - Checkpoint：“当你能够做到……时，就说明已经掌握”
- 完整 roadmap 概览

## 指令
- 询问或判断用户当前水平
- 定义一个具体、可衡量的最终目标
- 把学习路径拆成逐周递进的模块
- 每周内容都要建立在前一周基础上
- 每周至少包含一个免费资源
- Checkpoint 必须可验证，不要写“理解 X”，而要写“能够完成 Y”
- 根据用户说明的可投入时间调整学习强度

## 约束
- 除非用户主动要求，不要安排超过每周 5-7 小时的学习量
- 推荐付费资源时必须提供免费替代方案
- 时间安排要现实
- 单个 roadmap 最多 12 周；如果主题需要更长时间，拆成多个阶段

name: complex-concept-explainer
description: 用类比、日常示例和多层深度解释复杂概念，从基础说明一直到技术细节。
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# 复杂概念解释器

## 概览
把难懂概念转成容易理解的解释。采用分层方法：先像给 10 岁孩子解释一样讲清楚，再逐步提升到完整技术版本。

**关键词**：解释、类比、概念、简化、学习、层级

## 特性
- 三层解释：基础、中级、高级
- 使用日常场景类比
- 提供真实世界的实用示例
- 指出常见理解误区
- 连接相关概念

## 输出格式
- 层级 1：简单解释（适合没有背景的人）
- 层级 2：中级解释（引入领域术语）
- 层级 3：技术解释（完整细节）
- 核心类比
- 实用示例
- 关于这个概念的常见误区
- 后续可继续探索的相关概念

## 指令
- 始终从最直观的类比或隐喻开始
- 层级 1 不使用技术行话
- 层级 2 引入术语，但要解释术语含义
- 层级 3 假设读者已经掌握基础知识
- 至少加入一个“人们常混淆的是……”
- 结尾连接到同领域的其他概念

## 约束
- 不要为了简单而牺牲准确性，简化不等于失真
- 每个层级都要能独立阅读，不依赖其他层级
- 类比必须忠于概念，不要强行类比

name: academic-paper-drafter
description: 按标准学术格式组织并撰写学术作业，包含引言、理论框架、主体、结论、引用和参考文献。
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# 学术论文写作器

## 概览
帮助组织和撰写学术文本，从短论文到本科毕业论文都可以。生成完整结构，并指导每一部分如何展开。

**关键词**：毕业论文、短论文、学术作业、结构、参考文献、引用、大学

## 特性
- 标准学术结构
- 生成包含研究意义和目标的引言
- 带关键概念的理论框架
- 连贯的论证展开
- 与研究目标对齐的结论
- 引用格式：APA、Harvard、Vancouver

## 输出格式
- 建议标题
- 目录 / 结构
- 引言（背景、意义、目标、方法）
- 理论框架
- 主体 / 结果
- 结论
- 参考文献（按指定格式）

## 指令
- 先询问作业类型（短论文、毕业论文、报告）和所需引用格式
- 写作前先生成完整结构
- 引言必须包含：研究什么、为什么重要、如何展开
- 主体要有清晰论证线索
- 结论要直接回应研究目标
- 需要引用的位置使用 [作者, 年份] 占位符

## 约束
- 不要编造来源或引用
- 需要引用但缺失来源的位置标记为 [需要引用]
- 不要抄袭，所有内容都必须是原创表述
- 篇幅根据作业类型调整
- 使用正式学术语体

name: flashcard-creator
description: 从笔记或文本中提取关键概念，生成适合间隔重复复习的问答式 flashcards。
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# Flashcard 生成器

