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本文介绍了AI agent技能仓库v1.1版本的重大更新，包括技能重命名、合并、新增技能以及工作流程改进。核心变化：/to-prd更名为/to-spec以统一“规范”术语；/to-plan和/to-issues合并为/to-tickets，支持本地文件或真实追踪器的边缘阻塞关系。grilling技能修复了同时问多个问题、未确认即执行以及偶尔自我grill的bug。新增/wayfinder技能，用于将超大任务拆解为带依赖图的GitHub issue，分步探索；配套/research和/prototype技能支持自动研究和原型制作。代码审查技能集成Martin Fowler的十种重构坏味道（如神秘命名、重复代码），仅需10行指导即可显著提升代码质量。TDD技能改为纯参考材料，重构步骤移至代码审查阶段。文章还给出了推荐工作流：Grilling → Spec → Tickets → Implement → Code Review。适合使用AI agent进行软件开发的工程师。
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本文介绍 `writing-great-skills` 这一元技能，作为编写和编辑可预测 AI 技能的参考框架。核心概念是 **认知负荷** 与 **上下文负荷** 之间的权衡：模型调用的技能消耗上下文负荷但自动触发，用户调用的技能零上下文负荷但需你记住其存在。文章提供了管理这些负荷的工具，包括 leading words（锚定执行的关键词）、信息层次（逐步披露）、修剪（单一真实来源与无操作测试）以及失败模式（过早完成、重复、沉积等）。适合为 agent 编写一致且可维护技能的系统构建者。
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本文介绍了一个名为 /teach 的 AI agent 技能，专为长期、累积式学习设计。与一次性问答不同，/teach 将当前目录变为一个持久的教学空间，通过 MISSION.md 明确学习目标，从高信任资源（如文档、书籍）获取知识并标注出处，而不是依赖模型的参数记忆。它使用 ADR 风格的学习记录追踪进度，并基于“最近发展区”动态调整下一课难度。文章详细阐述了其目录结构（lessons、reference、learning-records 等）以及教学理念：通过“存储强度”（storage strength）对抗“流畅度幻觉”，利用理想困难（desirable difficulty）、检索练习、间隔重复等策略构建长期记忆。适合希望系统学习新技术（如语言、框架、理论）的工程师，尤其适合将学习视为项目而非一次性任务的人。