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分析項目的依賴關系，評估架構的健康狀况。

從使用者體驗的角度分析應用程式效能，並量化透過最佳化實現的感知速度提升。基於 Core Web Vitals 計算 UX 分數，並提出有優先序的最佳化策略。

參考項目內的代碼庫、文檔 (docs/、README.md 等)，確認所給資訊的正確性。

監控 GitHub Actions CI 狀態，並跟蹤到完成。

AI Agent 提示詞質量評估與改進的全面最佳實践集。基于實際提示詞改進過程中积累的經驗，系統化地涵蓋了消除歧義、資訊整合、強制力強化、追蹤系統、持續改進等所有重要方面。

從暂存的更改 (git diff --staged) 生成合適的提交消息。仅生成消息並復制到剪贴板，不執行 git 命令。

使用 MCP 的 Context7 搜索技術文檔。

提出可應用于代碼庫的設計模式，評估 SOLID 原則的遵守情况。

詳细解釋代碼的運行機制。

從錯誤訊息中識別根本原因，預測解決時間並提出經過驗證的解決方案。學習類似錯誤的模式，立即提供適當的處理方法。

使用多個角色並行分析同一對象，生成综合報告的命令。

啟動實施前的計劃制定模式，制定詳细的實施策略。通過在代碼實施前制定結構化計劃，支持高效開發。

自動更新 Pull Request 描述和標簽的命令。通過分析 Git 更改內容，生成並設置適当的描述文本和標簽。

> 不再推薦：請優先使用 `/pr-create-smart` 生成高質量的 PR 描述草稿，然後使用 gh/GUI 創建 PR。本命令属于“端到端自動創建 PR(保留模板、自動打標簽、創建 Draft)”的旧方案，仅為兼容保留。

高效處理 Pull Request 的審查評論，採用錯誤分析三阶段方法寻求根本解決方案。

顯示當前倉庫的開放 Issue 列表，並按優先級排序。

顯示當前倉庫的開放 PR 列表，並按優先級排序。

通過 Pull Request 的系統化審查確保代碼質量和架構健全性。

實施安全且漸進式的代碼重構，定量評估 SOLID 原則的遵守狀況。可視化技術債務，明確改善優先級。

不同專業角色進行辩論，考虑權衡取舍並導出最優解的命令。

迷茫時的角色選擇指南和帮助系統。

切換到特定角色 (role)，執行專業分析或工作。

在 macOS 上截取屏幕並分析圖像。

使用 Gemini CLI 執行網絡搜索以獲取最新資訊。

將大型變更拆分為有意義的最小單位，並按顺序使用語義化提交消息進行提交。不依賴外部工具，仅使用 git 標準命令。

通過動態且迭代的思考過程，逐步解決復杂問題。這是一种在思考過程中可以調整方向和重新審視的灵活方法。

顯示當前會話中正在執行或已執行的計劃。

分析當前情况，自動建議最佳角色和方法的命令。

**「在編寫代碼之前赋予結構」** - 完全遵循 Kiro 的規格驅動開發

檢測 AI 生成文本的機械化模式，並提供更自然的中文改進建議。

啟動專用代理，自主執行復杂的搜索、調查和分析任務。通過組合多個工具進行大規模資訊處理，重視上下文效率。

定量分析專案的技術債務，視覺化健康評分與開發效率的影響。透過趨勢分析追蹤改善狀況，計算時間成本並建立有優先順序的改善計劃。

AI 應答壓縮模式，將上下文使用量減少 30-50% 的效率化模式。

對復杂课題或重要決策執行分阶段的結構化思考過程。

系統地管理 Dart 文件的 DartDoc 注釋，維護高質量的中文文檔。

系統地管理多語言的 docstring/注釋，維護高質量的文檔。

安全地更新 Flutter 項目的依賴關系。

安全地更新 Node.js 項目的依賴關系。

安全地更新 Rust 項目的依賴關系。