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ALVIN-YANG/ay-skills

经人工验证的小型工作流,专为AI编码代理设计。

ay-skills 是什么?

AY Fix 是一个为 AI 编码代理(如 Claude Code、Cursor 或 Codex)设计的高效修复工作流。它的核心理念是“先证明原因,再做出最小且授权的修复以防止复发”。该技能严格遵循一个“批准契约”,要求代理在请求修改前只读地审查和诊断,只有在收到精确指令后方可执行变更。工作流包含三个阶段:诊断(通过重现、回溯和竞争性假设定位根本原因)、决定修复边界(根据用户需求选择仅诊断或提出修复方案)以及修复与验证(在最小范围内修复并添加回归检查)。它支持多种开发平台,通过强制的检查和批准环节,有效避免无效修改和范围蔓延,确保每次变更都必要、安全且可验证。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add ALVIN-YANG/ay-skills

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文档

AY 修复

先证明原因,然后做出最小且授权的修复,以防止复发。

批准契约

  • 在向用户提问前,完整阅读请求并调查可发现的事实。
  • 除非用户也要求变更,否则将审查、诊断、解释和规划视为只读操作。
  • 当目标、可观察结果和验收边界明确时,将精确指令视为批准。
  • 广泛的结果仅授权调查,不授权基于代理必须自行发明的选择来更改文件或工件。
  • 对于实质上未明确说明的变更,提出一个推荐的方案并等待批准。
  • 批准后,在批准的边界内自主执行;不要询问常规的实现细节。
  • 仅当新证据改变了行为、架构、数据契约、依赖项、范围、风险、成本、回滚或外部操作时,才重新开启批准。
  • 仅当请求或批准的方案中包含外部操作时,才执行外部操作。在执行不可逆操作前,确认确切的目标。
  • 保留无关的用户创作的工作。在声明完成前,验证真正的请求结果。

诊断

  1. 捕获确切的症状、预期行为、环境和失败层级。
  2. 通过最接近的可用路径重现,或说明缺失的重现条件。
  3. 从错误输出开始,回溯到最早的不正确状态。读取最近的变更和相关的示例。
  4. 形成竞争性假设并运行最小的区分检查。当观察缺失时,在边界处进行仪器化。
  5. 确认原因。一个看似合理的迹象、相关性或已消失的症状不能作为证据。

在假设失败后,收集新证据再尝试另一个假设。不要以反复编辑来替代诊断。

决定修复边界

如果用户仅要求诊断,则在确认原因或下一个区分检查处停止。

如果用户要求修复,则仅当根本原因修复是唯一的、局部的、可逆的且能保留预期行为时,才无需另一个检查点继续。当替代方案会改变产品行为、架构、数据契约、依赖项、范围、外部状态或重大风险时,先提出修复方案。

修复并验证

在最狭窄的责任边界内修复原因,而不是修复其下游症状。当存在稳定的行为接缝时,添加回归检查;不要为不可测试的表面发明空洞的测试。

重新运行原始重现、回归检查以及相关邻近测试。分离环境、测试工具、源代码、构建、包、部署和实际运行时的证据。如果原因仍未得到证实,请如实说明。

报告原因、区分证据、修复、验证以及剩余的不确定性。

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