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impact-analysis-helper

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为大型企业工作流提供影响分析辅助能力，支持自动化识别变更对项目管理、合规性、治理及系统集成等环节的潜在影响，生成符合行业规范的配置方案与代码，并进行标准合规性校验。

impl

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负责高质量功能实现与代码编写，严格遵循测试驱动、安全合规和性能优化原则，通过静态分析、历史模式检索和语言服务器协议深度理解上下文，确保逻辑健壮、可维护且符合工程规范。

implement

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根据失败测试用最少代码实现功能，自动定位待修复项、逐次修改并验证，确保所有测试通过后立即停止，严格避免添加未被测试覆盖的功能或重构已有逻辑。

implement

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执行批量实施计划时，必须严格遵循质量优先原则，通过自主调用工具完成上下文收集与代码实现，确保每个任务在闭环中完整落实，支持多轮反馈迭代与迁移重构的全流程管控，保障功能一致性与系统稳定性。

implement

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支持以测试驱动开发模式系统化执行任务计划，严格遵循红绿重构循环，自动同步待办清单与计划状态，生成带任务标识和审计备注的规范化 Git 提交，并在各阶段结束时触发质量验证与人工确认流程。

implement

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实现 Linus Dashboard 的功能开发与集成，基于 TypeScript 和 Python 构建前后端组件，遵循严格的代码规范与架构模式，完成视图、卡片、服务及传感器等模块的创建与验证，确保高质量交付并兼容 Home Assistant 生态。

implement-design

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将 Figma 设计稿精准还原为生产环境可用的代码，确保布局、样式、交互与原始设计完全一致，支持从链接或桌面端选中节点获取设计上下文和截图，并自动适配项目现有的组件库、设计系统和工程规范。

implement-feature

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遵循架构优先与测试驱动开发，通过构建富领域模型和清晰的组件交互设计实现功能，确保代码符合用户心智模型。在获得用户对架构设计的明确批准后，按阶段实施领域逻辑、基础设施及界面集成，所有变更均以状态验证为核心进行测试。

implement-type-annotations

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为 Python 和 TypeScript 代码自动添加完备的类型注解，提升 IDE 智能提示精度、前置捕获类型错误，并增强 AI 对代码逻辑的理解能力。

implement_plan

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将技术方案转化为可执行的代码变更，通过分阶段实施、风险预检、自动化验证与人工确认闭环，确保每项修改符合设计意图并稳定集成到现有系统中，支持直接执行或代理协同两种模式以适应不同复杂度需求。

implement_plan_micro

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根据技术计划执行任务并验证结果，通过多模态逻辑融合实现对上下文传递、阶段时序、权限义务的严格约束，支持自动与人工协同的分步实施，在异常时暂停并等待决策，确保每项操作可追溯、可恢复且符合预设规范。

implement_task

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执行指定开发任务并生成交接文档，通过测试驱动开发确保代码质量，记录实现细节与决策依据，为后续任务提供上下文延续，支持团队协作流程的有序推进。

implementation-approach

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根据项目上下文动态选择垂直、水平或混合实施策略，结合风险评估与约束条件分析，确保方案在技术可行性、业务影响和资源限制间取得平衡，并通过多阶段验证保障交付质量。

implementation-approach

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提供一种基于元认知的实施策略决策框架，通过系统性分析现状、探索多样化模式、量化评估技术与项目风险、校验现实约束，并结合垂直切片、水平分层或混合路径，为功能落地选择最适实践方案。

implementation-planner

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专注于将需求转化为安全、可执行的技术落地路径，通过分阶段原子化设计确保每步变更精准可控，覆盖现状分析、架构验证、代码级修改说明及自动化与手动双重验收标准，支持从数据库演进到前端集成的全流程闭环实施。

implementation-planner

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通过多轮交互式研究与协作，系统化生成面向工程落地的详细实施计划，涵盖上下文分析、技术调研、架构设计、测试策略及成功标准，支持从需求理解到可执行任务清单的全流程闭环，确保方案符合项目语言规范并具备高度可验证性。

implementation-planning

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生成符合 TDD 原则的可执行实施计划，将功能拆解为带验证结果的开发任务，明确任务顺序与依赖关系，确保每个环节可追溯至需求与设计文档，支持并行开发与独立交付。

implementation-verification

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提供实施与规格文档的逐项比对能力，覆盖接口契约、数据结构、业务逻辑、架构决策及质量要求的验证，自动识别偏差并按严重程度分级，生成结构化合规报告，确保开发过程严格遵循 PRD、SDD 和实施计划。

implementing-agent-modes

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通过定义运行模式来约束智能体的行为范围，实现对工具集、提示词及执行逻辑的动态管理，从而适配不同产品场景与用户任务需求，在保持上下文连续性的同时支持自主切换工作模式。

implementing-backup-strategies

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实现备份策略的自动化部署与灾难恢复，涵盖从环境评估、方案设计到测试验证及生产上线的全流程管理，支持本地与云端的数据同步和归档，确保数据可靠性与业务连续性。

implementing-database-audit-logging

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实现数据库操作的全链路审计追踪，支持基于触发器、应用层、变更数据捕获或原生日志等多种策略，覆盖敏感数据修改、用户行为记录、合规报告生成及日志生命周期管理，满足 GDPR、HIPAA、SOX 等监管要求。

implementing-database-caching

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构建多级缓存体系以优化数据库性能，涵盖 Redis 分布式缓存部署、应用层内存缓存集成及静态资源 CDN 加速，支持缓存策略选型、键设计、失效机制与容错监控全流程。

implementing-figma-designs

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将 Figma 设计稿精确还原为可运行 UI，基于 OneKey 组件库构建像素级一致的页面与组件，全程使用硬编码数据、固定文案和预设样式令牌，专注视觉实现而非数据逻辑或国际化适配。

implementing-jsc-classes-cpp

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在 C++ 中实现 JavaScript 类的底层绑定机制，支持将原生 C++ 对象封装为 JS 可调用类，包含构造函数、原型链、属性访问器及方法绑定，并集成垃圾回收子空间与结构缓存，用于高性能 JS 与 C++ 互操作场景。