建筑工程

生产级前端 UI 工程 — 组件、布局、状态管理

组织建设计划 - 33人AI团队成长体系 核心功能：五级成长路径、每日学习系统、蓝军机制

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通用提示词工程与提示词改写技能，用于设计、优化、评审、模板化与迭代 LLM 提示词；当任务涉及明确目标/约束/输出格式、角色与指令层级、few-shot 示例、结构化标签、链式分解、长上下文管理、评估与回归测试、跨模型迁移或提示词标准化时使用。

25 项高级 POWERFUL 级别工程技能，涵盖智能体设计、RAG 架构、MCP 服务端、CI/CD 流水线、数据库设计、可观测性、安全审计、发布管理和平台运营。适用于 Claude Code、Codex CLI 和 OpenClaw。

无人机工程的项目命令与约定

前端工程实现技能。强制TDD + 组件驱动开发：先写组件测试/Story，再写组件实现。覆盖React/Vue/Svelte，包含状态管理、样式系统、无障碍、性能优化、错误边界。当用户需要实现前端功能、写页面、做组件、或说"帮我写前端""实现这个页面""加个组件"时触发。即使用户只是说"写个表单""做个弹窗"，也应使用此skill。

根据页面设计、组件设计和API设计生成前端架构方案，包括目录结构、路由设计、组件分层、状态管理、数据流、权限控制和工程规范。

数据工程。Airflow、Dagster、Kafka Streams、Flink、dbt、数据管道、流处理、数据质量。当用户提到数据管道、ETL、流处理、数据质量时路由到此。

当需要为 fengye404.top 博客执行任何操作时使用：写作/重写/润色中文技术博客、发布文章、管理博客内容、管理收藏页。适用于用户要求贴近其个人文风、降低 AI 味、把文字写得更硬更清楚、将工程笔记整理成技术分享、或管理博客收藏页的场景。

逆向工程分析器。从现有代码反向提取设计意图与接口契约，生成逆向设计文档草稿。 你不是代码复读机——你从实现细节中推断设计意图，标注每条结论的可信度。 触发场景： (1) 模块有代码但缺少设计文档，需要从代码重建设计规格； (2) 用户提到"逆向分析"、"从代码提取设计"、"反向推导"、"reverse engineering"、"code analysis"等关键词； (3) 接手遗留代码模块，需要快速理解其接口契约和内部逻辑； (4) 代码先行开发完成后需要补充设计文档； (5) 用户要求从现有实现中提取函数签名、类型定义、状态机或异常策略。

干湿闭环建设蓝图：为任意'干算法/数据 + 湿实验/工程'平台撰写一份'建设方案 + 预期成效'文档。覆盖模块拆分、分期建设（一期/二期/三期）、单模块预算明细、场地与全周期总预算、闭环交付节点与可量化成效。内置数字闭合强校验工作流（章末预算 = 分期表合计 = 全周期总额），并产出 cross-check 汇总表与差异列表。适用于合成生物、新材料、电池能源、医药CMC、化学工艺、机器人具身智能、空间智能、AI for Science 等任何需要'算法/数据驱动 + 实物实验/工程'闭环的领域。当用户提到建设方案、平台蓝图、研发体系建设、干湿闭环、blueprint、roadmap、研发平台规划、能力建设、预算闭合时使用此技能。

当需要为 claude.ai 构建含状态管理/路由/shadcn 组件的复杂多组件 HTML 制品（artifact）时使用；用脚手架初始化 React+TS+Vite 工程并打包为单文件 bundle.html 产物；不适用于简单的单文件 HTML/JSX 制品；触发词：web artifact、artifacts、复杂制品、shadcn、单文件HTML、bundle.html、React制品

当用 Terraform/OpenTofu 设计模块、管理远程 state、搭建多环境/多云 IaC 与策略即代码流水线时使用；做模块化架构、远程后端加锁加密、plan/apply 评审与漂移成本治理并产出可复现的 IaC 工程；不适用于一次性手动改基础设施、被锁定到其他 IaC 工具、或无法远程安全存储 state 的场景；触发词：terraform、opentofu、iac、基础设施即代码、tfstate、远程后端、状态锁、漂移、tfsec、checkov、多云

为《零基础构建智能体工程》课程提供知识管理能力，能够读取课程讲义并生成章节摘要的结构化 Markdown 表格。

通义千问（Qwen）Web API 逆向工程与免费接入完整方案。 包含：API 协议逆向分析、认证机制破解（Cookie/Security Headers/签名算法）、 SSE 流式解析、多账号池管理（Acquire/Release 模式）、前端集成、Admin CRUD。 适用场景：(1) 将 Qwen 接入 OpenAI 兼容 API 网关 (2) 实现 Qwen 多账号轮询与并发控制 (3) 复现 Qwen Web 聊天协议 (4) 构建 Qwen 账号池管理系统。 触发关键词：qwen, 通义千问, 千问, qwen-webapi, qwen pool, qwen reverse, qwen 逆向, tongyi, 千问账号池, qwen free api, qwen web chat protocol.

