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Guides Next.js Cache Components and Partial Prerendering (PPR) with cacheComponents enabled. Implements 'use cache', cacheLife(), cacheTag(), revalidateTag(), static/dynamic optimization, and cache debugging.
Guides building MCP servers enabling LLMs to interact with external services via tools. Covers best practices, TypeScript/Node (MCP SDK), Python (FastMCP).
Generates original PNG/PDF visual art via design philosophy manifestos for posters, graphics, and static designs on user request.
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RALPLAN(Rationale-Augmented LLM Planning)结构化规划协议:提供 4 种规划模式(Quick / Standard / Deep / Review),每种模式包含标准化的输入→结构化分析→输出流程。核心特色是"审议"(Deliberate)阶段,通过追问确保规划质量,避免 LLM 的幻觉式规划。
用户说以下话时激活:
标准化接收格式:
[User Goal] <一句话描述核心目标>
[Context] <背景信息、约束、限制>
[Resources] <可用资源、时间、预算>
[Stakeholders] <相关方>
如果用户未提供完整信息,执行 Quick Clarify(不超过 3 个追问)后继续。
适用场景:简单任务、单一步骤分解
协议步骤:
## 🎯 [目标]
### 执行步骤
1. [步骤] — 预计 X 分钟
2. [步骤] — 预计 Y 分钟
3. ...
### ⚠️ 关键风险
- [风险1] → 缓解:[方案]
- [风险2] → 缓解:[方案]
### ✅ 成功标准
- [可验证的完成条件]
适用场景:中型项目、多步骤协作
协议步骤:
## 🎯 [目标]
### 📊 分解结构
[树形或列表展示模块关系]
### 📅 时间线
- Week 1: [里程碑A]
- Week 2: [里程碑B]
- ...
### 🔗 依赖图
[A] → [B] → [C]
↘ [D] ↗
### 🎯 里程碑
- M1 [日期]: [可交付物]
- M2 [日期]: [可交付物]
### ⚠️ 风险矩阵
| 风险 | 影响 | 概率 | 缓解 |
|------|------|------|------|
| ... | ... | ... | ... |
### ✅ 成功标准
- [量化指标]
适用场景:复杂项目、战略级决策
协议步骤:
deep-dive 技能对背景进行技术调研## 🎯 [战略目标]
### 背景摘要
[基于 deep-dive 的调研摘要]
### 利益相关方视角
- [甲方]: [核心诉求] → [设计方案]
- [用户]: [核心诉求] → [设计方案]
### 备选方案比较
| 维度 | 方案A | 方案B |
|------|-------|-------|
| 成本 | | |
| 周期 | | |
| 风险 | | |
| 可扩展性 | | |
### 决策树
[完整的决策树图]
### 执行路线图
Phase 1 (Week 1-2): [目标 + 里程碑]
Phase 2 (Week 3-4): [目标 + 里程碑]
...
### 应急计划
- 触发条件:[某种失败] → 执行:[应急方案]
适用场景:项目结束后的复盘,以及为下一个迭代做规划
协议步骤:
Example 1:Quick Plan
"帮我规划一下怎么准备技术面试"
## 🎯 技术面试准备
### 执行步骤
1. 梳理简历核心项目 — 预计 30 分钟
2. 刷算法题(Hot 100)— 预计 2 小时/天 × 7 天
3. 系统设计题练习 — 预计 3 小时
4. 模拟面试 — 预计 1 小时 × 2 次
### ⚠️ 关键风险
- 遗忘已刷题目 → 缓解:每周复习日
- 临场紧张 → 缓解:每次练习模拟计时
### ✅ 成功标准
- Hot 100 刷完 + 理解每个最优解
- 模拟面试评分 ≥ 4/5
Example 2:Deep Plan
"帮我规划一个 AI 驱动的电商推荐系统" → 触发 Deep Plan,输出包含竞品调研、技术选型(协同过滤 vs 深度学习)、数据 Pipeline、部署方案、AB 测试策略的完整报告。
autopilot 或其他执行技能完成memory/YYYY-MM-DD.md 作为历史规划参考