sichenai

new-convo-handoff

新对话上下文交接指令生成器（v2.0，支持跨体模式）。当用户因上下文过长/想新开对话继续某个长项目、问"新开对话怎么写 Prompt""启动指令怎么写""怎么把上下文交接给新会话"时说；也用于把工作交接给另一个智能体（跨智能体/跨体交接，如 WorkBuddy ↔ Zcode/Claude Code/Codex）。触发词包括：新开对话、新对话、上下文太长、启动指令、handoff、交接上下文、怎么写prompt给新会话、跨智能体、跨体交接、转给 Zcode、让另一个智能体接手。触发后，AI 自动扫描当前项目的关键文档（框架/PRD/设计稿/约束文件），抽取真源文件指针、隐性规则（已否决清单/口头约定/失真点）、跨文件同步规则、速查表，生成一份可直接粘贴进新对话首条消息的"启动指令" Markdown（指针式，不复制真源内容），让新会话无需复述历史对话即可承接工作；跨体模式下额外生成环境差异声明、能力边界、回交接协��与闭环钩子。基于 2026-08-27 WorkBuddy↔Zcode POC 实测验证。

model-connector

自定义大模型自动接入工程师（宿主无关版，仅覆盖 OpenAI 兼容及厂商双协议端点）。当用户说"接入自定义大模型""配置自己的大模型""把模型接入本Agent""接入工程师""接一个自己的模型""接 XX 模型"，或希望把第三方/自建 OpenAI 兼容模型（DeepSeek、智谱 GLM、Kimi、千问、MiniMax、豆包等）自动接入当前 Agent，或要找免费的模型 API 来接入时使用。触发后 AI 全自动完成：宿主能力自检（三问路由 L1 全配置 / L2 UI表单 / L3 固定模型降级「接入咨询台」出参数卡）→ 查双层注册表（公共表+私有覆盖表，20 条目覆盖 10 厂商/渠道，说名称即可预填；条目级 tombstone 与退役墓碑均短路）→ 品牌词先出官方目录菜单（含 deprecations 生命周期检查，弃用模型先亮牌）→ 未知模型读文档 / 免费需求实时拉 OpenRouter pricing=0 清单 → 定位配置位写配置 → 实时 API 探针验证，用户不手动改任何配置。核心纪律：能力矩阵按确切模型名核验，禁止套兄弟模型能力；上限与多模态以实时探针为准、按保鲜期分级执行；渠道三元核对（key 发卡方↔端点配对，错配 401 头号来源）；订阅套餐≠按量付费（端点/key/model id 三查）；带 key 的请求只发往厂商域名白名单内核验过的端点；429 退避熔断；id 原样透传禁止加 vendor 前缀；写配置必验宿主真实加载；三级动作分级、凭证不进云对话。本 skill 宿主无关：默认以 WorkBuddy 为参考宿主，其他智能体按第 0.5 步适配；附带 scripts/ 探针与注册表脚本（可执行环境自动启用）。

browser-login-reuse

浏览器自动化登录态复用。当用户需要让 AI 操作真实浏览器完成需要登录的网站任务（如登录控制台查额度、提交表单、上传文件、面板操作），且希望"登录一次、之后复用登录态、不反复登录"时使用。触发词包括：浏览器自动化、登录态复用、帮我登录、操作浏览器、AI 操作网页、persistent、playwright-cli、storageState。触发后先按「路由原则」选通道（API/CLI 优先 → 宿主内置浏览器优先 → 本 skill 兜底）；本 skill 方案 = playwright-core 启动 Chrome（headed 让用户登录，headless 执行操作）→ 登录后用 storageState 导出登录态 → 跨会话注入 storageState 复用，用 snapshot/click/fill/eval 等操作页面。适用于 macOS（系统 Chrome），不涉及支付/银行类站点。

Code & Development Listed

adversarial-review

以攻击者视角审查 AI 交付的方案/设计/代码（AI 审 AI）。当用户说"对抗性审查""验收一下""这个方案靠谱吗""AI 写的这个能信吗""帮我挑刺""adversarial review""红队审查"，或在编程/写作 agent 完成任务需要验收时触发。先核验交付真实性（D0：需求符合性矩阵、声明证据链、幻觉依赖），再做安全/正确性/健壮性/现实性四维破坏测试，输出带攻击路径、风险等级（P0-P3）与置信度的报告。注意：「这个怎么样」类随口询问不触发本 skill。

clarify-until-clear

反复澄清确认模式。当用户说"反复确认""反复提问""确认意图""澄清意图""直到我确认""先别做，先问"或明确要求 AI 不要急于执行、先通过连续提问确认真实想法时触发。触发后，AI 不盲目行动，先以最小充分提问逐步澄清用户的真实目标、约束与隐含需求，逐步收敛，直到用户明确确认意图无误再动手。

DevOps & Infrastructure Listed

first-principles

第一性原理分析模式。当用户说"第一性原理""第一性原则""从第一性原理出发""first principles"或明确要求剥离假设、回到最基本事实重新推理时触发。触发后，AI 以第一性原理方式拆解问题：先列出问题所依赖的隐含假设与既有惯例，再回到不可再分的基本事实/公理，从底层重建推理链，而非依赖类比、经验或行业惯例。