## 概览
把任何学习材料转成可直接使用的 flashcards。生成简洁的问答对，适合主动回忆和间隔重复。

**关键词**：flashcards、复习、记忆、间隔重复、学习、Anki

## 特性
- 自动提取可考察概念
- 生成简洁问答对
- 按难度分类
- 兼容 Anki / Quizlet 格式
- 支持多种类型：定义、示例、对比、应用

## 输出格式
- 编号 flashcards 列表
- 每张 flashcard：
  - 正面：问题或提示
  - 背面：简洁答案
  - 标签：主题 + 难度（简单/中等/困难）

## 指令
- 分析提供的材料
- 识别事实、定义、流程和可考察关系
- 设计具体问题，不要写模糊问题
- 答案最多 1-3 行
- 题型要变化：什么是……、……之间有什么区别、……有什么用、举一个……的例子
- 每个主题生成 15-30 张 flashcards
- 从简单到困难排序

## 约束
- 答案必须简洁，flashcards 的价值就在于短
- 不要设计只能回答“是/否”的问题
- 不要在多张卡片中重复同一个概念
- 每张卡片必须独立可理解，不依赖其他卡片

name: study-session-planner
description: 根据可用时间和难度，生成个性化学习日程，分配科目、学习模块、休息和复习。
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# 学习时段规划器

## 概览
创建现实且个性化的学习计划。根据难度分配科目，应用经过验证的学习方法（Pomodoro、间隔复习），生成逐日安排。

**关键词**：规划、学习、日程、Pomodoro、复习、考试、时间表

## 特性
- 按难度和优先级分配时间
- 使用 Pomodoro 学习块（25 分钟 + 5 分钟）
- 集成间隔复习
- 安排休息和空闲日
- 可根据每天可用小时数调整

## 输出格式
- 输入信息（可用天数、科目、难度）
- 每日安排：
  - 学习块对应科目
  - 建议时长和时间段
  - 时段类型：新内容 / 复习 / 练习
  - 标注休息时间
- 本周通用建议

## 指令
- 询问科目、可用天数、每天小时数、考试日期
- 给更难或考试更近的科目分配更多时间
- 交替安排科目，避免认知疲劳
- 加入对 1-2 天前内容的复习时段
- 学习块之间安排 5-10 分钟休息，科目之间安排 30 分钟休息
- 每周至少预留半天空闲
- 如果超过 5 门课，先排序并轮换

## 约束
- 每天有效学习时间不要超过 6 小时
- 同一科目不要连续安排超过 2 小时
- 始终至少包含一次长休息
- 保持现实：如果 3 天要学 5 个主题，要明确说明压力

name: professional-email-drafter
description: 根据内部沟通、客户、供应商、请求、跟进或升级等场景，调整语气、结构和正式程度，撰写专业邮件。
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# 专业邮件撰写器

## 概览
生成可直接发送的邮件，匹配不同职场场景所需的语气和结构。从友好的跟进，到坚定的升级沟通都可以处理。

**关键词**：邮件、沟通、专业、语气、写作、商务

## 特性
- 识别沟通场景：跟进、请求、升级、介绍、投诉
- 调整语气：正式、友好、直接、外交式
- 结构清晰：问候、背景、请求/建议、收尾
- 生成优化后的邮件主题
- 敏感场景提供另一版语气

## 输出格式
- 邮件主题
- 带问候和落款的完整正文
- 如适用，提供备选版本
- 说明所选语气及原因

## 指令
- 识别邮件目的
- 判断与收件人的关系
- 选择合适语气
- 使用简短开头、清晰正文和包含下一步的结尾
- 保持简洁：除非场景需要，最多 150 词
- 如果是跟进，引用前一次沟通
- 如果是升级，保持坚定但不带攻击性

## 约束
- 不要阴阳怪气
- 除非用户要求，不要使用“希望这封邮件找到你时一切都好”这类空话
- 直奔重点
- 不要加入不必要的借口

name: meeting-notes-organizer
description: 将会议笔记整理成可执行格式，包含已做决策、分配任务、负责人和截止日期。
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# 会议纪要组织器

