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解決的問題

本專案提供一組可組合的「技能」，旨在提升 AI 編碼代理（如 Claude Code、Cursor 和 GitHub Copilot）的能力。它解決了代理工作流程中的常見痛點，例如缺乏視覺規劃、昂貴的 LLM 標記使用效率低下、任務完成的模糊性，以及代理傾向於猜測而非閱讀當前文件的傾向。

如何運作

這些技能以模組化指令和工具的形式實現，可整合至代理環境中。可透過 CLI 工具或作為 Claude Code 插件安裝。技能範圍從簡單的狀態約定（如 /quick-recap）到與外部工具的複雜整合（如基於 MDX 的圖表 /visual-plan，或透過 Clips Desktop 應用存取本地螢幕記憶的 /rewind）。

適用對象

希望提升代理開發流程的可靠性、透明度和效率的 AI 編碼代理使用者。

主要亮點

• 視覺規劃與審查：使用 MDX 將文字計畫和 PR 差異轉換為互動式視覺摘要和圖表。
• 資源優化：協調高成本前線模型處理判斷與規劃，同時將繁重任務委派給更便宜的代理。
• 上下文恢復：與 Clips Desktop 整合，使代理能夠恢復最近的螢幕上下文和轉錄內容。
• 代理治理：包含用於審計其他代理工作（/agent-watchdog）和解決競爭策略（/plan-arbiter）的工具。
• 文件優先：強制代理執行網路搜尋以取得權威文件，防止版本漂移與幻覺。