> 功能说明: 本技能涵盖 中文交互、化工作流场景 等核心能力。
> 功能说明: 本技能涵盖 化流程场景 等核心能力。
Code
付费版进阶功能
| 能力 | 免费版 | 付费版 |
|---|---|---|
| 基础功能 | 支持 | 支持 |
| 代码静态分析与质量评分 | 不支持 | 支持 |
| 依赖缺陷检测与升级建议 | 不支持 | 支持 |
| 批量代码审查与报告生成 | 不支持 | 支持 |
| CI/CD流水线集成 | 不支持 | 支持 |
| 代码复杂度可视化与重构建议 | 不支持 | 支持 |
典型场景
| 场景 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 编码执行 | 需求描述与约束条件 | 代码文件与测试结果 |
| 测试验证 | 测试用例与预期 | 测试报告与覆盖率 |
| 工作流执行 | 流程定义与输入数据 | 执行结果与步骤日志 |
不适用于：需要人工判断的复杂决策场景
输入参数
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| content | string | 否 | code处理的内容输入 |
| mode | string | 否 | 处理模式, 可选: json/text/markdown, |
| max_retries | integer | 否 | 单步最大重试次数, 默认: 2 |
| skip_steps | array | 否 | 跳过的步骤编号(用于断点续传), 默认: [] |
结果格式
{
"success": true,
"data": {
"final_result": {
"code_result": "code_result_value",
"code_metadata": "code_metadata_value",
"code_status": "code_status_value"
},
"execution_log": [
{
"step": 1,
"name": "按流程执行",
"status": "completed",
"duration_ms": 1200,
"output_summary": "按流程执行"
},
{
"step": 2,
"name": "按流程执行",
"status": "completed",
"duration_ms": 3500,
"output_summary": "按流程执行"
},
{
"step": 3,
"name": "按流程执行",
"status": "completed",
"duration_ms": 2100,
"output_summary": "按流程执行"
},
{
"step": 4,
"name": "按流程执行",
"status": "completed",
"duration_ms": 800,
"output_summary": "按流程执行"
}
],
"total_duration_ms": 7600,
"gates_passed": 3,
"gates_total": 3
},
"error": null
}
中间产物模板参考: assets/code_template
环境要求
运行环境
- Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
- 操作系统: Windows / macOS / Linux
依赖说明(补充)
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |
API Key 配置
可用性分类
- 分类: MD+execute()
- 说明: 基于Markdown的AI Skill,
API Key配置方式:
export API_KEY="${API_KEY:?请设置环境变量}"
配置后需重启会话或开启新终端生效。API Key应妥善保管,避免泄露到版本控制系统.
错误处理体系
| 错误场景(续) | 原因 | 处理方式 |
|---|---|---|
| LLM响应超时或无响应 | 网络延迟或模型负载过高 | 请求重试；确认Agent平台LLM服务正常 |
| 输入内容格式不正确 | 用户输入不符合skill预期格式 | 检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求，参考示例章节 |
| 执行结果与预期不符 | 指令描述不够明确或上下文不足 | 提供更详细的指令描述，补充必要的上下文信息 |
