Provide implementations of advanced data structures
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。
a5c-ai/babysitter18612026年9月17日 更新
免费在 GitHub 公开
receiving-code-review
Use when receiving code review feedback, before implementing suggestions. Requires technical rigor and verification, not blind implementation.
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。
查看安装方法包含的文件（2）
- SKILL.md930 B
- README.md225 B
SKILL.md（原文）
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
When to Push Back
- Suggestion breaks existing functionality
- Reviewer lacks full context
- Violates YAGNI
- Conflicts with architectural decisions
Tool Use
Referenced by implementation processes when handling review feedback.
评价
还没有评价。欢迎分享你的使用感受。
评论
无需登录即可发表。欢迎分享使用感受、提问，或说明在哪些环境下无法运行。
还没有评论。来写第一条吧。
同一仓库的技能
Fresh adversarial code review with binary PASS/FAIL verdicts, evidence citations, and anchoring bias prevention via fresh reviewer spawning.
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。
a5c-ai/babysitter18612026年9月17日 更新
WASM-based instant code transforms for simple tasks, achieving 352x speedup over LLM inference with zero cost.
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。
a5c-ai/babysitter18612026年9月17日 更新
Coordinate Crew (persistent) and Polecat (transient) agents using Gas Town's hook-based work distribution and GUPP principle.
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。
a5c-ai/babysitter18612026年9月17日 更新
Generate visual representations of algorithm execution
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。
a5c-ai/babysitter18612026年9月17日 更新
Hierarchical coordination and drift detection with frequent checkpoints, shared memory coherence validation, role specialization enforcement, and short task cycles.
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。
a5c-ai/babysitter18612026年9月17日 更新