$ loading_
扫描代码库并生成规范文档，供 AI 代理按团队约定稳定协作开发。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "patchwork — Codebase Conventions for AI Agents" MCP 服务： 执行：claude mcp add 'io-github-sainarayana-b-patchwork' -- npx -y patchwork-conventions
请扫描这个代码库，识别命名、目录结构、测试方式、提交习惯和代码风格，并生成一份 CONVENTIONS.md，要求按“必须遵守”“推荐做法”“示例”分组。
一份结构清晰的 CONVENTIONS.md，总结项目约定并附带可执行示例。
基于当前仓库生成并暴露可供 AI 调用的规范工具，然后告诉我：如果我要新增一个 API 接口、测试文件和配置项，应该遵循哪些约定？
AI 可引用的项目规范说明，以及针对新增功能的具体实现约束和建议。
扫描仓库后，为新成员输出一份简明上手指南：列出最重要的代码规范、常见反模式、提交前检查项，以及 AI 编码时最容易犯的错误。
一份面向新成员的规范速览，帮助快速理解项目规则并减少协作偏差。
扫描代码库中的 TODO、FIXME 等优先级问题，并导出结构化结果。
为 AI 代理提供项目规范与架构约定，帮助团队统一开发实现风格。
为 AI 代理提供精确文本处理，包括差异比较、补丁应用与正则测试。
通过结构化网页快照实现浏览器自动化，帮助模型稳定执行网页交互与测试任务
扫描代码仓库并生成有依据的项目级 AI 编码指令文件
扫描代码中的 TODO、FIXME 与 XXX 标记，并输出可排序的问题清单。