Huangwb8 Skills

将一个或多个 Markdown 文档转换为格式优美的 Word（.docx），基于 Pandoc + 内置 reference.docx 模板（可选自定义模板），并确保不修改任何原始 Markdown 文件。内置模板已修复命名空间兼容性问题，支持 RGBA 图片自动转换。

当用户明确要求"提交 Git 改动"、"生成 commit 信息"或"创建 git commit"时使用。仅用 Git 分析改动并自动生成 conventional commit 信息（可选 emoji）；必要时建议拆分提交，默认运行本地 Git 钩子（可 --no-verify 跳过），提交后默认自动 push（可 --no-push 跳过）。

当用户需要调研某个 skill 的模型选择最佳实践时使用：分析目标技能的源代码与工作流 → 通过联网搜索（Tavily/SearXNG/DuckDuckGo）收集官方文档与社区经验 → 总结出哪些场景该用什么模型/参数 → 生成 WHICHMODEL 小节插入目标技能的 README.md。

当用户明确要求使用 awesome-code、进行多代理协作或并行协调开发时使用。根据任务选择合适的协作方式并协调专业 Agent。⚠️ 不适用：用户只需单一角色完成简单修改或咨询，或未表达多代理协作意图。

当用户明确要求初始化项目、创建项目指令文件、生成 AGENTS.md，或为已有项目补齐 AI 协作规范时使用。该 Skill 会分析项目结构，并生成或更新适用于当前项目的标准化协作文档与基础目录。

为 GitHub 项目创建或改写高质量、可执行、证据驱动的双语 README；当用户要求写 README、项目说明或整理项目首页时使用。优先依据项目事实核验功能、命令和链接。

Knit/render R Markdown (.Rmd) to HTML reliably in this repo (auto-bootstrap pandoc, set correct knit_root_dir, and run rmarkdown::render via a Python wrapper).

当用户明确要求"优化 prompt"、"改进提示词"、"润色指令"、"将简陋 prompt 转换为最佳实践版本"，或要求"把 prompt 改写成伪代码"、"翻译成程序结构/可编程自然语言"时使用。支持两种输出模式：standard（基于 OpenAI/Anthropic 官方最佳实践做增强优化）与 prompt_program（严格等价翻译为 Prompt Program 方言）。

当用户明确要求审查 GitHub PR、评估是否合并或判断 PR 应如何处理时使用。对 PR 做只读、证据驱动的方案与风险评估，并给出合并建议。⚠️ 不适用：直接修改、合并 PR，或在本地执行不可信 PR 代码。

当用户明确要求并行执行同一条 Vibe Coding 指令、让多个 Agent 或 Subagent 独立审查/设计/比较方案时使用。⚠️ 不适用：普通 shell 并发、单元测试并发、下载任务，或要求强隔离的敏感数据处理。

根据用户描述生成高质量绘图 prompt，并按通用、roadmap、schematic 模式通过 BenszAPI 直接完成 gpt-image-2 或 Nano Banana/Gemini 出图、编辑和多轮迭代；这是自包含的图片生成工作流，选中后不得调用或依赖 imagegen，除非用户明确要求同时使用 imagegen。

当用户明确要求测试代码、代码审查或代码自检时使用。系统化发现并验证代码问题。⚠️ 不适用：用户只是想实现或优化功能、询问代码问题，或没有明确测试意图。

当用户要求编写 R Markdown 分析、开发 R 脚本或进行 R 数据分析时使用。规范脚本与报告分工、图表表达、结果解读和跨平台路径处理。

当用户明确要求搜索、寻找、查找或推荐某个领域的 Agent Skill 时使用。对候选 Skill 进行多来源检索与比较后给出推荐。⚠️ 不适用：只想查看已有技能列表，或没有明确搜索/推荐意图。

检查 Markdown 文档中的引用是否可定位、URL 或锚点是否可访问，并整理供后续判断引用真实性与适切性的结构化证据。当用户要求核查引用、检查文档链接，或确认引用是否支持正文论断时使用。

当用户明确要求测试 Skill、运行 auto-test 或对 Skill 进行批判性测试时使用。系统化发现、记录并验证 Skill 问题。⚠️ 不适用：用户只是想开发或优化 Skill，或没有明确测试意图。

