编程开发 Agent Skills

Claude API / Anthropic SDK 参考指南 — 包含模型 ID、定价、参数、流式传输、工具使用、MCP、智能体、缓存、Token 计数、模型迁移。 TRIGGER — 阅读 BEFORE 并打开目标文件；不要因为其“看起来像单行代码”而跳过 — 适用场景：提示词以任何形式提及 Claude/Anthropic（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku、`anthropic`、`@anthropic-ai`、`claude-*`、`us.anthropic.*`、`[1m]`）；用户询问关于 LLM（定价/模型选择/限制/缓存） — 绝不回答

创建新技能、修改和改进现有技能，并衡量技能性能。适用于用户希望从零开始创建技能、编辑或优化现有技能、运行评估以测试技能、通过方差分析对技能性能进行基准测试，或优化技能描述以提高触发准确性的场景。

创建高质量 MCP (Model Context Protocol) 服务器的指南，使 LLM 能够通过设计良好的工具与外部服务进行交互。在构建 MCP 服务器以集成外部 API 或服务时使用，无论是使用 Python (FastMCP) 还是 Node/TypeScript (MCP SDK)。

指导稳定的 API 和接口设计。在设计 API、模块边界或任何公共接口时使用。在创建 REST 或 GraphQL 端点、定义模块间的类型契约或建立前后端边界时使用。

通过 Chrome DevTools MCP 在真实浏览器中进行测试。在构建或调试任何在浏览器中运行的内容时使用。当你需要检查 DOM、捕获控制台错误、分析网络请求、分析性能或使用真实运行时数据验证视觉输出时使用。需要配置 chrome-devtools MCP 服务器。

处理可操作的 GitHub 合并请求（PR）评审反馈。当用户想要检查未解决的评审线程、请求的更改或 PR 上的行内评审评论并实施选定的修复时使用。使用 GitHub 应用获取 PR 元数据和扁平化评论读取，并在涉及线程级状态、解决状态或行内评审上下文时，通过 `gh` 使用捆绑的 GraphQL 脚本。

通过确认范围、有意识地提交、推送分支并通过此插件的 GitHub 应用打开草稿 PR，将本地更改发布到 GitHub，其中 `gh` 仅在连接器覆盖不足时作为备选方案使用。

当用户要求调试或修复在 GitHub Actions 中运行失败的 GitHub PR 检查时使用。使用此插件中的 GitHub app 获取 PR 元数据和补丁上下文，并在实施任何获批的修复方案之前，使用 `gh` 进行 Actions 检查和日志审查。