当需要在 Keil 工程中添加源文件、包含路径或管理虚拟目录结构时使用。由 Agent 直接分析代码依赖并精确修改工程文件。

当需要在 Keil 工程中添加源文件、包含路径或管理虚拟目录结构时使用。由 Agent 直接分析代码依赖并精确修改工程文件。

工程化脚手架：为AI编码提供有主见的最佳实践约束，拒绝'随便写写'。当用户说'按工程标准来'、'production ready'、'工业级代码'、'不要胡写'、'严肃工程'、'上强度'、'像 senior 写的'时触发。核心特点：强制TDD/类型安全/错误处理/日志规范，禁止TODO和伪代码，要求可测试可部署，不符合标准直接打回重写。

提示驱动开发：版本化管理AI提示词，实现确定性代码生成。当用户说'提示词版本化'、'Prompt Driven Development'、'PDD'、'管理AI提示词'、'提示词工程'、'确定性AI生成'、'提示词即代码'、'Prompt as Code'时触发。核心特点：提示词版本控制、确定性重新生成、提示词分层架构、与Git集成、避免AI'胡写'。

Vue 3 + TypeScript 项目的完整工程规范，涵盖项目结构、组件设计、Composables、路由、Pinia 状态管理、API 层、错误处理、测试和性能优化。当用户在 Vue 项目中创建、修改组件或模块，涉及架构设计、代码编写时自动激活。

职业能力建设系统，适用于在校学生和职业人士。通过三层能力建设（岗位认知补强 + 外部环境分析 + 长期方向锚定）系统性地补强用户的认知和能力短板。 本 SKILL 可独立使用，也可从 career-navigator 衔接进入。 核心能力： (1) 岗位认知补强：基于模拟/评估结果，针对具体认知短板提供框架和练习 (2) 外部环境分析：分析国家政策、技术趋势、市场需求、地方生态，帮用户建立"外部坐标系" (3) 长期方向锚定：综合驱动力、能力、环境、价值观，帮用户思考 5-10 年方向 (4) 按需提供：不假设用户需要全部三层，先确认意愿再精准提供 触发场景： - 用户提到"能力提升"、"补短板"、"学习规划" - 用户提到"行业趋势"、"政策分析"、"职业前景" - 用户提到"长期规划"、"职业方向"、"未来 5 年" - 从 career-navigator Phase 4 衔接进入（准备度评估未通过） - 用户主动要求了解外部环境或补强某方面能力

前端架构规划师。在启动新前端项目或重构现有项目时使用。此技能通过结构化提问，在实施前明确产品范围、UI 模式、组件架构、数据流、状态管理、路由、渲染策略、样式以及工程约束。

误差控制 Skill — 基于工程控制论的误差管理框架，强制验证、多级重试、优雅降级。核心原则：任何结论必须有证据，不确定时主动说明，失败时自动恢复。

Cabrite - AI 工程过程管理框架。当用户需要规范化开发流程、实施企业级研发标准、 进行代码安全审计、执行多阶段质量检查、或者需要角色权限控制时使用此技能。 触发场景：开发流程标准化、企业研发规范、代码审查、危险操作拦截、多角色协作、 项目记忆管理、审计日志追踪。

阿里巴巴Java开发手册 — 项目工程规约。当用户涉及以下任何场景时触发： - Maven依赖管理、GAV坐标定义、版本号规范 - 二方库（内部公共库）的设计与发布 - pom.xml配置审查、依赖冲突解决 - JVM参数配置、服务器调优 - 服务器部署、TCP调优、文件句柄数调整 - 用户提到"Maven"、"pom"、"二方库"、"JVM参数"、"依赖管理"等关键词 此技能适用于Java项目的工程化建设、依赖配置审查、部署配置优化。

面向工程实战的代码审查技能：基于 git diff + 项目上下文，按风险分级输出可执行建议与改动示例。

[Step8] Java微服务公共模块提取工具（产品线适配）。根据工程pom.xml中的groupId自动选择对应产品线的检查与提取规则。将能力层模块中的公共代码包（util、cache、constant、enums、exception、config）提取到grp-{module}-common模块下，统一管理公共代码，不改变业务逻辑。执行链路：Step1→Step2→Step3→Step4→Step5→Step6→Step7→Step8（当前）→Step9。当用户提到'Step8检查'、'Step8修复'、'公共模块提取'、'common提取'时使用。

审查并降低中文学位论文（尤其 MEM/工程管理类实证改进论文）的"AI 味"，让它读起来像真人写、能过答辩。核心是以一篇真实通过的同类论文为体裁基准来校准"什么才是真 AI 痕迹"，再用多 agent 对抗审查 + 定向修改。当用户问"像不像 AI 写的""去 AI 味""降 AIGC 率""让论文不像 AI 编的""润色得像真人"时使用。

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