## 概览
把原始会议笔记转成专业纪要，只保留真正重要的信息：决定了什么、谁负责什么、什么时候完成。

**关键词**：会议、纪要、笔记、任务、决策、跟进

## 特性
- 自动提取决策和共识
- 识别 action items、负责人和 deadline
- 生成会议执行摘要
- 添加下次会议待处理事项

## 输出格式
- 会议信息（日期、参会人、主题）
- 执行摘要（3-5 行）
- 已做决策
- Action items（谁、做什么、何时完成）
- 待处理事项 / 下次会议主题

## 指令
- 处理原始会议笔记
- 将讨论内容与决策分开
- 提取每个任务的负责人和日期
- 以便于快速浏览的格式组织
- 未形成结论的讨论移动到“待处理”

## 约束
- 不要编造笔记中不存在的信息
- 对没有明确负责人的行动标记 [待定负责人]
- 对没有 deadline 的任务标记 [未定日期]
- 优先保证清晰，而不是追求穷尽

name: cv-linkedin-optimizer
description: 针对具体岗位优化 CV 和 LinkedIn 资料，突出相关经历、行业关键词和可量化成果。
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# CV 和 LinkedIn 优化器

## 概览
读取你当前的 CV 和目标岗位 JD，重写经历描述，让它更贴合招聘方正在寻找的能力。也会为 LinkedIn 资料提供优化建议。

**关键词**：CV、简历、LinkedIn、求职、申请、ATS、关键词

## 特性
- 分析岗位 JD 的关键要求
- 重写与岗位对齐的经历
- 自然加入 ATS 关键词
- 量化成果
- 为 LinkedIn headline 和 about 提供建议
- 发现能力缺口，并建议如何处理

## 输出格式
- 优化后的 CV，包含：
  - 职业简介（3-4 行）
  - 工作经历（针对岗位调整）
  - 技能（按 JD 优先级排序）
  - 教育背景
- LinkedIn 建议：
  - 优化后的 headline
  - About / 个人简介
  - 需要突出展示的技能

## 指令
- 分析岗位 JD，识别 5-7 个关键能力
- 将用户经历映射到这些能力
- 用动作动词和可衡量结果重写岗位描述
- 自然融入岗位关键词
- LinkedIn headline 要包含目标职位 + 差异化价值
- 如果缺少直接经验，建议如何呈现可迁移经验

## 约束
- 不要编造经历或夸大成果
- CV 不超过 2 页；经验少于 5 年时控制在 1 页
- 不要照抄 JD 原句
- 保持诚实：如果存在明显缺口，要指出并建议处理方式

name: presentation-prep-skill
description: 构建完整演示文稿，包含叙事结构、每页 slide 的关键点、视觉建议和演讲者备注。
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# 演示文稿准备器

## 概览
把一个主题、briefing 或文档转成逐页 slide 结构。包括该说什么、展示什么，以及如何保持听众注意力。

**关键词**：演示、slides、PowerPoint、叙事、演讲、pitch、结构

## 特性
- 完整叙事结构：开场、展开、收束
- 每页 slide 的内容：标题、要点、建议视觉
- 每页 slide 的演讲者备注
- 估算时长
- 有记忆点的开场 hook 和结尾

## 输出格式
- 演示标题
- 目标听众
- 预估时长
- 逐页 slide 结构：
  - Slide 编号
  - 标题
  - 关键点（最多 3-4 个）
  - 建议视觉（图表、图片、流程图、引用）
  - 演讲者备注（该说什么）
  - 预估时间

## 指令
- 用能抓住注意力的 hook 开场，例如惊人的数据、问题或故事
- 遵循 1 个观点 = 1 页 slide
- 每页最多 3-4 个要点，slide 是辅助，不是替代演讲者
- 在大段落之间加入过渡 slide
- 以 call to action 或有记忆点的信息收尾
- 给出具体视觉建议，不要写泛泛的“加个图”
- 为每页加入预估时长

## 约束
- 15-20 分钟演示不要超过 20 页
- 不要做纯文字 slide，每页都应有视觉元素
- 演讲者备注不是逐字稿，而是关键提示
- 避免单页超过 30 个字

name: deep-research-synthesizer
description: 从大规模数据集中提炼 insights，过滤无关信息，识别模式，并产出可执行内容。
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# 深度研究合成器

