Hệ sinh thái kỹ năng chuyên sâu giúp điều tra mã nguồn, phân tích cơ sở dữ liệu, tái dựng giao diện Figma, tạo bản trình chiếu và phân tuyến đánh giá độc lập.
Tra cứu mục đích sử dụng, kết quả bàn giao và cổng kiểm soát của từng kỹ năng.
`local-semantic-context`
Điều tra lỗi và tính năng trong mã nguồn cục bộ qua chu trình khép kín: Vector, AST chuẩn hóa, đồ thị mã (Code Graph) và đối soát trực tiếp mã nguồn.
`token-efficient-planner`
Tạo và kiểm tra bản bàn giao chuẩn sang Codex. Triệt tiêu chi phí khởi động lại do chia nhỏ kế hoạch, áp dụng khối kiểm soát an toàn EXECUTOR GUARD.
`figma-evidence`
Điều tra đối tượng Figma bằng công cụ `figma-native`, thu thập bằng chứng đa vòng, bắt buộc có điểm kiểm tra hình ảnh JPG/PNG trước khi STOP để tái dựng HTML/CSS.
`frontend-slides`
Tạo mới hoặc dựng lại bản trình chiếu từ tài liệu/Markdown bằng 34 hệ thống thiết kế. Nếu người dùng không giới hạn định dạng, xuất cả PPTX và HTML 1920×1080 từ cùng DeckSpec.
`local-database-investigation`
Điều tra SQLite, MySQL, PostgreSQL, SQL Server qua 2 vòng: ChatGPT lập chiến lược, mô hình cục bộ (Qwen) chuyển câu hỏi thành SQL chỉ đọc được kiểm soát nghiêm ngặt.
`models-native-review-router`
Chọn 4 mô hình độc lập cho 4 vai trò từ inventory/benchmark hiện tại, bắt buộc thuộc 4 nhà cung cấp riêng biệt. Kết quả chỉ có giá trị theo thời điểm.
Không phải mọi nhiệm vụ đều đi qua tất cả kỹ năng. Hệ thống chọn kỹ năng nhỏ nhất đủ để hoàn thành mục tiêu và chỉ chuyển sang bước tiếp theo khi có phụ thuộc thực sự.
Bạn không cần hiểu AST, đồ thị mã hay cách hệ thống tìm kiếm nội bộ. Điều quan trọng là biết ChatGPT đang ở trạng thái nào, còn thiếu gì và khi nào có thể chuyển sang lập kế hoạch hoặc tạo kết quả.
Đã có bằng chứng trực tiếp đủ tin cậy để đưa ra quyết định và chuyển sang bước tiếp theo.
Đã có manh mối phù hợp nhưng còn một khoảng trống quan trọng cần kiểm tra trước khi kết luận.
Thiếu dữ liệu bắt buộc mà ChatGPT không thể tự xác minh, chẳng hạn mã nguồn, ảnh JPG/PNG, lược đồ cơ sở dữ liệu hoặc kết quả lệnh.
Không cần biết mọi chi tiết của hệ thống. Chỉ cần đủ thông tin để quyết định đúng phạm vi và không phải đoán phần quan trọng.
Cần có ảnh JPG/PNG của mục tiêu trước khi chốt đủ thông tin để tái dựng.
Cần có lược đồ phù hợp và đủ kết quả truy vấn để trả lời câu hỏi đang điều tra.
Cần xác minh luồng xử lý chính và các phụ thuộc trực tiếp quan trọng trước khi lập kế hoạch sửa đổi.
Bằng chứng trực tiếp về hành vi, lời gọi, thay đổi trạng thái hoặc kết quả.
Khai báo, tên định danh, import, tham chiếu và phạm vi mã.
Quan hệ như Calls, Uses, Renders, Extends, Implements hoặc Tests.
Dùng để tìm ứng viên liên quan, không đủ để tự kết luận hành vi.
Nhận định hợp lý nhưng chưa được bằng chứng trực tiếp xác minh.
Chọn kỹ năng và mục tiêu kỹ thuật để sinh câu lệnh chuẩn mực theo đúng quy định của từng skill.
Tự động chèn cú pháp phân vai và giao thức bắt buộc của kỹ năng.