10CG
OrganizationMake AI a genuine collaborator in your software projects — AI-DDD methodology for Claude Code
Categories
Indexed Skills (42)
state-scanner
项目状态扫描与智能工作流推荐，十步循环的统一入口。 收集项目状态、分析变更、推荐最佳工作流、引导用户确认执行。 使用场景："查看项目当前状态"、"我要提交代码"、"开发新功能"
issue-triage
对收到的 issue (bug report / feature request / discussion) 进行系统化核对， 在推荐解决方案前验证版本、代码路径、in-flight 分支和复现情况。 产出结构化 triage-report.json 和 triage-comment.md 草稿。 使用场景："triage 这个 issue"、"核对 #101"、"issue 分析"、 "收到 bug report 需要核对"、"是否已有 in-flight 修复"
agent-router
任务到 Agent 的智能路由器，根据任务类型、文件路径自动选择最合适的 Agent。 使用场景：subagent-driver 需要为任务选择 Agent、不确定应该使用哪个 Agent
agent-team-audit
Agent Team 集体审计（实验功能）。 在关键节点触发多 Agent 协同审查，检测版本不一致、安全漏洞、架构违规等问题。 默认关闭，需在 .aria/config.json 中启用 experiments.agent_team_audit。
api-doc-generator
从代码生成API文档和OpenAPI规范，支持多种后端框架。 使用场景：为REST API项目生成OpenAPI 3.0规范、创建或更新API接口文档。
arch-scaffolder
从 PRD 生成 System Architecture 文档骨架，自动提取关键信息并填充模板。 使用场景："从 PRD 生成架构文档"、"创建系统架构骨架"
arch-search
通过搜索架构文档替代直接搜索项目代码，平均节省 70% Token 消耗。 使用场景：定位功能实现位置、了解模块设计、回答架构问题。
arch-update
自动化管理代码架构文档的创建、更新和验证，确保文档与代码100%同步。 使用场景：完成功能开发后同步架构文档、重构后更新文档。
aria-report
向 Aria 维护团队报告 Bug 或提交功能建议。自动收集环境信息， 自动路由到 Forgejo（内部用户）或 GitHub（外部用户）。 使用场景："报告 bug"、"report an issue"、"提交功能建议"、 "aria 有个问题想反馈"、"feature request"、"提 issue"、 "反馈问题"、"report bug to aria"
aria-token-telemetry
Claude Code context/token telemetry 的共享数据层。内部工具, 仅供其他 skills 引用 (aria-context-monitor 消费实时占用; aria-plugin #18 estimator 复用 raw counts)。 提供 relay cache 读取 + transcript JSONL usage 解析 + window 大小 4 档 resolve。
branch-finisher
分支开发完成后的收尾工作执行器，负责测试验证、worktree 清理。 使用场景：分支开发完成后的收尾工作
branch-manager
管理 Git 分支的创建、推送和 PR 流程，支持十步循环中的 B.1 和 C.2。 使用场景：开始新任务时创建分支、完成开发后创建 PR。
commit-msg-generator
根据Git暂存区的更改生成符合Conventional Commits规范的commit消息。 使用场景：准备提交代码时生成规范消息、自动总结代码变更。
config-loader
Aria 项目级配置加载器（内部基础设施）。 查找、解析、验证 .aria/config.json 并合并默认值。 此 Skill 不直接触发，由其他 Skills 引用以读取项目配置。
forgejo-sync
同步 User Story 与 Forgejo Issue，发布 PRD 到 Wiki。 使用场景："同步 Story 到 Forgejo Issue"、"发布 PRD 到 Wiki"
git-remote-helper
Git 多远程 parity 检测与 push 验证的共享基础设施。 内部工具, 仅供其他 skills 引用。提供标准化 Bash/Python 执行脚本段 + 输出 JSON schema 契约。
openspec-archive
归档已完成的 OpenSpec 变更到正确的 archive/ 目录，自动修正 CLI bug。 使用场景："归档 Spec"、"Phase D.2"、"完成变更归档"
phase-a-planner
十步循环 Phase A - 规划阶段执行器，编排 A.1-A.3 步骤。 使用场景："执行规划阶段"、"Phase A"、"创建 Spec 并规划任务"
phase-b-developer
十步循环 Phase B - 开发阶段执行器，编排 B.1-B.3 步骤。 使用场景："执行开发阶段"、"Phase B"、"创建分支并运行测试"
phase-c-integrator
十步循环 Phase C - 集成阶段执行器，编排 C.1-C.2 步骤。 使用场景："执行集成阶段"、"Phase C"、"提交代码并创建 PR"
phase-d-closer
十步循环 Phase D - 收尾阶段执行器，编排 D.1-D.3 步骤。 使用场景："执行收尾阶段"、"Phase D"、"更新进度并归档 Spec"、"写 session handoff"
progress-updater
更新项目进度状态，写入 UPM 文档的 UPMv2-STATE 机读区块。 使用场景："更新项目进度"、"标记任务完成"
requirements-sync
同步 User Story 状态到 UPM requirements 节，检测偏差并维护一致性。 使用场景："同步需求状态到 UPM"、"检查 UPM 需求是否一致"
requirements-validator
验证产品文档（PRD、System Architecture、User Story）格式，检查关联完整性。 使用场景："验证需求文档"、"检查 PRD 格式"、"检查 User Story 关联"
spec-drafter
辅助创建 OpenSpec proposal.md 文档，支持十步循环 A.1 (Spec管理)。 使用场景："创建新功能的 Spec"、"需要写 proposal"
strategic-commit-orchestrator
基于AI-DDD v3.0.0���战略提交编排器，智能分析项目变更设计分组提交计划。 使用场景：需要分组提交多个变更、跨模块协同开发、阶段性成果提交。
subagent-driver
子代理驱动开发 (SDD) 的核心执行器，管理 Fresh Subagent 启动、任务间代码审查。 使用场景：需要使用 Subagent 执行开发任务
task-planner