## 概览
把大量文本转成结构化 insights 和可执行结论。

**关键词**：研究、综合、insights、分析、知识

## 特性
- 过滤低价值信息
- 突出模式
- 创建结构化输出

## 输出格式
- 关键 insights
- 支撑细节
- 简短概览段落

## 指令
- 识别关键点
- 移除无关内容
- 按逻辑组织

## 约束
- 避免泛泛而谈的提炼
- 聚焦实用价值

name: source-validation-skill
description: 验证信息来源的可信度，突出可靠性、相关性和潜在偏见。
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# 来源验证 Skill

## 概览
按可靠性和相关性过滤信息。

**关键词**：可信度、验证、来源、研究、偏见

## 特性
- 可靠性评分
- 识别偏见
- 按相关性过滤

## 输出格式
- 已验证来源
- 关键 insights
- 关于可靠性的说明

## 指令
- 检查引用和参考
- 评估作者与发布日期
- 突出可信内容

## 约束
- 避免未经验证的信息
- 优先选择高质量来源

name: knowledge-structuring-skill
description: 将非结构化信息组织成清晰的 frameworks、要点和结构化笔记，便于理解和应用。
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# 知识结构化 Skill

## 概览
把杂乱输入转成结构化、可使用的知识。

**关键词**：知识、结构化、frameworks、组织、笔记

## 特性
- 对想法进行分类
- 创建逻辑层级
- 使用要点格式呈现

## 输出格式
- 结构化 framework
- 关键点
- 可选备注

## 指令
- 识别主要主题
- 将相关想法归组
- 清晰、简洁地呈现

## 约束
- 避免含混表达
- 保持可读性

name: competitive-intelligence-skill
description: 比较产品、工具或服务，提供关于优势、劣势和机会的结构化分析。
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# 竞争情报 Skill

## 概览
为商业、技术或市场研究提供对比型 insights。

**关键词**：分析、竞争、研究、对比、策略

## 特性
- 功能对比
- SWOT 分析
- 建议

## 输出格式
- 要点式对比
- 优势 / 劣势
- 关键结论

## 指令
- 识别竞争对手或工具
- 比较功能
- 突出差异和风险

## 约束
- 避免偏见
- 聚焦可执行 insights

name: video-script-generator
description: 生成视频脚本，包含 hooks、结构化分段、节奏和面向 engagement / 留存优化的 CTA。
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# 视频脚本生成器

## 概览
为短视频和长视频内容生成结构化脚本。

**关键词**：视频、脚本、hooks、engagement、节奏、内容

## 特性
- 有力的开场 hooks
- 按段落组织内容
- 清晰的 CTA

## 输出格式
- Hook
- 内容分段
- 收尾概览

## 指令
- 以 hook 开场
- 组织核心要点
- 保持节奏
- 加入 CTA

## 约束
- 避免填充内容
- 保持观众注意力

name: hook-generator
description: 为视频、社交媒体帖子和内容开头生成能抓住注意力的 hooks，以最大化 engagement。
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# Hook 生成器

## 概览
创建有吸引力的开场，立即抓住注意力。

**关键词**：hook、注意力、engagement、开头、viral

## 特性
- 简短、有冲击力
- 基于好奇心
- 可适配不同内容类型

## 输出格式
- Hook 句子
- 可选的后续开场段

## 指令
- 聚焦好奇心或强观点
- 保持简洁
- 匹配受众兴趣

## 约束
- 避免泛用 hook
- 保持相关性

name: flowchart-decision-builder
description: 根据文本生成决策树和流程图，用于简化复杂决策流程。
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# 流程图构建器

## 概览
把流程转成流程图，让决策更清晰。

**关键词**：流程图、决策树、流程、可视化、清晰

## 特性
- 基于节点的结构
- 条件分支
- 清晰标注

## 输出格式
- 节点
- 连接关系
- 布局指南

## 指令
- 识别步骤和决策点
- 映射条件路径
- 保持流程逻辑清楚

## 约束
- 保持图表简单
- 避免不必要的节点

name: code-documenter
description: 根据函数、类或模块生成清晰技术文档，包含描述、参数、返回类型、使用示例和 edge cases。
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# 代码文档生成器

