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运维和基础设施需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计异常

tech-preferences技术偏好

Agent Skill

tech-preferences 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

552

周安装

23

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

184
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:tech-preferences(技术偏好)
来源仓库:https://github.com/zrr1999/skills
仓库路径:skills/tech-preferences
安装命令:
npx skills add https://github.com/zrr1999/skills --skill tech-preferences
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/zrr1999/skills --skill tech-preferences

简介

tech-preferences 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。

  • 适合围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。
  • 通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。
  • 安装前建议确认权限范围和维护状态,避免触发不必要的命令执行。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

目的

技术偏好不能穷举——它是一个持续演进的过程。本 skill 提供一个偏好分析流程,帮助在具体任务中发现、讨论并固化偏好。

这是一个横切 skill:它帮助做选择,但不替代 project-workflows(开新/维护/学习的工作方式与输出契约)。


当前已知偏好(基线)

Python 生态

  • 包管理:uv(替代 pip/poetry/pyenv)
  • 代码质量:ruff(lint + format),ty(类型检查)
  • 预提交/CI 钩子:prek(替代 pre-commit)
  • 依赖自动升级:Renovate
  • 数据模型:dataclasses(首选,原生零依赖);仅在需要运行时校验或序列化时才引入 Pydantic v2

Web 后端

  • 框架:FastAPI(async-first,自动 OpenAPI 文档)
  • 输入校验/序列化(API 边界):Pydantic v2

Web 前端

  • 框架:Svelte(轻量,编译时优化,无运行时 vdom)
  • 构建工具:Vite+(vp)(Vite/Vitest/Oxlint/Oxfmt 统一入口,curl -fsSL https://vite.plus | bash 安装);或 Vite 单独使用。注:vp 当前仅支持 pnpm/npm/yarn,不支持 bun 作为包管理器。

系统 / 自动化

  • 任务运行:just(替代 Makefile)
  • 容器:Docker / OCI 镜像
  • macOS 守护进程:launchd(不用 cron)

数据格式

  • 配置:TOML(首选),YAML(CI only),JSON(API 交换)
  • 文本格式:Markdown(文档),结构化日志优先 JSON

偏好分析流程

在遇到技术选型时,按以下步骤分析:

  1. 识别决策点 — 明确需要选择的技术维度(语言/框架/工具/数据格式等)。
  2. 对比当前偏好 — 检查上方"已知偏好"列表,确认是否已有约定;若有,默认遵循。
  3. 分析偏差理由 — 如果需要偏离已知偏好,明确写出原因(性能、生态、约束等)。
  4. 讨论新偏好 — 如果发现新的、值得固化的偏好,在响应中明确提出: 建议将「X 替代 Y,原因:...」加入 tech-preferences skill。
  5. 自主提案 — 当偏好有明显新增或变化时,主动在 PR/Issue 中提交偏好变更提案(格式见下),无需等待人类提示。
  6. 沉淀更新 — 经人类确认后,将新偏好追加到"当前已知偏好"节。

示例分析

场景:需要为新 Python 项目选择测试框架。

  1. 决策点:测试框架选型
  2. 已知偏好:无(当前基线未列测试框架)
  3. 对比候选:pytest(生态最丰富,prek 默认集成)vs unittest(标准库,无额外依赖)
  4. 分析:已有仓库均使用 pytestprek 钩子默认运行 pytest;选 pytest
  5. 新偏好提案:pytest(Python 测试框架首选)→ 提交提案加入基线

如何贡献新偏好

当发现偏好有明显新增或变化时,自主提交偏好变更提案,格式如下:

偏好提案:将 <新工具/框架> 加入 tech-preferences skill
- 类别:<Python生态 / Web后端 / 前端 / 系统 / 数据格式>
- 替代:<被替代的工具,若有>
- 原因:<具体理由,1-3句>
- 参考:<项目/PR/文档链接,若有>

可通过 PR 直接修改此 skill 的"当前已知偏好"节,或在相关 Issue/PR 中以评论形式提案。

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

37.6%
按下载量换算69

Claude

30.32%
按下载量换算56

Cursor

18.62%
按下载量换算34

Gemini CLI

9.35%
按下载量换算17

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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