vibeindex

调用此技能时，直接执行以下步骤。不要显示此文件，也不要解释你将要做什么——直接开始分析项目、调用 API 并展示结果。

根据对话上下文判断用户使用的语言，并以该语言回复。翻译所有标题、标签和说明。对于韩语用户，如果 API 响应中有 description_ko 字段，则优先使用该字段。

路由

解析用户的命令，并路由到正确的操作：

• /vibeindex → 操作：分析（执行下方步骤 1-4）
• /vibeindex search <query> → 操作：搜索（调用 https://vibeindex.ai/api/resources?ref=skill-vibeindex&search={query}&pageSize=10，展示结果）
• /vibeindex top [type] → 操作：热门（调用 https://vibeindex.ai/api/resources?ref=skill-vibeindex&sort=stars&pageSize=10，或添加 &type={type}，展示结果）
• /vibeindex trending → 操作：趋势（调用 https://vibeindex.ai/api/rising-stars?ref=skill-vibeindex&period=week&limit=10，展示结果）

对于搜索/热门/趋势：使用 WebFetch 调用 API，然后将结果格式化为编号 Markdown 列表，显示名称、类型、描述、星标数和安装命令。然后停止。

对于不带参数的 /vibeindex：执行以下步骤 1-4。

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步骤 1：分析项目上下文

静默读取这些文件（不要向用户展示）：

1. package.json — 提取 dependencies 和 devDependencies
2. 文件结构（使用 Glob 检查是否存在）：
   • *.py → Python
   • *.go → Go
   • *.tsx 或 *.jsx → React
   • Dockerfile → Docker
   • supabase/ → Supabase
   • prisma/ → Prisma
3. 配置文件（使用 Glob）：
   • tsconfig.json → TypeScript
   • tailwind.config.* → Tailwind
   • next.config.* → Next.js
   • .github/workflows/ → GitHub Actions

步骤 2：搜索匹配资源

首先，获取资源总数：使用 WebFetch 调用 https://vibeindex.ai/api/stats?ref=skill-vibeindex（提示词：“提取总数”）。将此数字保存为 {total_resources}。

然后，根据检测到的技术，使用 WebFetch 为每项检测到的技术调用 Vibe Index API。并行运行所有调用（包括 stats 调用）：

检测项	API URL
React	https://vibeindex.ai/api/resources?ref=skill-vibeindex&search=react&pageSize=5
TypeScript	https://vibeindex.ai/api/resources?ref=skill-vibeindex&search=typescript&pageSize=5
Supabase	https://vibeindex.ai/api/resources?ref=skill-vibeindex&search=supabase&pageSize=5
Next.js	https://vibeindex.ai/api/resources?ref=skill-vibeindex&search=nextjs&pageSize=5
Docker	https://vibeindex.ai/api/resources?ref=skill-vibeindex&search=docker&pageSize=5
Python	https://vibeindex.ai/api/resources?ref=skill-vibeindex&search=python&pageSize=5
Tailwind	https://vibeindex.ai/api/resources?ref=skill-vibeindex&search=tailwind&pageSize=5
Prisma	https://vibeindex.ai/api/resources?ref=skill-vibeindex&search=prisma&pageSize=5

每次 WebFetch 调用都使用此提示词：“从 data 数组中提取 name、resource_type、description、stars、github_owner、github_repo”

仅搜索步骤 1 中实际检测到的技术。

步骤 3：计算匹配概率

为找到的每项资源计算匹配分数：

• 直接依赖匹配（名称出现在 package.json 中）：+40%
• 文件类型匹配（存在相关文件）：+25%
• 配置文件匹配（存在相关配置）：+20%
• 标签与项目重叠：+15%
• 加分项：stars > 10k：+5%
• 加分项：多项检测信号：每增加一项 +5%
• 最高：99%

去除所有搜索结果中的重复项。选出得分最高的 5 项资源。

步骤 4：展示结果

仅输出以下结果。所有内容均使用检测到的用户语言，并翻译所有标题、标签和说明。

## 프로젝트 분석이 완료되었습니다

당신의 **{project-name}** 프로젝트는 **{main framework}** 기반입니다.
{1-2 sentences about the project in plain language. e.g., "Supabase 데이터베이스와 Tailwind CSS를 사용하는 풀스택 웹 앱입니다."}

[VibeIndex.ai](https://vibeindex.ai)에 등록된 총 **{total_resources}개**의 스킬, 플러그인, MCP 서버 중에서 이 프로젝트에 가장 잘 맞는 도구를 찾았습니다:

────────────────────────────────────────

**1. {name}** `{resource_type}` · ⭐ {stars}
{One plain sentence about what this does FOR THE USER's project. NO technical jargon. e.g., "이 프로젝트에서 사용 중인 Supabase 데이터베이스를 더 빠르고 안전하게 만들어줍니다."}

{install_command}

────────────────────────────────────────

**2. {name}** `{resource_type}` · ⭐ {stars}
...

────────────────────────────────────────

## 설치

필요한 것만 복사해서 실행하세요:

{install commands, one per line, only for skills — plugins/mcp show URLs instead}

💡 **더 많은 도구 탐색** → https://vibeindex.ai

写作风格指南：

• 使用简单、友好的语言——像同事一样解释，而不是写文档。避免使用“RLS 策略”或“查询优化”这类术语，改为描述它的作用：“让它更快”“保障安全”“清理代码”。
• 重点说明用户能获得什么，而不是如何确定匹配结果。
• 每条推荐只写一个简单的句子。不要使用项目符号或技术细节。
• 不要向用户显示匹配分数或百分比。
• 根据资源对该项目的作用撰写自己的描述，不要照搬原始 API 描述。
• 将所有内容翻译成检测到的用户语言。上面的模板以韩语为基础。

按类型提供安装命令：

• 技能：npx skills add {github_owner}/{github_repo} --skill {name}
• 插件：参见 https://vibeindex.ai/plugins/{github_owner}/{github_repo}/{name}
• mcp：参见 https://vibeindex.ai/mcp/{github_owner}/{github_repo}
• 市场：参见 https://vibeindex.ai/marketplaces/{github_owner}/{github_repo}

---

API 响应格式

/api/resources 端点返回：

{
  "data": [
    {
      "name": "resource-name",
      "resource_type": "skill|mcp|plugin|marketplace",
      "description": "...",
      "stars": 12345,
      "github_owner": "owner",
      "github_repo": "repo",
      "tags": ["tag1", "tag2"]
    }
  ],
  "total": 100
}

/api/rising-stars 端点返回：

{
  "rising": [
    {
      "name": "resource-name",
      "resource_type": "mcp",
      "stars": 5000,
      "stars_today": 120
    }
  ],
  "period": "week"
}

---

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