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Go 测试模式，包括表驱动测试、子测试、基准测试、模糊测试和测试覆盖率。遵循 TDD 方法论与惯用 Go 实践。

Spring Boot 架构模式、REST API 设计、分层服务、数据访问、缓存、异步处理与日志。适用于 Java Spring Boot 后端……

当用户希望“编写智能体代码”、“使用 ADK 构建智能体”、“添加工具”、“创建回调”、“定义智能体”、“使用状态管理”，或需要 ADK (Agent Development Kit) Python API 模式与代码示例时，应使用此技能。它是 Google ADK 技能套件的一部分。它为智能体类型、工具定义、编排模式、回调和状态管理提供了快速参考。请勿用于创建新项目（请使用 google-agents-cli-scaffold）或部署（请使用 google-agents-cli-deploy）。

当用户希望“运行评估”、“评估我的 ADK agent”、“编写 evalset”、“调试 eval scores”、“比较 eval results”，或需要有关 ADK (Agent Development Kit) 评估方法论及 eval-fix 循环的指导时，应使用此技能。涵盖 eval metrics、evalset schema、LLM-as-judge、tool trajectory scoring 以及常见失败原因。属于 Google ADK (Agent Development Kit) 技能套件的一部分。请勿用于 API 代码模式（请使用 google-agents-cli-adk-code）、部署（请使用 google-agents-cli-deploy）或项目脚手架（请使用 google-agents-cli-scaffold）。

当用户想要“部署 agent”、“部署我的 ADK agent”、“设置 CI/CD”、“配置 secrets”、“排查部署问题”，或者需要关于 Agent Runtime、Cloud Run 或 GKE 部署目标的指导时，应使用此技能。涵盖部署工作流、服务账号、回滚以及生产基础设施。属于 Google ADK (Agent Development Kit) 技能套件的一部分。请勿用于 API 代码模式（请使用 google-agents-cli-adk-code）、评估（请使用 google-agents-cli-eval）或项目脚手架（请使用 google-agents-cli-scaffold）。

当用户想要“设置链路追踪”、“监控我的 ADK agent”、“配置日志记录”、“添加可观测性”、“调试生产流量”，或需要关于监控已部署的 ADK (Agent Development Kit) agent 的指导时，应使用此技能。涵盖 Cloud Trace、提示词-响应日志记录、BigQuery Agent Analytics、第三方集成（AgentOps、Phoenix、MLflow 等）以及故障排查。属于 Google ADK (Agent Development Kit) 技能套件的一部分。请勿用于部署设置（请使用 google-agents-cli-deploy）或 API 代码模式（请使用 google-agents-cli-adk-code）。

用于查询优化、模式设计、索引和安全性的 PostgreSQL 数据库模式。基于 Supabase 最佳实践。

Pythonic惯用语法、PEP 8标准、类型提示，以及构建健壮、高效且可维护的Python应用的最佳实践。

REST API 设计模式，涵盖生产级 API 的资源命名、状态码、分页、过滤、错误响应、版本控制和限流。

Django 架构模式、基于 DRF 的 REST API 设计、ORM 最佳实践、缓存、信号、中间件以及生产级 Django 应用。

用于本地开发的 Docker 与 Docker Compose 模式，涵盖容器安全、网络、数据卷策略及多服务编排。

消除AI写作痕迹，将文本重写为自然的中文或英文。仅在明确的写作或编辑请求时激活。不适用于代码…

自动从 Claude Code 会话中提取可复用模式，并将其保存为已掌握的技能，以便日后使用。

Playwright E2E 测试模式、Page Object Model、配置、CI/CD 集成、产物管理及不稳定测试策略。

面向 Web 的部署工作流、CI/CD 流水线模式、Docker 容器化、健康检查、回滚策略以及生产就绪检查清单……

Spring Boot 中用于实体设计、关系映射、查询优化、事务管理、审计、索引、分页和连接池的 JPA/Hibernate 模式。

ClickHouse 数据库模式、查询优化、分析以及面向高性能分析工作负载的数据工程最佳实践。

用于逐步优化上下文检索以解决子代理上下文问题的模式

先调研再编码的工作流。在编写自定义代码之前，搜索现有的工具、库和模式。调用研究员智能体。

LLM API 使用的成本优化模式——按任务复杂度进行模型路由、预算跟踪、重试逻辑和提示词缓存。