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TianMingKanae/engineering-multi-ai-skills

在實作前定義工程變更或實驗,包含可觀察的驗收標準與相應的驗證方式。適用於重大變更、遷移、基準測試或模糊需求;常規修復應保持輕量化。

engineering-multi-ai-skills 是什麼?

此技能提供一套結構化流程,用於在執行前正式定義工程變更或實驗。它確保開發者透過記錄問題陳述、期望行為、受影響介面及範圍外工作,來澄清意圖。此流程強調從現有成品中釐清事實,並批次處理對結果有重大影響的未解決問題,同時提出建議選擇,以便在等待答案時繼續獨立工作。該技能可跨多種 AI 輔助平台使用,支援定義可觀察的通過/失敗標準,並根據風險等級調整驗證方式:錯誤修復可能需要重現步驟與回歸檢查,而遷移則可能需要相容性檢查與回滾計畫。對於實驗或效能聲明,它要求在檢視結果前記錄假設、主要指標、基準、工作負載、種子或取樣、資源預算、失敗處理方式及成功門檻。此技能還包含執行長時間任務的指引,例如先測試小規模單元、記錄資源限制與輸出路徑,並使用主機的授權背景工具。最後,它強調使用原始標準評估輸出、保留失敗案例與負面結果,並將決策與限制記錄在專案的證據記錄中,再報告已確立的結論。

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說明文件

閱讀相關程式碼、測試及專案限制。陳述問題、期望行為、受影響的介面以及不在此次範圍內的工作。從成品中釐清事實;將對結果有重大影響的未解決問題批次處理,並附上建議選擇。在等待答案期間,繼續獨立進行工作。

定義可觀察的通過/失敗標準及其執行方式。根據風險調整驗證:錯誤可能需要重現步驟與回歸檢查;遷移可能需要相容性檢查與回滾計畫。在進行高成本或不可逆的工作之前,先解決關鍵假設。當使用者的指示已授權變更時,不要強制要求設計審核。

對於實驗或效能聲明,在檢視結果之前,記錄假設、主要指標、基準、工作負載、種子或取樣、資源預算、失敗處理方式及成功門檻。以同等的工作量比較各實驗方案。將探索性觀察與確認性結果分開;標註所有結果後的變更,且絕不追溯套用新規則。

對於長時間任務,先測試啟動流程及一個小型代表性單元。記錄資源限制、輸出路徑及實際的中斷恢復行為。僅使用指令真正支援的試運行介面。透過主機授權的背景工具啟動;不要讓模型會話等待數小時。

使用原始標準評估輸出。保留失敗案例、跳過的工作及負面結果。在必要時,請他人審查重要結論或進行獨立驗證。將決策與限制記錄在專案的證據記錄中,然後報告已確立的結論。

Individual skills in this repo

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