john-walks-slow/rabbit-skills

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轻量、松弛、有效的 Coding Agent 配置套件。适合中等规模的 AI 原生项目开发。 控制的目标不是剥夺系统的自由度，而是界定安全的可行域，让系统在可行域内释放最大化的调节能力。 -- Ashby's Law of Requisite Variety 浏览官网：https://john-walks-slow.github.io/rabbit-skills/ - 简单清晰，相对松弛的约束。不为模型捆手捆脚，随模型能力变强也不过时。 - 三条通用工作流。调研规划; 根因排障; 迭代交付。 - 不绑定特定开发范式，零迁移成本（SDD 等可在项目级按需引入）。 - 基于子代理的检视、复核、调研、端到端测试，显著减少幻觉，提高交付质量。 - 日常实用 Skill：commit-own-changes 无 worktree 情况下的安全并行提交、worktree-dev 在 worktree 中工作并保证端口隔离、code-deep-dive 为 vibecoding 项目编写深度代码导读、cross-check 审视既有结论等。 - 化繁为简的文档规范，留存记录的同时避免历史文档-代码双向同步问题。 - 基于 APM (Agent Package Manager) 规范，兼容 19 个主流 Agent 工具（Copilot / Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI / Windsurf / Kiro / Antigravity / OpenCode / Grok / Hermes / IntelliJ / VS Code 等）。 agents、copilot-app、copilot-cowork、grok-cloud、intellij、openclaw 没有用户级配置目录（部分还需 APM 的实验性开关），无法全局安装（APM 会报 Unknown target）。这些工具请在项目内安装并用 -t 指定： 如果你的工具原生不支持 Instructions / Rules（apm 提示：Run 'apm compile -g' to update root context files for …），需额外将 Instructions 编译为全局指令： 注：compile 不会覆盖你原先手写的指令（AGENTS.

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