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TianMingKanae/engineering-multi-ai-skills

在实施前定义工程变更或实验,包含可观察的验收标准和适当的验证。适用于重大变更、迁移、基准测试或模糊需求;常规修复保持轻量。

engineering-multi-ai-skills 是什么?

该技能旨在帮助AI代理在实施工程变更或实验之前进行系统化定义和验证。它强调在开始前明确问题、期望行为、受影响的接口以及范围外的工作,确保所有事实均从现有代码、测试和项目约束中解析,并批量处理对结果有实质性影响的未解决问题。技能支持多种平台,适用于重大变更、迁移、基准测试或需求模糊的场景,同时建议常规修复保持轻量。通过定义可观察的通过/失败标准、匹配验证与风险级别(如bug需复现和回归检查,迁移需兼容性和回滚),以及在高成本或不可逆工作前解决关键假设,来提升工程决策的质量。此外,性能实验需记录假设、度量指标、基线等工作负载,并分离探索性和确认性结果;长期作业需先测试启动和小规模单元,使用仅支持的空运行接口,并通过宿主授权后台运行避免长时间等待。最终,依据原始标准评估输出,保留失败案例和负面结果,将决策和限制记录在项目证据账本中。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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文档

读取相关代码、测试和项目约束。陈述问题、期望行为、受影响的接口和范围外的工作。从工件中解析事实;批量处理对结果有实质性影响的未解决问题,并提供推荐选择。在等待答案期间继续独立工作。

定义可观察的通过/失败标准以及如何执行它们。将验证与风险匹配:bug可能需要复现器和回归检查;迁移可能需要兼容性检查和回滚。在高成本或不可逆工作之前解决关键假设。当用户指令已授权变更时,不要强加设计审批。

对于实验或性能声明,在检查结果之前记录假设、主要度量指标、基线、工作负载、种子或采样、资源预算、失败核算和成功阈值。以同等努力比较各分支。将探索性观察与确认性结果分开;标记结果后的更改,且绝不追溯应用新规则。

对于长期作业,先测试启动和一个小规模代表性单元。记录资源限制、输出路径和实际恢复行为。仅使用命令真正支持的空运行接口。通过主机的授权后台设施启动;不要让模型会话等待数小时。

使用原始标准评估输出。保留失败的案例、跳过的工作和负面结果。在适当时让重要结论接受审查或独立验证。将决策和限制记录在项目的证据账本中,然后报告已经确定的内容。

Individual skills in this repo

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