## 概览
把未写文档的代码转成专业文档。分析函数签名、内部逻辑和可能的边界场景，生成完整有用的 docs。

**关键词**：文档、代码、函数、JSDoc、docstrings、API、参数

## 特性
- 清楚说明代码做什么
- 列出参数类型和描述
- 标注文档化的返回类型
- 生成可工作的使用示例
- 识别 edge cases 和潜在错误
- 适配不同格式：JSDoc、Python docstrings、TSDoc、Javadoc

## 输出格式
- 对应语言格式的文档块
- 使用示例部分
- 关于 edge cases 或限制的说明

## 指令
- 分析完整函数 / 模块
- 识别每个参数、类型和是否可选
- 用一句清楚的话描述功能，不要重复函数名
- 至少生成 2 个使用示例：正常场景 + 特殊场景
- 列出 edge cases：null 值、空数组、意外类型
- 根据代码语言调整格式：Python → docstrings，JS/TS → JSDoc/TSDoc

## 约束
- 不要编造代码中不存在的行为
- 不要解释显而易见的内容，例如“这个函数做它名字说的事”
- 每个参数都必须有类型和描述
- 示例必须可执行

name: unit-test-generator
description: 分析函数或模块，为主流 testing frameworks 生成完整单元测试，覆盖 happy path、edge cases 和错误处理。
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# 单元测试生成器

## 概览
接收任意函数或模块，生成覆盖主路径、边界场景和预期错误的测试套件，帮你省掉开发中最枯燥的一部分。

**关键词**：tests、testing、单元测试、Jest、pytest、vitest、edge cases、覆盖率

## 特性
- happy path 测试（正常场景）
- edge cases 测试（边界值、空值、null）
- 错误处理测试
- 需要时使用 mocks 和 stubs
- 适配不同框架：Jest、Vitest、Pytest、JUnit、Mocha

## 输出格式
- 完整、可执行的测试文件
- 按 describe/it 或等价结构组织
- 用注释说明每个测试块验证什么

## 指令
- 分析函数及其输入 / 输出
- 识别代码所有可能路径
- 至少生成：2 个 happy path 测试、2 个 edge cases、1 个错误测试
- 如果函数有外部依赖，对依赖进行 mock
- 使用描述性测试名，例如 “should return X when Y”
- 简要说明每个测试为什么重要

## 约束
- 测试必须无需修改即可执行
- 不测试内部实现，只测试行为
- 每个测试必须独立，不能依赖执行顺序
- 使用与源代码语言匹配的测试框架

name: debug-assistant
description: 结合程序上下文分析代码错误，逐步识别根因，并给出带解释的具体解决方案。
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# Debug 助手

## 概览
接收错误信息和相关代码，从表层症状一路定位到根因，并给出具体解决方案。不只是告诉你改什么，还会说明为什么会失败。

**关键词**：debug、error、bug、fix、stack trace、solution、diagnosis

## 特性
- 分析错误信息和 stack trace
- 识别根因，而不只是症状
- 分步骤解释问题
- 给出包含修正代码的具体方案
- 预防建议：如何避免再次出现同类错误

## 输出格式
- 诊断：错误信息说了什么，真实含义是什么
- 根因：为什么会发生
- 解决方案：修正后的代码
- 预防：避免再次出现的建议

## 指令
- 阅读完整错误信息，如有 stack trace 也一起读取
- 定位出错的准确代码行
- 分析上下文：变量、类型、执行流
- 用清晰语言解释原因，不要只是复述错误文本
- 给出能解决问题的最小修改
- 如果存在多个可能原因，按可能性从高到低列出
- 加入一条预防建议

## 约束
- 不要重写整段代码，只改必要部分
- 始终解释“为什么”，不只是说明“改什么”
- 如果诊断所需上下文不足，要求用户提供缺失代码或数据
- 不要假设框架或版本；有歧义时先询问

name: regex-builder-explainer
description: 根据自然语言描述生成正则表达式，并逐步解释每个组件，提供匹配示例。
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# Regex 构建与解释器

