Skill

context-resume

Skill

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提供跨工作流场景的断点续做能力，自动定位并解析插件的 .continue-here.md 手动交接文件，生成含时间感知的上下文摘要，经用户确认后按阶段类型路由至对应子技能，全程只读状态、不修改任何文件。

context-window-management

Skill

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通过分层策略优化上下文结构，将关键信息置于首尾位置以提升模型感知效率，结合智能摘要与动态裁剪平衡长度与信息密度，实现长对话中有效信息的保留与调度。

context7

Skill

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实时获取第三方库的最新文档与使用规范，主动查询框架或工具包的当前版本特性、API 用法及最佳实践，确保开发过程中依赖信息准确无误，避免基于过时知识进行决策。

contextual-review

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对代码变更进行多维度深度审查，覆盖正确性、安全性、性能、可维护性、测试质量及类型安全，结合项目特定规范（如 Bun 工具链、Drizzle 迁移流程、OWASP 风险防范）提供结构化反馈，支持在 PR 提交前、实施计划阶段或工作区差异分析时介入，确保代码健壮可靠。

contextvar-opportunity-finder

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用于在 Python 代码中系统性识别所有显式 user_id 使用场景，包括参数声明、上下文提取、多层传递、构造器与方法不一致、便利包装函数及请求体嵌入等模式，并为每处匹配提供类名、函数结构、调用链和文件位置等上下文信息，供人工评估是否适合改用环境上下文机制。

continuity

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通过形式化方法验证实函数在指定点的连续性，结合符号计算与自动推理完成极限存在性、函数值匹配等判定，适用于数学分析中严格证明场景。

contour-integrals

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通过复平面上的围道选择与留数计算，高效求解实积分、三角有理式及含支割线的复杂积分问题，结合半圆、钥匙孔等轮廓应用留数定理实现解析延拓下的积分估值。

contract-test-creator

Skill

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自动构建和配置契约测试环境，支持编写、验证及运行符合行业规范的契约测试用例，覆盖单元测试、集成测试与模拟机制，生成可直接部署的代码和配置文件。

contract-test-creator

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自动生成符合行业规范的契约测试代码与配置，提供从框架搭建到单元测试、集成测试及模拟对象编写的全流程支持，适用于需要实现高质量自动化测试验证的开发场景。

contract-test-validator

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实现 API 契约的全链路验证，通过消费者驱动测试确保服务提供方与调用方行为一致，并基于 OpenAPI 规范校验接口定义、响应格式及请求结构，自动识别不兼容变更，支撑可靠的服务集成与演进。

contract-test-validator

Skill

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通过消费者驱动的契约测试与接口规范校验，确保 API 提供方与调用方之间的兼容性，可自动生成测试用例、验证请求响应是否符合 OpenAPI 规范，并检测潜在的破坏性变更，适用于接口契约维护与发布前验证场景。

contract-testing

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面向微服务的契约测试能力，通过消费者驱动方式明确接口需求，验证提供方是否满足约定，自动识别破坏性变更并给出语义化版本建议，支持在 CI/CD 中阻断不兼容发布，保障跨团队协作下的 API 兼容性与稳定性。

contributing-guide-creator

Skill

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自动生成技术文档中的贡献指南，提供从结构设计到内容编写的完整支持，涵盖 API 文档、用户手册和架构说明等场景，确保符合行业标准并可直接投入生产使用。

contributing-guide-creator

Skill

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自动生成符合行业规范的开源项目贡献指南，涵盖结构设计、内容模板、协作流程和质量验证，支持从初稿生成到合规性检查的全流程技术文档编写。

control-flow

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提供清晰可读的控制流重构能力，通过早期返回、自然语言命名的布尔变量和线性决策逻辑，将嵌套条件转换为贴近人类思维的判断流程，显著提升代码可维护性与可理解性。

controllers-services

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实现控制器与服务的职责分离，通过自定义装饰器提供类型安全的上下文数据访问，结合拦截器统一响应结构与错误处理，利用全局管道进行参数解析和 DTO 验证，确保业务逻辑集中于无状态服务中，并支持应用生命周期的精细化控制。

conventional-commits

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提供符合 Conventional Commits 规范的提交信息生成与校验能力，支持按类型、作用域、描述、变更列表及影响说明等结构化要素构造标准化提交标题与正文，并强制要求使用祈使语气、小写字母、无标点结尾及带破折号的条目式正文格式。

conventional-commits

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提供标准化的提交信息撰写规范，指导用户使用精准动词和结构化格式表达代码变更意图，确保每次提交聚焦单一目的，支持自动化版本管理和变更追溯，适用于开发协作与质量审查场景。

conventional-committer

Skill

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自动完成 Git 提交全流程，包括识别代码变更类型与范围、生成符合 Conventional Commits 规范的标准化提交信息，并执行暂存与提交操作，确保每次提交都通过质量检查且与项目约定严格一致。

convergence

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面向实分析中的收敛性判定与求和问题，提供系统化解决方案：自动识别级数类型并匹配相应判别法，执行极限计算与不等式验证以确认收敛性，对可求和的收敛级数给出精确解析结果。

convergence-debugger

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诊断并解决AI共识系统中的收敛检测问题，包括语义相似性判断异常、投票结果与相似性状态冲突、提前停止失效等情况，通过检查后端选择、配置参数与日志输出，确保多轮推理能在满足条件时正确终止。

conversation-analyzer

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从 Claude Code 对话日志中提炼开发者问题与解决方案的完整脉络，包括目标意图、尝试路径、失败教训、最终实现及可检索的关键技术点，生成结构化叙事文本以支持语义搜索和知识复用。

conversation-analyzer

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分析用户与 Claude Code 的交互记录，识别请求类型分布、高频项目、时间规律及重复性任务，发现模糊提问、复杂任务缺乏规划等改进点，输出包含具体案例的优化建议，帮助提升工作效率并推动自动化实践。

conversation-memory

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实现多层级记忆体系，支持短期、长期及实体记忆的持久化存储与智能提取，在确保用户隔离的前提下，通过分层检索与记忆巩固机制，精准关联历史对话上下文，避免信息过载或遗忘问题，适用于需要连续认知积累的长周期交互场景。