将 OpenSpec 分解为可执行的任务列表，支持十步循环 A.2 (任务规划) + A.3 (Agent 分配)。 使用场景："把这个 Spec 分解成任务"、"规划开发任务"
workflow-runner
十步循环轻量编排器，协调 Phase Skills 执行，支持灵活组合。 使用场景："执行 quick-fix 工作流"、"运行 [Phase B, Phase C]"、自定义 Phase 组合
issue-triage
对收到的 issue (bug report / feature request / discussion) 进行系统化核对， 在推荐解决方案前验证版本、代码路径、in-flight 分支和复现情况。 产出结构化 triage-report.json 和 triage-comment.md 草稿。 使用场景："triage 这个 issue"、"核对 #101"、"issue 分析"、 "收到 bug report 需要核对"、"是否已有 in-flight 修复"
state-scanner
项目状态扫描与智能工作流推荐，十步循环的统一入口。 收集项目状态、分析变更、推荐最佳工作流、引导用户确认执行。 使用场景："查看项目当前状态"、"我要提交代码"、"开发新功能"
ai-native-estimator
Token 轴工作量估算 (v1)。基于历史 cycle 的 token 消耗 (runtime-truth from transcript) 估算 spec_level 工作量, 替代传统 4-8h 人工时假设。提供 forecast / history / velocity 查询; 采集由 phase-d-closer 收尾自动触发。使用场景: "估算工作量", "token velocity", "这个 Spec 大概多少 token", "历史 cycle 消耗"。
arch-common
架构文档 Skills 的共享配置，定义 L0/L1/L2 层级体系、命名规范和文档位置。 此 Skill 不直接触发，由 arch-search 和 arch-update 引用。
aria-context-monitor
机读当前 Claude Code 会话的 context 占用 (runtime-truth, 零猜测), 辅助 "继续推进 vs 暂停" 决策。返回结构化 occupancy: used%/remaining%/window size + confidence + staleness。 使用场景: "还剩多少 context", "context 用了多少", "该暂停吗", "check context usage", Phase B/C 实施期暂停决策。
aria-dashboard
项目进度看板生成器。解析 UPM、User Story、OpenSpec、审计报告、AB Benchmark 五种数据源， 生成单文件自包含 HTML 看板，写入 .aria/dashboard/index.html 并尝试在浏览器中打开。 使用场景："生成看板"、"项目看板"、"dashboard"、"查看全局进度"、 "项目进度可视化"、"生成进度报告"
aria-doctor
Aria 环境健康诊断器。检测 aria-plugin 默认 hook 安装状态、配置一致性, 辅助 owner 决策本地 copy 与 plugin SOT 的清理时机。 使用场景:"诊断 aria 安装状态"、"check secret-guard install"、 "dual install 状态"、"何时清理 local copy"、"plugin hook 没加载"
requesting-code-review
Use this skill when completing tasks, implementing major features, or before merging to verify work meets requirements. Dispatches aria:code-reviewer agent to review implementation against plan or requirements before proceeding. Two-phase review: Phase 1 (Specification Compliance) → Phase 2 (Code Quality). Core principle: Review early, review often. 使用场景：任务完成后审查、主要功能完成后、合并到主分支前、遇到困难时获取新视角。 参考: obra/superpowers requesting-code-review implementation.
tdd-enforcer
强制执行测试驱动开发 (TDD) 工作流，使用 RED-GREEN-REFACTOR 循环确保���试先于代码编写。 三级严格度：Advisory（警告）、Strict（强制）、Superpowers（完整循环）。 使用场景：开发新功能时确保 TDD 最佳实践、代码质量审查。
agent-gap-analyzer
Analyze project needs against existing Agent capabilities to identify coverage gaps. Reads project-profile.yaml and Agent capabilities tags, outputs deterministic coverage report. Use when evaluating which Agents are missing for a project.
brainstorm
AI-DDD 协作思考引擎，通过结构化头脑风暴澄清问题空间、分解需求、讨论技术方案。 支持 problem/requirements/technical 三种模式，生成决策记录供后续 Spec 引用。 使用场景："头脑风暴"、"讨论一下"、"brainstorm"、"需求不清楚"、"技术方案讨论"、 "问题分析"、"需要澄清需求"
agent-creator
Generate project-specific Agent configurations based on coverage gap analysis. Creates STCO-formatted Agent definitions with capabilities tags in .aria/agents/. Use when coverage-report.yaml identifies gaps that need new Agents.
project-analyzer
Scan project directory to identify tech stack, frameworks, work patterns, and toolchain. Outputs structured project profile for agent-gap-analyzer. Use when onboarding a new project or auditing project characteristics.
Bio shown is the top-scored skill's repo description as a fallback — real GitHub bios land in a future update.