AgentSkills
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热门项目
continuous-learning-v2
基于本能的学习系统,通过钩子机制实时监测会话,以置信度评分生成原子级本能,并将其逐步演进为技能、命令或智能体。
coding-standards
TypeScript、JavaScript、React 和 Node.js 开发的通用编码标准、最佳实践与设计模式。
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React、Next.js、状态管理、性能优化以及 UI 最佳实践的前端开发模式。
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PostgreSQL 数据库在查询优化、Schema 设计、索引构建及安全防护方面的常见模式,基于 Supabase 的最佳实践。
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Go 测试模式,包括表驱动测试、子测试、基准测试、模糊测试以及测试覆盖率;遵循 TDD 方法论,并结合 Go 的惯用实践。
eval-harness
采用评估驱动开发(EDD)原则的 Claude Code 会话正式评估框架。
strategic-compact
建议在逻辑间隔内手动进行上下文压缩,以在任务各阶段持续保留上下文,而非依赖随机自动压缩。
backend-patterns
Node.js、Express 和 Next.js API 路由的后端架构模式、API 设计、数据库优化以及服务器端最佳实践。
中文原创
git-commit
智能 Git 提交助手:审查代码变更、分析提交历史、生成符合项目规范的提交信息并执行提交。支持自定义规范、提交前确认和智能暂存区处理。
codex-ai
通过 Codex MCP 工具进行代码审查、算法设计、架构分析和性能优化。适用于复杂技术任务(>10行核心逻辑)、系统级设计、多约束权衡、性能瓶颈分析。触发词:review、code review、代码审查、算法设计、复杂算法、架构分析、架构评审、系统设计、性能优化、瓶颈分析、性能调优。
jar-audit-agent
基于 jar-analyzer(SQLite + 内置 MCP)的证据驱动 Java 安全审计技能。核心目标:把“结论”变成“可复现证据 + 可度量覆盖率”。
cisco-configer
透過 SSH 連線 Cisco 網路設備(IOS/IOS-XE、NX-OS、ASA、IOS-XR),自動判斷所需 CLI 指令來查詢設備資訊或進行組態設定,並將設備回傳的文字資料重新排版為易讀格式。當使用者提供 Cisco 設備的 SSH 連線資訊,並希望查詢設備狀態、介面資訊、路由表等,或進行 VLAN、ACL、路由協定等組態設定時使用。
video-downloader
下載線上影片(YouTube 與其他平台),以 yt-dlp/ffmpeg 進行格式選擇、字幕與播放清單處理;在符合平台條款與版權下操作。
Event Data Widget Update
Event Data Widget Update
widget-size-checklist
确保小组件组件根据 HomeWidgetSize 正确调整各元素大小,包括容器、图标、字体、间距、线条粗细等
migrate-event-data-optimization
迁移小组件到事件携带数据模式,优化刷新性能。将数据直接放在事件中传递,小组件直接使用事件数据,避免重复的缓存访问操作。
Anthropic
action-creator
创建用户专属的一键操作模板,点击聊天界面即可执行邮件操作。当用户希望为自己的特定工作流程创建可复用操作时使用(向ACME公司发送付款提醒、转发错误报告给工程部门、归档特定来源的旧通讯)。
executive-briefing
将研究成果转化为高管级简报。在用户提到“高管”、“简报”、“C-suite”、“董事会”、“领导层”或“演示”时自动激活。
data-validation
在与利益相关方分享分析结果之前,先进行质量保证——核查方法论、验证准确性,并检测偏差。当您需要审查分析结果是否存在错误、检查幸存者偏差、验证聚合逻辑,或为可重复性准备文档时,可选用此服务。
sql-queries
在所有主流数据仓库方言(Snowflake、BigQuery、Databricks、PostgreSQL 等)中编写正确且高效的 SQL。当您需要编写查询、优化慢速 SQL、在不同方言之间进行转换,或使用 CTE、窗口函数、聚合运算构建复杂的分析查询时,可选用此服务。
knowledge-synthesis
将来自多个来源的搜索结果整合为条理清晰、去重后的答案,并附上来源标注。根据结果的新鲜度与权威性进行置信度评分,并有效总结庞大的结果集。
close-management
通过任务排序、依赖关系管理以及状态跟踪,高效推进月末结账流程。当您需要规划结账日历、追踪结账进度、识别阻碍因素,或按天对结账活动进行排序时,可选用此服务。
instrument-data-to-allotrope
将实验室仪器的输出文件(PDF、CSV、Excel、TXT)转换为 Allotrope 简单模型(ASM)JSON 格式,或转换为扁平化的二维 CSV 文件。当科学家需要将仪器数据标准化,以便导入 LIMS 系统、数据湖,或用于下游分析时,可选用此技能。支持自动检测仪器类型。输出内容包括完整的 ASM JSON、便于导入的扁平化 CSV,以及可供数据工程师导出的 Python 代码。常见的触发方式包括转换仪器文件、标准化实验室数据、为上传至 LIMS/ELN 系统做数据准备,或为生产管道生成解析器代码。
call-prep
根据客户背景、参会人员研究以及建议议程,为销售电话做好充分准备。独立运行时只需用户提供输入与网络调研,与 CRM、邮件、聊天记录或通话录音联动时则如虎添翼。可通过“为我与[公司]的通话做准备”、“我要与[公司]会面,帮我做准备”、“为[公司]的通话做准备”或“让我为[会议]做好准备”来触发该功能。