reprise-skills 是做什么的？
Reprise MCP 的工作流技能——包含一个路由器和五个表面技能（克隆、HTML 捕获、HTML 编辑、数据注入、会话关闭）。一次安装，即可分发至 Claude / Codex / Copilot / Gemini / Cursor / ChatGPT 的技能加载器。
Reprise MCP 的工作流技能——包含一个路由器和五个表面技能（克隆、HTML 捕获、HTML 编辑、数据注入、会话关闭）。一次安装，即可分发至 Claude / Codex / Copilot / Gemini / Cursor / ChatGPT 的技能加载器。
这是一套针对 Reprise MCP 的工作流技能集，专为开发者与 AI 代理设计，用于简化 Web 应用的动态交互与自动化测试。它包含一个路由器技能和五个独立的表面技能：克隆（Clone）、HTML 捕获（HTML Capture）、HTML 编辑（HTML Edit）、数据注入（Data Injection）和会话关闭（Session Close）。通过一次安装，开发者即可将这些技能无缝分发到主流的 AI 平台，如 Claude、Codex（GitHub Copilot for CLI）、Copilot（GitHub Copilot）、Gemini、Cursor 和 ChatGPT 的技能加载器中。每个技能都专注于一个特定的操作，例如捕获当前页面的 HTML 状态、直接在浏览器中编辑元素、注入测试数据，或者管理测试会话的生命周期。其路由器组件负责协调这些技能，确保它们能够协同工作。这套技能集的核心优势在于跨平台兼容性与模块化设计，让开发者能够轻松地将 Reprise 的测试能力集成到不同的 AI 辅助开发环境中，从而提升工作效率并减少重复性配置。
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Reprise MCP 的工作流技能——包含一个路由器和五个表面技能（克隆、HTML 捕获、HTML 编辑、数据注入、会话关闭）。一次安装，即可分发至 Claude / Codex / Copilot / Gemini / Cursor / ChatGPT 的技能加载器。
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.