当用户明确要求“测试项目”、 “运行 auto-test-project”或“进行项目级测试”时使用。对完整项目执行多轮 A 轮批判性测试与 B 轮质量检查，发现、记录、修复并验证问题。⚠️ 不适用：用户只是想优化功能、询问项目问题，或没有明确测试意图。

当用户明确要求转换、修改或批量转换图片格式时使用。支持常见本地或网络图片输入与常见目标格式输出。⚠️ 不适用：仅调整尺寸/裁剪、查看图片信息，或没有明确格式转换意图。

当 Bensz Agent Skill 或基础设施本身因设计缺陷出现问题，或用户明确要求记录/上报此类 bug 时使用。⚠️ 不适用：用户数据错误、第三方服务故障、用户主动改源码或模型偶发波动。

当用户明确要求发布项目到 GitHub、创建 GitHub Release 或生成 Release Notes 时使用。根据版本历史整理发布说明；仅要求预览时不执行发布。

当用户明确要求压缩、瘦身或精简 Agent Skill 文档、降低上下文开销且不改变功能时使用。⚠️ 不适用：新增功能、修复脚本逻辑、批量改代码或压缩普通文档。

当用户需要将本仓库的生产 Skill 安装或更新到系统级目录，使其可在任意项目或对话中发现和调用时使用。默认处理 alpha；只有用户明确指定时才处理 beta；支持 72 小时 TTL 到期后的静默增量更新。

当用户明确要求"下载文献全文"或"获取论文PDF"时使用。通过 DOI 号下载学术论文全文 PDF，支持 arXiv、Sci-Hub、Unpaywall、期刊官网等多源策略。⚠️ 不适用：用户只是想解析或处理已有的 PDF 文件（应使用 pdf skill）、只是想搜索论文信息而无需下载全文、没有提供 DOI/标题/BibTeX 任何标识符。

为任意 Agent Skill 设计、实现、接入或精简 Verifier 与 State；当用户希望给目标 skill 配置验证器/状态机、落实已有设计，或仅规划和审查架构时使用，尤其适合需要避免过度设计、硬编码并符合 Kernel 契约的任务。

Git 工作流专家。规范化版本控制，确保提交历史清晰可追溯。支持 Conventional Commits 规范、Pull Request 最佳实践、分支管理策略和自动化工作流。

用于需要以测试驱动开发、遵循“红—绿—重构”循环实现功能或修复缺陷的场景。必须先编写失败测试，再实现代码。

当用户明确要求"使用 brainstorming"或"使用 awesome-code"时使用。⚠️ 不适用：用户只是想优化/改进某个功能（应直接修改）、只是询问技能问题（应直接回答）、没有明确使用 brainstorming/awesome-code 的一般性开发。

用于审查已完成的工作、重大功能或合并前的变更，核对需求并按严重程度识别风险。未经审查不得合并。

当用户明确要求优化镜像源、配置国内镜像、加速部署或切换依赖源时使用。分析项目技术栈并生成适配的镜像配置。⚠️ 不适用：用户只是询问镜像源概念、无需部署加速，或明确要求使用官方源。

上下文优化专家。专注于长对话中的上下文管理、token 效率和性能优化。解决 lost-in-middle、context poisoning 等问题，提升 AI 代理在复杂任务中的表现。

DevOps 与运维专家。精通 CI/CD、容器化、编排、基础设施即代码、监控告警和自动化部署。用于构建高效、可靠的软件交付流水线和运维系统。

后端开发专家。精通 Node.js/Python/Go/Rust 等后端技术栈，专注于 API 设计、数据库优化、认证授权、微服务架构和性能调优。用于后端服务开发、API 设计和系统架构。

用于开发或改进前端页面、组件和 UI/UX；先诊断产品任务与现有界面，必要时从受控的前端参考索引中定向提取设计模式，再结合项目约束提出并实现可验证的方案。

安全专家。专注于应用安全、威胁建模、安全合规和数据保护。提供安全审查、漏洞扫描、安全配置和合规检查。用于构建安全可靠的应用系统。

用于遇到缺陷、测试失败或异常行为，且必须在提出修复方案前调查根因的场景。未经根因分析不得只修复表象。

用于执行包含独立任务的实施计划，将任务分派给新的子代理，并在任务之间进行协调与审查。

文档专家。专注于技术文档编写、API 文档生成、README 优化和文档维护。提供清晰的文档结构、规范的格式和用户友好的内容。