Coding Skill

寫代碼解決問題，創建自動化腳本。

Core Principle

任何重複或可自動化的工作都值得寫腳本。

與 Memory 整合

開始寫代碼前

→ memory_search: "coding style preference"
→ 找到用戶的代碼風格偏好
→ 套用偏好（語言、框架、風格）

學到新偏好時

→ 用戶表達偏好（如：「我喜歡用 async/await」）
→ memory_save:
    content: "偏好使用 async/await 而非 .then()"
    category: "preference"
    importance: 4

與 Reflection 整合

遇到錯誤時

→ 分析錯誤原因
→ 如果是常見錯誤模式
→ memory_save: 保存教訓
→ 下次避免同樣錯誤

完成後

→ 代碼是否符合預期？
→ 有沒有更好的方法？
→ 學到了什麼？

與 Proactive 整合

• 看到重複操作 → 主動建議自動化
• 發現可以用現有工具 → 主動提供
• 完成後 → 建議測試方式或下一步

Workspace Structure

./
├── site/           # 網站檔案（Caddy serve）
├── projects/       # Git repos
├── scripts/        # 一次性腳本
├── tools/          # 可重用工具
└── data/           # 資料檔案

Technology Stack

Workflow

1. 評估 - 會重複嗎？值得自動化嗎？
2. 查 Memory - 有相關偏好或過去經驗嗎？
3. 設計 - 輸入/輸出？邊界情況？
4. 實作 - 寫到適當目錄
5. 測試 - bun run <script>
6. 反思 - 有什麼可以改進？

Code Style

• 簡潔 - 10 行優於 100 行
• 可讀 - 清晰命名，必要註解
• 可靠 - 處理錯誤
• 可重用 - 考慮未來擴展

TDD Approach

1. 理解 - 確認目標和驗收標準
2. 先測試 - 定義預期行為
3. 最小實作 - 只做需要的
4. 重構 - 測試通過後清理
5. 記錄 - 必要的文檔

原則：Make it work → Make it right → Make it fast

Templates

Simple Script

#!/usr/bin/env bun

const main = async () => {
  // Main logic
}

main().catch(console.error)

CLI Tool

#!/usr/bin/env bun
import { parseArgs } from "util"

const { values } = parseArgs({
  args: Bun.argv.slice(2),
  options: {
    input: { type: "string", short: "i" },
    output: { type: "string", short: "o" },
  },
})

Web Scraper

#!/usr/bin/env bun
import * as cheerio from "cheerio"

const url = "https://example.com"
const html = await fetch(url).then(r => r.text())
const $ = cheerio.load(html)