## 概览
把你想验证或提取的内容转成可用的正则表达式，并解释每一部分在做什么。也可以接收已有 regex 并解释它。

**关键词**：regex、正则表达式、验证、提取、pattern、parsing

## 特性
- 从自然语言生成 regex
- 逐组件解释
- 给出匹配与不匹配的字符串示例
- 支持不同 regex 风味：JS、Python、PHP、Go
- 反向模式：接收一条 regex 并解释

## 输出格式
- 完整 regex
- 分段解释
- 示例：3 个能匹配的字符串，2 个不能匹配的字符串
- 关于 regex 引擎 / 风味的说明

## 指令
- 准确识别用户要验证或提取什么
- 逐步构建 regex，从简单到完整
- 解释每个分组、量词和元字符
- 用正例和反例进行心智测试
- 如果有多种实现方式，优先选择更易读的方式
- 指明是否需要 flags，例如 g、i、m

## 约束
- 优先可读性，而不是最短写法
- 除非必要，不使用 lookahead / lookbehind
- 说明 regex 的限制，即它不能覆盖什么
- 始终说明使用的 regex 引擎 / 风味

name: conventional-commit-generator
description: 分析代码变更，按 Conventional Commits 标准生成描述性 commit message，包含 type、scope、description 和可选 body。
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# Conventional Commits 生成器

## 概览
接收 diff、变更描述或修改文件列表，生成符合 Conventional Commits 的专业 commit message。

**关键词**：git、commit、conventional commits、版本管理、changelog、历史

## 特性
- Conventional Commits 格式：type(scope): description
- 自动判断 type：feat、fix、refactor、docs、style、test、chore
- 根据上下文推断 scope
- 复杂变更可附 body
- 检测并标记 breaking changes
- 如果变更相互独立，可拆分成多个 commits

## 输出格式
- 格式化 commit message：
  - 第 1 行：type(scope): 简洁描述
  - 第 3 行及之后：解释性 body（如需要）
  - Footer：如适用，写 BREAKING CHANGE

## 指令
- 分析提供的变更：diff、文件列表或描述
- 判断主要 type：feat、fix、refactor、docs、style、test、chore
- 推断受影响区域的 scope，例如 auth、api、ui、db
- 描述使用祈使句、小写、无句号，最多 72 个字符
- 如果存在多个不相关变更，建议拆分 commits
- 只有当“为什么”不是显而易见时，才加入 body

## 约束
- 第一行最多 72 个字符
- 使用祈使语气：add，不是 added；fix，不是 fixed
- 一个 commit = 一个逻辑变更
- 不要把 feat 和 fix 混进同一个 commit
- 如果上下文不足，先询问，不要猜 type

name: code-review-skill
description: 审查代码中的 bugs、低效实现和最佳实践遵循情况，并提供可执行改进建议。
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# 代码审查 Skill

## 概览
分析代码质量、效率和可维护性。

**关键词**：代码、审查、bugs、优化、最佳实践

## 特性
- 检测错误
- 提供优化建议
- 检查风格一致性

## 输出格式
- 发现的问题
- 建议修复
- 可选概览

## 指令
- 逐行分析代码
- 突出错误或低效实现
- 提出改进建议

## 约束
- 保持准确
- 避免误报

name: workflow-automation-agent
description: 将复杂任务拆解为分步骤工作流，映射具体动作与工具，优化执行效率。
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# 工作流自动化 Agent

## 概览
把目标转成可执行工作流，适合由 AI 或人类协作执行。

**关键词**：自动化、工作流、生产力、步骤、执行

## 特性
- 任务拆解
- 工具映射
- 执行优化

## 输出格式
- 目标
- 分步骤行动
- 工具与指令

## 指令
- 识别目标
- 拆解为步骤
- 分配工具
- 优化效率

## 约束
- 避免模糊指令
- 保持流程逻辑清晰