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io.github.openclaw/openclaw/auto-qa

持续审计、实测和压测当前 OpenClaw 代码库，覆盖至少十个独立划界的子系统流水线；默认产出 100 个经过独立验证并已合入的根因修复，维护有证据支撑的报告，并即时通报每个合入的 pull request。适用于 OpenClaw 全局自主 QA、实时供应商行动，以及网关、CLI、Web、插件、原生应用、场景、打包和长稳测试。

插件发布前测试

io.github.openclaw/openclaw/release-openclaw-plugin-testing

规划并执行发布前的 OpenClaw 插件验证：覆盖内置插件、包产物、生命周期命令、doctor/fix、配置往返、网关启动、SDK 兼容性、Docker E2E、包验收和 Testbox 证明。

测试审计

io.github.openclaw/openclaw/test-audit

只要涉及编写、修改、审查或批量处理测试就应调用。既是新增测试的创作门禁，也是低价值、耦合实现或重复测试（及其所要求的仅测试用途生产接缝）的审计工作流。

Wiki 维护者

io.github.openclaw/openclaw/wiki-maintainer

维护 OpenClaw 记忆 wiki 库：确定性页面、受管区块、以来源为据的更新。

OpenClaw QA 测试

io.github.openclaw/openclaw/openclaw-qa-testing

运行、观察、调试、扩展或讲解 OpenClaw qa-lab 与 qa-channel 场景、产物和实时流水线。

effect（Effect TS 开发）

io.github.anomalyco/opencode/effect

在本仓库中处理 Effect v4 / effect-smol 的 TypeScript 代码。

网站克隆

io.github.JCodesMore/ai-website-cloner-template/clone-website

一次性逆向并克隆一个或多个网站——逐板块提取资源、CSS 与内容，并在过程中主动派发并行的构建 agent 到各自的 worktree。当用户想克隆、复刻、重建、逆向或复制任何网站时使用。也在"make a copy of this site""rebuild this page""pixel-perfect clone"之类的说法时触发。参数中传入一个或多个目标 URL。

节点连接诊断

io.github.openclaw/openclaw/node-connect

跨路由、认证、配对、二维码/设置码和重连等环节，诊断 OpenClaw Control UI 浏览器及原生 Android、iOS 或 macOS 节点连接失败。

Cursor SDK 端到端开发

io.github.omnigent-ai/omnigent/cursor-sdk-e2e-dev

启动本地 Omnigent 服务器并端到端跑通 Cursor SDK harness——构建 cursor agent、运行真实回合、冒烟测试与集中找 bug。在开发、测试或调试 cursor harness（omnigent/inner/cursor_executor.py、cursor_harness.py、cursor_auth.py）及其认证/模型/工具桥行为时加载。

HeroUI React 组件库

vv3

io.github.heroui-inc/heroui/heroui-react

HeroUI v3 React 组件库（Tailwind CSS v4 + React Aria）。在基于 HeroUI 构建 UI——创建 Button、Modal、表单、Card，安装 @heroui/react，用 oklch 变量配置深浅色主题，或获取组件文档时使用。关键词：HeroUI、Hero UI、heroui、@heroui/react、@heroui/styles。

HeroUI Native 组件库

io.github.heroui-inc/heroui/heroui-native

HeroUI Native 组件库，用于 React Native（通过 Uniwind 使用 Tailwind v4）。在基于 HeroUI Native 构建移动端 UI——创建 Button、Card、TextField、Dialog，安装 heroui-native，配置深浅色主题，或获取组件文档时使用。关键词：HeroUI Native、heroui-native、React Native UI、Uniwind、移动端组件。

调查会话回放

io.github.PostHog/posthog/investigating-replay

通过一次性收集元数据、person 档案、同会话事件与关联的错误追踪议题来调查会话录像。当用户给出录像或会话 ID 并想了解发生了什么——用户是谁、做了什么、出现了哪些错误、有没有相关的错误追踪议题——时使用。替代手工串联 session-recording-get、persons-retrieve、execute-sql 与 query-error-tracking-issues-list 的流程。

