洁癖 Skill 是一个用于 AI Agent 收尾阶段的文档和记忆维护工具。它会盘点项目文档、识别变更影响、更新 docs、CLAUDE.md 和记忆文件，减少过期上下文导致的错误。
围绕 Harness Engineering 的落地方式，讲清楚如何把评测任务、评测集、评测报告抽象成 AI Agent 可操作的平台能力，让智能体自动生成用例、执行无 UI 与 UI 评测，并基于报告进行多轮系统优化。
Harness Engineering 的核心不是把 Prompt 写得更长，而是为 AI Agent 搭建可执行、可验证、可回退的工程环境。内容覆盖多 Agent 协作、Rules/Skills/Scripts 分层、事后验证、测试基线和人类在 AI 编程流程中的职责变化。
code-review-graph 会把代码库预解析为函数、类、调用、依赖组成的结构化图谱，并通过 MCP 提供给 Claude Code 等 AI 编程工具查询。借助影响半径分析和增量索引，它能减少大项目中反复全文读代码带来的 token 浪费。
LLM 工作流 Skill 通过 SKILL.md 把流程、约束、示例和参考资料注入到模型上下文中。内容系统讲解 Skill 的加载机制、frontmatter 写法、6 种常见设计模式，以及可直接改造的模板。
Claude Desktop 可以通过 Developer Mode 配置第三方推理服务，把外部模型 API 接入到客户端里使用。这里讲清它的工作方式、配置步骤、兼容性要求以及常见排错方法。
agent-browser 是一个面向 AI Agent 的浏览器自动化 CLI，它绕过传统“脚本 + CSS 选择器”的模式，直接通过 Chrome DevTools Protocol 操作浏览器，并用可访问性树生成交互快照，让 Agent 可以基于短引用完成点击、输入等动作。
Harness Engineering 关注如何把非确定性的大模型纳入确定性的工程交付流程。它通过真相源、执行边界、能力路由、沙盒验证和状态交接，让 AI Agent 从演示工具变成可观测、可验收、可接手的工程协作者。
Claude Skills 把一次性的 Prompt 封装成带说明、脚本、资料和模板的技能包，让 AI 能按固定流程完成特定任务。这里从目录结构、渐进式加载、MCP 关系、技能设计、测试指标和常见坑几个角度讲清楚如何构建可复用的 AI 工作流。
