Skill

fixture-generator

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自动生成测试固件配置与代码，覆盖单元测试、集成测试及模拟场景，遵循行业最佳实践，输出可直接投入生产的fixture定义，并提供配置校验和问题排查建议。

fjsp-baseline-repair-with-downtime-and-policy

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将不可行或次优的柔性作业调度方案修复为满足停机约束和工序先后顺序的可行解，同时严格控制机器更换次数与开工时间偏移总量不超过预设策略预算，优先保持原机器分配并最小化时间调整。

flaky-test-detector

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自动识别和诊断测试代码中的不稳定行为，帮助开发者定位导致测试结果随机失败的环境依赖、时序问题或状态残留等根源，并提供修复建议与可落地的稳定性增强方案。

flaky-test-detector

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自动检测并处理测试中的不稳定问题，提供从诊断到修复的全流程支持，涵盖单元测试、集成测试及测试框架配置，确保测试结果的可靠性与一致性。 Supports automated analysis of flaky test patterns and implements robust solutions.

flame-graph-generator

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自动处理性能测试中的火焰图生成任务，涵盖从数据采集、可视化配置到结果分析的完整流程，支持负载测试、压力测试及性能监控场景下的高效问题定位与优化。

flame-graph-generator

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自动生成性能分析火焰图，支持对系统调用栈和资源消耗路径进行可视化建模，适用于负载测试、压力测试及基准评估中的性能瓶颈定位场景。

flask

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提供经过生产验证的 Flask 应用构建能力，涵盖应用工厂模式、模块化蓝图组织、SQLAlchemy 数据建模与关系管理、安全认证（含会话保护与 CSRF 防护）、异步与线程上下文处理，并系统性规避 9 类常见运行时错误，适用于从开发到部署的全周期 Web 服务构建。

flask-blueprint-creator

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自动生成符合行业规范的后端项目结构，支持快速搭建模块化服务组件，提供从初始化配置到代码生成的全流程支持，适用于 Python 等语言的微服务架构开发。

flask-blueprint-creator

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根据项目需求自动生成 Flask 蓝图结构，提供符合行业规范的后端代码与配置文件，支持快速搭建模块化 Web 服务，适用于 Python 语言环境下的高效开发与架构设计。

flask-ml-api-creator

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自动构建基于 Flask 的机器学习模型服务接口，涵盖从代码生成、配置设定到生产就绪验证的全流程，支持模型部署、推理服务、MLOps 流程集成及线上监控等核心场景。

flask-ml-api-creator

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自动化构建基于 Flask 的机器学习模型 API 服务，涵盖从代码生成、配置编写到生产环境适配的全流程，支持快速部署和集成，适用于需要将训练好的模型封装为可调用接口的场景。

flight

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提供航班比价与座位预订功能，支持按价格、时间、舱位等条件筛选航班，并通过交互式座舱图选择可用车位，适用于完成从行程查询到座位锁定的一站式出行规划。

flink-job-creator

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自动化构建和配置 Flink 流处理作业，覆盖从代码生成、参数设置到生产环境校验的全流程，适用于实时数据管道开发与运维场景。

flink-job-creator

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自动构建和配置 Flink 流处理作业，涵盖从代码生成、参数调优到生产级部署的全流程，支持 ETL、实时数据转换与工作流编排等典型数据管道场景。

flood-detection

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基于水位观测数据与防洪警戒阈值的比对分析，实现洪涝事件识别、洪涝天数统计、瞬时数据日尺度聚合及洪灾等级划分，适用于多测站水文监测场景下的自动化汛情研判与风险分级。

flow-impl-review

Skill

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基于当前分支的代码变更执行深度实现审查，整合提交记录、架构文档与需求脉络生成上下文，通过命令行工具协调自动化审查流程，支持在内置对话环境或导出至外部大模型完成评审，确保设计与实现的一致性。

flow-interview

Skill

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通过深度对话式访谈，系统化梳理用户提出的功能需求或技术方案，覆盖问题背景、技术选型、边界条件、依赖关系与验收标准等全维度细节，最终生成可直接落地的精细化规格说明或任务描述。

flow-next

Skill

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提供对 .flow/ 目录下任务与史诗（epics）的全生命周期管理能力，支持快速查看、创建、描述、状态更新及完成验证等操作，适用于日常开发任务协同与进度追踪，不涉及规划或执行阶段的高级工作流。

flow-next-export-context

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支持将代码仓库的计划或实现上下文整理为结构化 Markdown 文件，包含文件树、代码结构摘要、关键文件内容及专业级审查提示，便于粘贴至 ChatGPT Pro、Claude 等外部大模型进行人工深度评审。

flow-next-impl-review

Skill

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提供高规格代码实现审查能力，支持基于提交差异的精准变更分析与多轮自动修复迭代，通过集成 RepoPrompt 或 Codex 后端完成深度技术评审，确保架构合理性与工程严谨性，适用于 PR 审查、分支验收及关键任务交付场景。

flow-next-interview

Skill

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面向软件开发需求的深度访谈能力，通过结构化提问全面梳理功能规格，支持从原始想法、史诗任务、子任务到本地文档等多种输入源，自动识别类型并调用专用工具读取上下文，生成覆盖问题定义、关键决策、边界条件与验收标准的精细化需求描述，所有状态变更均经 flowctl 统一管控。

flow-next-plan

Skill

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根据功能需求或流程标识生成结构化开发计划，通过深度上下文分析与代码模式识别拆解任务，确保方案符合项目规范并支持多级审查流程，所有任务状态统一通过专用工具管理，适用于从概念到可执行任务的系统性转化。

flow-next-plan-review

Skill

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提供面向 Flow项目史诗规格与设计文档的深度评审能力，支持通过 RepoPrompt 或 Codex 后端自动执行多轮闭环审查，内置自动修复、任务规范同步及上下文恢复机制，确保方案达到 Carmack 级工程严谨性。

flow-next-ralph-init

Skill

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为项目仓库初始化或更新 Ralph 自主工作流框架，自动构建 scripts/ralph/ 目录结构，同步模板与执行脚本，智能识别并配置代码审查后端（RepoPrompt 或 Codex），保留用户原有配置，支持一键部署和增量升级。