重命名项目目录时，安全迁移 Claude Code 项目上下文（会话、内存、历史记录）。

在任何检查点交付代码之前进行结构化质量审查：PR、发布、里程碑。捕获在集成边界处发生的故障——其中契约、示例、常量和测试必须全部一致。

验证并自动转换拉取请求描述中的 GFM 链接以防止 404 错误。

完整的会后工作流程：完成孤立的录音→转换为文本→人工智能驱动的总结。

对 Claude Code 市场插件的全面验证。

使用带有点标记 ( • ) 的绘图文本为 GitHub Flavored Markdown 创建 ASCII 财务折线图。纯文本输出 - 在 GitHub、终端和所有等宽环境中正确呈现。

在专用的 iTerm2 窗口中播放终端录音。

使用 Pandoc 和 XeLaTeX 引擎从 Markdown 生成专业的 PDF 文档。该技能涵盖自动章节编号、目录、参考书目管理、LaTeX 定制以及通过生产使用学习的常见故障排除模式。

使用官方的 notion-client Python SDK 以编程方式控制 Notion。请参阅 PyPI 了解当前版本。

用于生成并行分析代理的规范工作流程，以全面识别多个系统层的性能瓶颈。成功发现 QuestDB 的摄取速度为 110 万行/秒（比目标快 11 倍），证明数据库不是瓶颈 - CloudFront 下载是管道时间的 90%。

用于生成并行验证代理以全面测试数据库重构的规范工作流程。成功识别了 QuestDB 迁移中的 5 个严重错误（系统故障率 100%），这些错误本来会在生产环境中发布。

经过实战测试的模式，用于创建具有正确显示、缓冲区管理和实时更新的自定义 MQL5 指标。

通过 Python API 与 QuantStats 集成进行统一读/写 MLflow 操作，以实现全面的交易指标。

POC 验证模式可在进行长期运行的 ML 实验之前发现问题。

使用 Polars、Arrow 和 ClickHouse 实现高效 ML 数据管道的模式。

使用具有依赖性管理、参数处理和文件跟踪功能的 mise [tasks] 部分编排多步骤项目工作流程。

使用 mise [env] 作为具有向后兼容默认值的集中配置。

直接读取 MetaTrader 5 日志文件以访问来自指标、脚本和 EA 交易的 Print() 输出，无需手动检查 Experts 窗格。

验证 Claude Code 技能中的 Markdown 链接，以实现跨安装位置的可移植性。

使用 lychee 验证工作区中的 Markdown 链接。