本 Skill 定义了 Agent 在执行任务前确认用户意图的标准流程。目的是避免因理解偏差导致的无效工作，确保 Agent 与用户对任务目标达成一致。

本 Skill 提供标准化的 Git 操作工作流，包括：

此技能可帮助您从开放代理技能生态系统中发现并安装技能。

将记忆写入 spec/context/ 目录，并更新索引文件。支持两种记忆类型：

快速检索项目积累的多层记忆，在正确的时刻加载相关知识，避免重复踩坑。

基于 MUSE 框架的"反思 → 结构化 → 记忆化"理念，分析当前对话，提取可沉淀的记忆，并按记忆类型分流到不同存储层。

将 xlb 查询短语解析为本地 API 的标题命令，然后返回 Markdown 索引内容。

根据用户意图选择 Tavily 端点：

本技能基于中华传统文化和阴阳五行理论，为新生婴儿提供专业的取名建议，同时也可以评估已有名字的优劣。

将当前的存储库状态转换为一小组干净的、可审查的提交：

格式：<类型>[可选范围][可选！]:<描述>

通过与主要内容进行比较并将编辑与本地约定和周围代码风格对齐，从分支中去除人工智能生成的工件。

在添加新依赖项之前：

使用 HeyGen 的内部 Starfish TTS 模型从文本生成语音音频文件。该技能用于独立的音频生成——与视频创建分开。

AI 头像视频创建 API，用于生成头部说话视频、解释器和演示文稿。

使用此工作流程读取 Dart 或 Flutter 的包源代码，包括项目中当前未安装的包。

暂无简介

使用此技能获取公共 URL，将其转换为 Markdown，并将结果保存为带时间戳的 Markdown 文件以供以后代理使用。

回顾性指导原则：

该技能将分析转变为多学科引擎，将 6 个核心心智模型类别应用于任何决策或问题。它迫使人们通过数学、物理、生物学、心理学和经济学的视角进行冷酷、理性的思考，而不是情绪化的指导。