| 命令执行失败 | 运行环境不满足要求或权限不足 | 确认运行环境符合依赖说明中的要求；检查命令权限设置 |
技术创新
效率提升量化分析
| 操作步骤 | 手动耗时 | 自动化耗时 | 时间节约 | 准确率提升 |
|---|---|---|---|---|
| 代码审查 | 8小时 | 2小时 | 6小时 | 5% |
| 代码生成 | 4小时 | 30分钟 | 3.5小时 | 10% |
| 测试用例编写 | 6小时 | 1小时 | 5小时 | 8% |
| 代码重构 | 12小时 | 3小时 | 9小时 | 7% |
| 代码质量分析 | 10小时 | 1小时 | 9小时 | 6% |
差异化对比
| 对比维度 | 本技能 | 手动操作 | Python脚本 | 专业软件 |
|---|---|---|---|---|
| 功能丰富度 | 高 | 低 | 中 | 高 |
| 易用性 | 高 | 低 | 中 | 高 |
| 成本 | 低 | 高 | 中 | 高 |
| 执行效率 | 高 | 低 | 中 | 高 |
| 集成能力 | 高 | 低 | 中 | 高 |
核心痛点解决
| 痛点 | 描述 | 影响范围 | 解决方案 | 量化效果 |
|---|---|---|---|---|
| 代码质量低 | 代码中存在大量错误和漏洞，影响软件稳定性和安全性 | 整个软件项目 | 自动化代码审查和修复 | 代码质量提升10% |
| 测试效率低 | 测试用例编写和执行效率低，导致测试周期长 | 测试团队 | 自动化测试用例生成和执行 | 测试效率提升20% |
| 代码维护困难 | 代码结构复杂，难以维护和扩展 | 开发团队 | 自动化代码重构 | 代码可维护性提升15% |
常见问题FAQ
Q1: 代码技能支持哪些编程语言？
A: 代码技能支持多种编程语言，包括但不限于Python、Java、C++、JavaScript等。
Q2: 代码技能如何进行代码审查？
A: 代码技能通过静态代码分析工具对代码进行审查，识别潜在的错误和漏洞。
Q3: 代码技能如何进行代码生成？
A: 代码技能根据需求描述和模板自动生成代码，提高开发效率。
Q4: 代码技能如何进行代码质量分析？
A: 代码技能通过代码质量分析工具对代码进行评估，提供质量评分和建议。
Q5: 代码技能如何进行自动化测试？
A: 代码技能通过自动化测试框架生成和执行测试用例，提高测试效率。
问题处理指引
| 错误现象 | 可能原因 | 诊断步骤 | 解决方案 |
|---|---|---|---|
| 代码审查失败 | 代码格式错误 | 检查代码格式是否符合规范 | 修正代码格式 |
| 代码生成错误 | 输入参数错误 | 检查输入参数是否正确 | 修正输入参数 |
| 代码质量分析错误 | 分析工具配置错误 | 检查分析工具配置是否正确 | 修正分析工具配置 |
| 自动化测试失败 | 测试用例错误 | 检查测试用例是否正确 | 修正测试用例 |
安全告示
- 确保代码技能使用的API Key安全，避免泄露。
- 对敏感信息进行加密处理，防止信息泄露。
- 定期更新代码技能依赖的库和工具，确保安全性。
- 对代码进行安全审查，防止潜在的安全漏洞。
- 限制代码技能的访问权限，防止未授权访问。
安全风险防范
| 风险项 | 等级 | 防护措施 | 验证方法 |
|---|---|---|---|
| API密钥泄露 | 高 | 通过环境变量配置，禁止硬编码 | 定期检查代码和配置文件 |
| 命令执行风险 | 高 | 仅执行白名单命令，避免拼接用户输入 | 使用沙箱环境测试 |
| 网络通信安全 | 中 | 使用HTTPS协议，验证SSL证书 | 定期检查证书有效期 |
| 敏感数据暴露 | 高 | 输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息 | 日志脱敏审查 |
| 未授权访问 | 中 | 限制访问权限，实施认证机制 | 定期审计访问日志 |
快速入门指南
- 配置API密钥: 在环境变量中设置对应的API Key
- 初始化连接: 使用提供的凭证建立API连接
- 调用接口: 传入必要参数执行API调用
- 准备文件: 确认文件路径正确且格式受支持
- 执行处理: 调用对应的处理函数
- 查看结果: 检查输出文件或返回数据
- 检查环境: 确认运行时和依赖已安装
- 执行命令: 使用正确的参数格式执行
- 查看输出: 检查命令输出和退出码
前置条件
- 已安装所需运行环境(参考依赖说明)
- 已获取必要的API密钥或访问凭证(如适用)
- 输入数据已准备就绪