Nightly 发布

io.github.openclaw/openclaw/release-openclaw-nightly

OpenClaw Tideclaw alpha/nightly 发布自动化：隔离分支、本地修复、发布 CI、分支保留，以及向 main 的前向合并。

convert-internal-package-to-typescript(Ghost 包转 TypeScript)

io.github.TryGhost/Ghost/convert-internal-package-to-typescript

将遗留 Ghost 内部工作区包从 JavaScript 或 CommonJS 转换为仓库的 TypeScript/ESM 金路径,同时保留文件历史与运行时兼容。适用于现有或新迁移私有包的现代化改造,包括 lib-to-src 分阶段迁移、JS→TS 重命名、消费方分析和包/归档校验。

文档变更本地审查

io.github.supabase/supabase/review-the-docs

在 ~/GitHub/supabase/supabase 本地审查 Supabase 文档变更——既包括审阅已开的 PR（分诊、分类、验证），也包括开 PR 前审阅自己分支（本地自审）。涵盖 markdown 流水线、MDX 内容、教程、示例、Studio 链接以及文档工具链。在被要求审阅文档 PR、自审草稿分支、确认谁已批准、验证构建产物或评估 supabase/supabase 文档改动时使用。

QA 多代理审查团队

io.github.PostHog/posthog/qa-team

面向代码变更的多代理 QA 审查团队。当用户要求“review my code”“run QA”“qa-team”“review this branch”“code review”“check my changes”，或希望对当前分支变更做全面的多视角审查时使用。并行派出专项代理（安全、数据库、可靠性、兼容性、数据完整性、性能、前端、文案）独立审查 diff 并产出收敛报告，另含两名通才评审员做收敛校验。

审计 LLM 网关对等性

io.github.PostHog/posthog/auditing-llm-gateway-parity

对照 PostHog/ai-gateway 审计 services/llm-gateway，并基于当前实现证据更新 services/llm-gateway/PARITY.md。当任一网关的认证、归属、计费、端点、提供方、模型、路由或元数据发生变化、评审 Python 网关改动，或被要求刷新、核验或报告网关对等性时使用。本技能更新对等记录但不迁移调用方。

ml-adoption-playbook（ML 接入指南）

io.github.affaan-m/ECC/ml-adoption-playbook

为 AI 代理与软件工程师在既有非 ML 代码库中加入机器学习算法的端到端方法论。涵盖问题界定、数据就绪、架构解耦与基线模型集成。当需要为此前没有机器学习的代码库新增 ML 能力、从问题界定到基线模型时使用。

rust-patterns

io.github.affaan-m/ECC/rust-patterns

地道的 Rust 模式、所有权、错误处理、trait、并发及最佳实践，用于构建安全、高性能的应用。在编写或评审 Rust 代码、且涉及所有权、错误处理、trait 或并发时使用。

kotlin-patterns

io.github.affaan-m/ECC/kotlin-patterns

地道的 Kotlin 模式、最佳实践与约定，用于构建借助协程、空安全与 DSL 构建器的稳健、高效、可维护 Kotlin 应用。在编写或评审 Kotlin 代码、且涉及惯用结构或空安全时使用。

dotnet-patterns

io.github.affaan-m/ECC/dotnet-patterns

地道的 C# 与 .NET 模式、约定、依赖注入、async/await 及最佳实践，用于构建稳健、可维护的 .NET 应用。在编写或评审 C# / .NET 代码——DI、异步或通用约定——时使用。

pytorch-patterns

io.github.affaan-m/ECC/pytorch-patterns

PyTorch 深度学习模式与最佳实践，用于构建稳健、高效、可复现的训练流水线、模型架构与数据加载。在编写或评审 PyTorch 训练循环、模型架构或数据加载，或某次训练无法复现时使用。

perl-patterns

io.github.affaan-m/ECC/perl-patterns

现代 Perl 5.36+ 惯用法、最佳实践与约定，用于构建稳健、可维护的 Perl 应用。在编写或评审现代 Perl 5.36+ 代码时使用。

nuxt4-patterns

io.github.affaan-m/ECC/nuxt4-patterns

Nuxt 4 应用模式：水合安全、性能、路由规则、懒加载，以及用 useFetch 和 useAsyncData 做 SSR 安全的数据获取。在构建或评审 Nuxt 4 应用，或调试水合不匹配与 SSR 安全数据获取时使用。