skills

In the author's own words, from each skill's SKILL.md — showing the first 30 of 39 files.

• auto-draw-plot

  根据用户描述生成高质量绘图 prompt，并按通用、roadmap、schematic 模式通过 BenszAPI 直接完成 gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2.5-sunburst、gpt-image-2 或 Nano Banana/Gemini 出图、编辑和多轮迭代；这是自包含的图片生成工作流，选中后不得调用或依赖 imagegen，除非用户明确要求同时使用 imagegen。

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• auto-test-code

  当用户明确要求测试代码、代码审查或代码自检时使用。系统化发现并验证代码问题。⚠️ 不适用：用户只是想实现或优化功能、询问代码问题，或没有明确测试意图。

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• auto-test-project

  当用户明确要求“测试项目”、 “运行 auto-test-project”或“进行项目级测试”时使用。对完整项目执行多轮 A 轮批判性测试与 B 轮质量检查，发现、记录、修复并验证问题。⚠️ 不适用：用户只是想优化功能、询问项目问题，或没有明确测试意图。

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• auto-test-skill

  当用户明确要求测试 Skill、运行 auto-test 或对 Skill 进行批判性测试时使用。系统化发现、记录并验证 Skill 问题。⚠️ 不适用：用户只是想开发或优化 Skill，或没有明确测试意图。

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• awesome-code

  当用户明确要求使用 awesome-code、进行多代理协作或并行协调开发时使用。根据任务选择合适的协作方式并协调专业 Agent。⚠️ 不适用：用户只需单一角色完成简单修改或咨询，或未表达多代理协作意图。

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• bensz-collect-bugs

  当 Bensz Agent Skill 或基础设施本身因设计缺陷出现问题，或用户明确要求记录/上报此类 bug 时使用。⚠️ 不适用：用户数据错误、第三方服务故障、用户主动改源码或模型偶发波动。

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• better-prompt

  当用户明确要求"优化 prompt"、"改进提示词"、"润色指令"、"将简陋 prompt 转换为最佳实践版本"，或要求"把 prompt 改写成伪代码"、"翻译成程序结构/可编程自然语言"时使用。支持两种输出模式：standard（基于 OpenAI/Anthropic 官方最佳实践做增强优化）与 prompt_program（严格等价翻译为 Prompt Program 方言）。

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• compact-bensz-skills

  当用户明确要求压缩、瘦身或精简 Agent Skill 文档、降低上下文开销且不改变功能时使用。⚠️ 不适用：新增功能、修复脚本逻辑、批量改代码或压缩普通文档。

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• git-commit

  当用户明确要求"提交 Git 改动"、"生成 commit 信息"或"创建 git commit"时使用。仅用 Git 分析改动并自动生成 conventional commit 信息（可选 emoji）；必要时建议拆分提交，默认运行本地 Git 钩子（可 --no-verify 跳过），提交后默认自动 push（可 --no-push 跳过）。

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• git-pr-review

  当用户明确要求审查 GitHub PR、评估是否合并或判断 PR 应如何处理时使用。对 PR 做只读、证据驱动的方案与风险评估，并给出合并建议。⚠️ 不适用：直接修改、合并 PR，或在本地执行不可信 PR 代码。

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• git-publish-release

  当用户明确要求发布项目到 GitHub、创建 GitHub Release 或生成 Release Notes 时使用。根据版本历史整理发布说明；仅要求预览时不执行发布。

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• init-project

  当用户明确要求初始化项目、创建项目指令文件、生成 AGENTS.md，或为已有项目补齐 AI 协作规范时使用。该 Skill 会分析项目结构，并生成或更新适用于当前项目的标准化协作文档与基础目录。

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• install-bensz-skills

  当用户需要将生产 Skill 安装或更新到系统级目录，或需要创建、检查、更新统一的 benszapi Conda 运行环境与其中的 BSK 等托管 Python 工具时使用。默认处理 alpha；只有用户明确指定时才处理 beta；支持 72 小时 TTL 到期后的静默增量更新。

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• parallel-vibe

  当用户明确要求并行执行同一条 Vibe Coding 指令、让多个 Agent 或 Subagent 独立审查/设计/比较方案时使用。⚠️ 不适用：普通 shell 并发、单元测试并发、下载任务，或要求强隔离的敏感数据处理。

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• verifier-state-architect

  为任意 Agent Skill 设计、实现、接入或精简 Verifier 与 State；当用户希望给目标 skill 配置验证器/状态机、落实已有设计，或仅规划和审查架构时使用，尤其适合需要避免过度设计、硬编码并符合 Kernel 契约的任务。

