Lập trình

Chia công việc thành các PR nguyên tử, mỗi PR có worktree riêng, chạy vòng lặp QA + CI cho tới khi merge xong.

Skill giúp thẩm định test chậm, hay flaky hoặc trùng lặp theo tiêu chí 'test này thực sự bảo vệ điều gì', đồng thời giảm chi phí phản hồi của CI.

Trước khi publish lên npm, skill này chạy review 3 lớp song song (theo từng nhóm thay đổi, tổng thể, và tổng hợp) để đưa ra phán quyết SAFE/CAUTION/RISKY/BLOCK cùng khuyến nghị bump phiên bản.

Kỹ năng tìm và loại bỏ độ phức tạp thừa (code chết, trạng thái trùng lặp, lớp trừu tượng vô chủ) dựa trên bằng chứng, chỉ trong phạm vi được cho phép.

Quy trình 8 giai đoạn có thể tạm dừng và tiếp tục, giúp đo lường, dọn dẹp và tăng tốc một codebase đang chạy nhưng ngày càng chậm và rối.

Skill chính thức hướng dẫn thiết kế, triển khai và kiểm thử MCP (Model Context Protocol) server chất lượng cao bằng TypeScript hoặc Python.

Biến từng git worktree và PR thành một agent tham gia phòng chat để cùng chốt một kế hoạch hợp nhất duy nhất.

Vẽ sơ đồ luồng theo từng feature của codebase, phát hiện logic trùng lặp và đề xuất kiến trúc hợp nhất đơn giản nhất trước khi refactor.

Chỉ cần gõ 'ultrawork' hoặc 'ulw', agent chuyển sang chế độ làm việc nghiêm ngặt: test đỏ trước, bằng chứng thật, dọn dẹp tài nguyên bắt buộc.

Kích hoạt bằng từ khóa 'ultrawork/ulw', bắt agent phải có test đỏ trước, sửa tối thiểu, QA trên bề mặt thật và dọn dẹp mới được coi là xong.

Kỹ năng giúp tái hiện, sửa và kiểm chứng lỗi của LazyCodex/Codex CLI trong workspace tạm, rồi gửi PR từ fork hoặc issue kèm patch tùy theo repo đích.

Dọn sạch "code rác" do AI sinh ra theo từng nhóm, nhưng chỉ sau khi đã khóa hành vi bằng test hồi quy xanh.

Chia một task thành các PR nhỏ nhất, làm việc trong git worktree riêng, kèm QA thủ công có bằng chứng, vòng lặp kiểm tra CI và merge tự động.

Khám phá codebase trước, chỉ hỏi những quyết định thật cần thiết, và sau khi bạn đồng ý thì viết đúng một bản kế hoạch công việc đủ chi tiết để thực thi ngay.

Skill điều phối refactor theo quy trình 6 pha: xác nhận ý định, dựng bản đồ phụ thuộc, đánh giá test, lập kế hoạch và kiểm chứng sau từng bước.

Chuyển NanoClaw từ cổng OneCLI sang đọc API key/OAuth token Anthropic trực tiếp từ file .env và truyền vào container.

Hướng dẫn lần theo log và hai session DB để tìm nguyên nhân khi container agent của NanoClaw không phản hồi, lỗi xác thực hoặc sai mount.

Chuyển một agent group của NanoClaw sang dùng model Ollama chạy cục bộ thay cho Anthropic API.

Trích xuất các tùy biến trong fork NanoClaw thành một hướng dẫn di trú, rồi áp dụng lại trên bản upstream sạch để nâng cấp mà không gặp xung đột merge.

Skill hướng dẫn thay backend agent của NanoClaw từ Anthropic SDK sang OpenCode (OpenRouter, DeepSeek, Zen…) theo từng nhóm agent.