Skill

code-task-generator

Skill

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将模糊的需求描述、创意构想或PDD 实施计划自动转化为符合 Amazon 规范的结构化代码任务文件，支持按步骤解析 PDD 计划以实现渐进式开发，并为每个任务生成包含完整背景、技术要求、验收标准和元数据的 .code-task.md 文件。

code-transfer

Skill

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实现跨文件的代码精准迁移与重组，支持按行号定位、基于内容匹配或函数类结构识别来提取、复制、移动和插入代码块，适用于重构、模块拆分及代码整理等开发场景。

code-validation-sandbox

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面向教学场景的代码验证能力，依据四层教学法自动识别代码所属学习层级与编程语言生态，按需执行语法检查、运行测试、性能比对或端到端集成验证，并生成带上下文定位、修复建议和教学影响说明的诊断报告。

code-walk-thru

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通过命令行指令在用户指定的代码编辑器中逐个定位并高亮显示文件的特定位置，引导用户逐步查看代码变更或实现细节，确保每步操作都获得确认后再继续下一个导航动作。

codeagent

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提供多后端协同的智能代码处理能力，支持基于文件引用的复杂分析、跨文件重构、自动化生成及 UI 原型设计，可按任务需求动态切换 Codex 深度理解、Claude 文档与提示工程、Gemini 界面实现等不同 AI 引擎。

codebase-analysis

Skill

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通过自动化脚本快速解析代码库的整体结构、核心模式、关键流程与设计决策，为后续深入分析、问题诊断或重构优化提供准确的上下文基础。

codebase-analysis

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通过多轮迭代式代码库分析，系统性地挖掘业务规则、技术架构、安全机制、性能瓶颈及集成接口等深层模式，每轮聚焦单一领域，结合并行专家代理协同探究，依据发现结果在对应目录生成可复用、非显而易见的结构化文档，并严格依赖用户确认推进下一阶段。

codebase-assumption-capture

Skill

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自动记录对代码库的错误预判，当实际结构与预期不符时，如架构、框架或文件用途的认知偏差，将差异静默存入日志，用于暴露文档盲区并优化后续开发协作的上下文准确性。

codebase-classification

Skill

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根据代码库的结构、测试覆盖率、类型注解、依赖状态和文档完整性等特征，判断其属于规范、过渡、遗留或新建项目类型，并据此采取遵循既有模式、逐步改进、谨慎重构或建立最佳实践的相应开发策略，确保修改方式与项目现状匹配。

codebase-context-extractor

Skill

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面向大型代码库提供深度上下文理解能力，能自动解析代码结构、依赖关系、调用链路、数据流向及接口定义，生成结构化摘要与可视化关系图，支持多语言并智能过滤无关内容，为代码阅读、调试、重构和文档生成提供精准上下文支撑。

codebase-documenter

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面向代码库的文档自动化生成，覆盖项目入门指南、架构说明、源码注释和接口文档四类核心内容，强调以初学者视角组织信息，通过渐进式披露、真实示例、可视化结构和设计原理解释，降低新成员的理解门槛，提升代码可维护性与协作效率。

codebase-documenter

Skill

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为陌生代码库生成结构化技术文档，覆盖系统架构、模块职责、数据流向、开发规范与部署流程，支持新成员快速上手和团队知识沉淀，可按需输出精简概览或深度详述，并嵌入架构图、代码片段及文件定位信息。

codebase-mapper

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对现有代码库进行深度解析，梳理项目结构、依赖关系、编码规范、外部集成及技术债务，自动生成架构说明与技术栈文档，为后续开发决策和系统演进提供清晰、可追溯的上下文基础。

codebase-navigation

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提供对代码库的系统性导航与结构解析能力，支持通过文件模式匹配、文本内容检索和架构分析快速掌握项目布局、技术栈及模块依赖关系，适用于新项目接入、功能定位与系统重构等场景。

codebase-summary

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分析代码库并生成系统架构、组件、接口和工作流的完整文档体系，输出结构化元数据文件，支持创建面向 AI 助手的 AGENTS.md 或通用 README.md 等聚合文档，便于自动化开发协作与知识共享。

codecov-coverage

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通过调用 Codecov API 获取 LinkML 项目的代码覆盖率数据，支持快速查看整体覆盖率、分析行级覆盖详情以及定位低覆盖文件，用于 PR 前审查、新代码测试补充和覆盖薄弱环节识别。

codemap

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快速掌握代码库的全局视图，包括目录结构、文件依赖关系和近期变更差异，帮助开发者准确定位模块位置、理解调用链路、评估修改影响，并在编码前建立清晰的架构认知。

codeql

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提供代码静态安全分析能力，支持跨函数的数据流追踪与污点传播分析，可识别复杂漏洞如注入、反序列化等，适用于深度安全审计和定制化查询开发，需源码及构建环境支持。

codeql

Skill

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提供对源代码的深度静态分析能力，支持跨函数调用的控制流与数据流追踪，可精准识别复杂安全漏洞和逻辑缺陷，适用于需要高精度、多层抽象建模的代码审计与质量保障场景。

coder

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负责精确实现和修改代码，支持文件创建、命令执行与功能开发，遵循项目规范进行高质量的代码重构与编写，确保变更简洁并符合工程要求。

coderabbit-ci-integration

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实现 CodeRabbit 自动化测试与 GitHub Actions 的深度集成，支持在代码推送和 Pull Request 时触发单元与集成测试、生成覆盖率报告、校验生产就绪状态，并通过密钥管理和分支保护策略保障 CI 流程安全可靠。

coderabbit-common-errors

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提供对 CodeRabbit 常见错误的自动诊断与修复能力，覆盖认证失败、请求超时、速率限制等高频问题，通过日志分析、环境检查和配置验证定位根因，并给出可执行的调整方案。

coderabbit-core-workflow-a

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执行 CodeRabbit 的核心业务流程，覆盖主要功能开发、关键特性构建与基础系统集成，支持代码读取、写入、编辑及基于 npm 的命令行操作，并能对源码进行精准文本检索。

coderabbit-core-workflow-b

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执行代码兔的辅助工作流程，处理次要用例或补充主流程任务，在安装认证完成后，通过读取、写入、编辑代码及运行 npm 命令实现自动化开发操作，适用于轻量级任务调度与快速响应场景。