Skills

RAG 应用中文档分块指南。内容涵盖 RecursiveCharacterTextSplitter、基于结构的分块（HTML、Markdown、JSON）、分块大小的优化，以及重叠策略。

TypeScript 最佳实践与设计模式。用于类型定义、泛型、工具类型，以及 TypeScript 高级特性的开发与应用。

进行全面的代码审查，重点检查安全漏洞、性能问题、代码风格违规、团队规范、语言模式、依赖项的新鲜度、最佳实践，以及代码重复等问题。当您需要审查代码变更、Pull Request，或单个文件时，可选用此方法。

针对大型代码库，提供专注的上下文检索能力（即“上下文精炼”）。在多文件项目中进行代码审查、重构、功能实现，或调试时，该功能会自动触发。

诊断并修复常见的OpenClaw问题：网关认证失败、CLI配对问题、通道连接故障，以及CPU占用过高。当OpenClaw运行状况不佳、CLI超时、通道显示断开连接，或网关CPU占用过高时，都可使用此技能。

【元】OrchestKit 技能目录。当你想了解可用技能，或需要帮助时，此功能将为你提供指引。

观察并行性。检测数据竞争、死锁和时间依赖性Bug。在以下情况使用：async/await 实施、线程/goroutine 使用、共享状态操作、仅在生产环境中出现的问题、偶尔崩溃的测试调查。

在 .claude/rules/ 目录下创建符合最佳实践的规则文件（.md）。当需要为项目制定专属的编码规则、测试规范、安全要求等指导时，可使用此技能。支持 paths frontmatter 中的条件性规则、合适的文件命名，以及合理的子目录结构。

阅读评审队列，发布评审反馈，并在规划看板上通过 CQ 通道流转工单。

为 ReinforceNow RL 训练编写奖励函数。适用于创建带有 @reward 装饰的函数、编写 rewards.py 文件、使用前置条件奖励、沙盒奖励、llm_judge 或 math-verify 时使用。触发条件包括“reward function”、“@reward”、“RewardArgs”、“precondition”、“llm_judge”、“math-verify”、“math reward”以及“latex”。

引导代理为该项目添加新的CLI子命令或xtask命令。当用户请求添加新命令、子命令或xtask，或在实现新的CLI功能时使用此功能。