将代码定位、一至两个文件的修改和差异审查分配给专门的辅助智能体,以简短的结构化格式接收结果,减少主智能体的上下文占用。
- 查找定义和调用位置
- 限定在一至两个文件内修改
- 审查代码差异中的缺陷
从问题现象追踪原因,仅修改负责该行为的最小代码范围。保留周边行为和用户已有改动,并通过相关测试确认修复效果,检查同一问题不会再次出现。
Fix bugs and small behavior changes at the narrowest responsible layer. Use when regression proof, preserved surrounding behavior, and task-relevant tests matter.
surgical-patch 针对缺陷或小范围行为调整,从现象追踪到负责该行为的机制,只修改必要的最小部分。它保留无关行为和用户已有改动,避免与修复无关的代码整理、重命名或抽象。适合希望控制修改范围,并明确问题原因与修复之间对应关系的工作。
需要修复现有代码的一部分,或希望修改时保留周边行为时,可以使用此技能。它也会添加测试,确认同一问题不会再次出现;新增测试仅覆盖本次任务相关的范围。
如果能够方便地复现失败,会先进行复现;否则,收集现有条件下最有力的证据。它会执行直接验证修复的检查,以及最接近受影响部分的检查。问题解决且回归验证通过后,工作即结束。
没有特别注意事项。
本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。
AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。
总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月20日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
Reproduce failure first when economical; otherwise capture strongest available evidence.
Run focused proof plus nearest affected gate. Stop when failure is fixed and regression proof passes.
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将代码定位、一至两个文件的修改和差异审查分配给专门的辅助智能体,以简短的结构化格式接收结果,减少主智能体的上下文占用。
将智能体回复整理为先给结论的简短文字,省去问候和冗长铺垫,同时保留代码、数值、否定与例外条件等必要信息,兼顾可读性。
按Conventional Commits格式生成简短的提交消息,说明代码变更意图,并为破坏兼容性的变更、迁移等情况补充正文背景。
将CLAUDE.md、任务列表等文件中的自然语言压缩为简短表述,减少输入令牌。保留代码与文档结构,并在单独位置备份便于阅读的原文。
按具体工作梳理代码中使用大语言模型的流程,先提出用途标签方案,获批后再添加标签,便于在 Caveman Cloud 中按流程分别查看费用。
以只读方式检查Caveman Cloud的费用、响应时间和错误,对照汇总数据与单次执行记录,依据证据整理支出构成及可改进之处。