从固定点（commit、branch、tag 或 merge-base）开始，沿两条轴线审查变更——规范（代码是否遵循仓库文档化的编码规范？）和规格（代码是否与原始 issue/PRD 的要求一致？）。两条审查线在并行子 agent 中运行，并以并排方式报告结果。当用户想审查一个分支、PR、进行中的变更，或要求"从 X 开始审查"时使用。
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AUTO-MAS-Project/AUTO-MAS7572026年10月26日 更新
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grilling
对用户的计划、决策或想法进行层层盘问。当用户想要压力测试自己的思考，或使用任何 'grill' 触发短语时使用。
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SKILL.md（原文）
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
持续盘问用户，直到你们达成共识。将讨论映射为一棵设计树（design tree）：每个决策都会分支出一系列依赖它的子决策。
以**轮次（rounds）**推进这棵树。**前沿（frontier）**是所有前提已确定的决策：即你现在可以问的问题，无需猜测尚未听到的答案。每一轮问完整个前沿：为每个问题编号，并给出你的推荐答案。然后等待用户的回答，再进行下一轮。
每个问题格式如下：
❓ **Q1** - **<问题标题>**：<问题正文，可以是多段，包括多个选项>
➡️ <你的推荐答案>
---
❓ **Q2** - **<问题标题>**：<问题正文，可以是多段，包括多个选项>
➡️ <你的推荐答案>
每一轮用户的回答都会重塑这棵树：已确定的决策把前沿向外推，解锁依赖它们的问题。重新计算前沿，进入下一轮。某个问题的答案依赖本轮中另一个仍未回答的问题时，它属于更晚的轮次，而不是本轮。
寻找事实是你的工作，永远不是用户的。当前沿问题需要来自环境的事实（文件系统、工具等）时，派一个子代理去查；不要问用户任何你自己能查到的东西。不要阻塞等待：正在进行的探查是一个未解决的前提，只有它下游的问题需要等子代理回报；现在就把前沿其余部分问完。决策是用户的：把每个决策摆给他们，然后等待。
当前沿为空时，会话结束：设计树的每条分支都已遍历，没有任何东西被默默假设。在用户确认你们达成共识之前，不要付诸行动。
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grill-me
免费一场无休止的盘问，用来打磨你的计划或设计。
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Define backend API contract standards for FastAPI services. Use when adding or refactoring HTTP/WebSocket endpoints in app/api, designing request/response schemas in app/models/schema.py, standardizing status/error contracts, and maintaining backward compatibility for clients.
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AUTO-MAS-Project/AUTO-MAS7572026年10月26日 更新
Use when an AUTO-MAS PR is red in CI, when reproducing a dev-PR gate locally before pushing, when a workflow needs a skip-changelog or changelog-maintenance label, or when editing .github/workflows, .github/actions, scripts/changelog.py or scripts/check_reverts.py. Covers every gate that runs on a PR to dev and the exact local command for each.
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Use when implementing, fixing, refactoring, or reviewing non-generated AUTO-MAS code, or when preparing code-style guidance, comments, docstrings, version notes, or Conventional Commit wording. Skip read-only diagnosis, explanation, exploration, and planning unless code conventions are requested.
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Define backend data modeling standards for Python services. Use when designing or refactoring models in app/models (schema/config/task), normalizing shared fields, choosing types/defaults/validation strategy, and evolving model contracts with backward compatibility.
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