用于项目管理的全面 GitHub CLI ( gh ) 操作，从基本问题创建到高级 Projects v2 集成以及通过 REST API 进行里程碑跟踪。

通过基于假设的根本原因分析、类似问题检测和预防建议来系统地解决问题。

查看和管理从您的使用情况中学习的 OrchestKit 反馈系统。

使用 3-5 个并行代理进行多角度代码库探索。

分析从 Claude Code 会话中捕获的错误，以识别模式并获得可操作的见解。

使用实体、值对象和有界上下文对复杂业务领域进行建模。

/ork:doctor 命令对您的 OrchestKit 安装执行全面的运行状况检查。它自动检测已安装的插件并验证 12 个类别：

全面的公关创建和验证。所有输出都直接发送到 GitHub PR。

用于自定义 OrchestKit 安装的交互式设置。

简单、经过验证的提交创建。在本地运行检查，标准提交不需要代理。

该技能为有效的代码审查提供了一个全面的框架，可以提高代码质量、共享知识并促进协作。无论您是提供反馈的审阅者还是准备代码供审阅的作者，本手册都可确保审阅彻底、一致且具有建设性。

回答“这好吗？”的综合评估技巧具有结构化的评估、评分和可行的建议。

用于构建可访问 Web 应用程序的综合模式：WCAG 2.2 AA 合规性、键盘焦点管理、React Aria 组件模式、原生 HTML 优先理念、认知包容和用户偏好尊重。每个类别在规则/按需加载中都有单独的规则文件。

该技能涵盖使用 Qdrant 作为 GrepAI 的存储后端，提供高性能矢量搜索。

此技能涵盖使用带有 pgvector 扩展的 PostgreSQL 作为 GrepAI 的存储后端。

该技能涵盖使用 GOB（Go Binary）作为 GrepAI 的存储后端，这是默认且最简单的选项。

该技能提供了通过 GrepAI 的 MCP 服务器可用的所有工具的完整参考。

该技能涵盖使用模型上下文协议 (MCP) 将 GrepAI 与 Cursor IDE 集成。

该技能涵盖使用模型上下文协议 (MCP) 将 GrepAI 与 Claude Code 集成。

该技能涵盖将 OpenAI 的嵌入 API 与 GrepAI 结合使用，以实现高质量、基于云的嵌入。