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• write-readme

  为 GitHub 项目创建或改写高质量、可执行、证据驱动的双语 README；当用户要求写 README、项目说明或整理项目首页时使用。优先依据项目事实核验功能、命令和链接。

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• any-picture-format

  当用户明确要求转换、修改或批量转换图片格式时使用。支持常见本地或网络图片输入与常见目标格式输出。⚠️ 不适用：仅调整尺寸/裁剪、查看图片信息，或没有明确格式转换意图。

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• bensz-r-developer

  当主要交付物是可复用的 R 函数、稳定 API、S3/S4/R6 类或 R Package，需要设计、开发、重构或审查其接口、测试、文档、并行与性能边界时使用。分析项目中只有需要跨分析复用或形成公共 API 的组件才进入本 Skill。⚠️ 不适用：主要交付物是数据分析流程、科学结果、R Markdown 报告或仅服务当前分析的辅助函数；这些任务使用 bensz-rmd-rules。

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• bensz-rmd-rules

  当主要交付物是基于 R 的数据分析流程、科学结果、可复现数据产品、R Markdown/HTML 报告或论文级图表与解读时使用；即使流程中包含 `.R` 脚本和仅服务当前分析的辅助函数，也由本 Skill 主导。⚠️ 不适用：主要交付物是可独立复用的 R 函数、稳定公共 API、类或 R Package；这些任务使用 bensz-r-developer。也不用于仅渲染既有 Rmd 或其它语言的数据分析。

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• download-fulltext-pdf

  当用户明确要求"下载文献全文"或"获取论文PDF"时使用。通过 DOI 号下载学术论文全文 PDF，支持 arXiv、Sci-Hub、Unpaywall、期刊官网等多源策略。⚠️ 不适用：用户只是想解析或处理已有的 PDF 文件（应使用 pdf skill）、只是想搜索论文信息而无需下载全文、没有提供 DOI/标题/BibTeX 任何标识符。

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• find-best-skill

  当用户明确要求搜索、寻找、查找或推荐某个领域的 Agent Skill 时使用。对候选 Skill 进行多来源检索与比较后给出推荐。⚠️ 不适用：只想查看已有技能列表，或没有明确搜索/推荐意图。

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• knit-rmd-html

  Knit/render R Markdown (.Rmd) to HTML reliably in this repo (auto-bootstrap pandoc, set correct knit_root_dir, and run rmarkdown::render via a Python wrapper).

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• md-to-word

  将一个或多个 Markdown 文档转换为格式优美的 Word（.docx），基于 Pandoc + 内置 reference.docx 模板（可选自定义模板），并确保不修改任何原始 Markdown 文件。内置模板已修复命名空间兼容性问题，支持 RGBA 图片自动转换。

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• validate-md-ref

  检查 Markdown 文档中的引用是否可定位、URL 或锚点是否可访问，并整理供后续判断引用真实性与适切性的结构化证据。当用户要求核查引用、检查文档链接，或确认引用是否支持正文论断时使用。

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• which-model

  当用户需要调研某个 skill 的模型选择最佳实践时使用：分析目标技能的源代码与工作流 → 通过联网搜索（Tavily/SearXNG/DuckDuckGo）收集官方文档与社区经验 → 总结出哪些场景该用什么模型/参数 → 生成 WHICHMODEL 小节插入目标技能的 README.md。

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• backend-specialist

  后端开发专家。精通 Node.js/Python/Go/Rust 等后端技术栈，专注于 API 设计、数据库优化、认证授权、微服务架构和性能调优。用于后端服务开发、API 设计和系统架构。

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• brainstorming

  当用户明确要求"使用 brainstorming"或"使用 awesome-code"时使用。⚠️ 不适用：用户只是想优化/改进某个功能（应直接修改）、只是询问技能问题（应直接回答）、没有明确使用 brainstorming/awesome-code 的一般性开发。

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• code-reviewer

  用于审查已完成的工作、重大功能或合并前的变更，核对需求并按严重程度识别风险。未经审查不得合并。

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• context-optimizer

  上下文优化专家。专注于长对话中的上下文管理、token 效率和性能优化。解决 lost-in-middle、context poisoning 等问题，提升 AI 代理在复杂任务中的表现。

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• devops-specialist

  DevOps 与运维专家。精通 CI/CD、容器化、编排、基础设施即代码、监控告警和自动化部署。用于构建高效、可靠的软件交付流水线和运维系统。

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