Skills
收录 97,725 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引,复制一行命令即可安装。
Agent 工作流
Место роли и обмен делателей. Стояние: «встань на канал», «открой сокет», «меня не слышно», undelivered, hold the socket, «записи уходят без автора», «кадр срезан», перевзвод сторожа, «уйди с места», revoke. Обмен: «это не моя зона», «спроси у второго агента», ask another agent, «слово в дело», escalate to the owner, «кто этим владеет», «сведи их», «не пилите одно и то же». Обычно место берёт iskron_stand на старте двери; сюда — без тула, при отказе, починке, уходе, и за тем, кому и чем говорить: слово в деле, строка, вимарша. Нужны iskron_*.
写出读者不会误读的英语:一词一义,主动语态,简单时态,一句一个想法,句子简短。基于 ASD-STE100(Simplified Technical English),这是一项为飞机维护手册编写的受控语言标准。适用于 Agent 产出的、会被他人据以行动的任何行文。涵盖报告与结论、PR 描述与提交信息、交给另一个 Agent 的指令、工具描述、错误信息、状态摘要和提示词。也可按需使用,触发语如 "simplify this"、"make this readable"、"too dense"、"rewrite in STE"、"simplified technical english"、"ASD-STE100"。
编写 Claude Code Agent frontmatter 与系统提示词的权威指南。在以下情形主动启用:(1) 创建新 Agent,(2) 将 Agent 添加到插件,(3) 编写 Agent frontmatter,(4) 设计系统提示词,(5) 配置 <example> 触发块,(6) 限制工具,(7) 设置 model inherit,(8) 迁移已弃用的 agent true 标志,(9) 修复 "agent never triggers",(10) 确保技能具备 Agent 触发覆盖。提供:Agent 模板、精简编排器模式以及验证清单。
设计、评审并调试 Agent 工作流,并在升级到多 Agent 设计之前判断某个请求应使用提示词、指令、技能、Agent 还是 hook。适用于 .agent.md / .instructions.md / .prompt.md / AGENTS.md 相关工作、工作流架构、编排规划、定时自动化的模型分配,或 Agent 工作流可能过度设计的情况。触发词:“agent workflow”“create agent”“automation models”“ワークフロー設計”“orchestrator”。
适用于任何需要真实浏览器的任务:查看网页、访问需登录的网站、操作 Web UI、抓取社交媒体(小红书/微博/Twitter/X 等)、读取 JS 渲染或动态页面、绕过机器人检测、填写表单、端到端检查以及一般 Web 自动化。只要页面需要 JS 执行、已认证会话、交互或隐身,就优先使用它而非 WebFetch。可通过终端命令行(`bridgic-browser ...`)或 Python SDK(`from bridgic.browser.session import Browser`、`from bridgic.browser.tools import BrowserToolSetBuilder`)调用。还涵盖可访问性快照引用、命令行-SDK 映射/迁移,以及从命令行操作步骤生成 SDK 代码。
在起草任何 Agent 原语模块(skill、persona 作用域文件、附带作用域的规则文件、编排器工作流)之前使用本 skill,或在对现有模块进行重构时使用。只要任务要求跨任意 Agent 载体(Claude Code、Copilot、Cursor、OpenCode、Codex)设计、重构或评审一个 Agent 模块,或要求让工作流更具成本效益、按能力路由模型调用、为缓存纪律而设计、削减 token 开销或选择模型等级,就激活本 skill。本 skill 驱动一个 8 步的严谨设计流程,其产出为 mermaid 图 + 接口草图 + 一份持久化的计划(含成本预估),随后由调用线程(或其加载的编码 persona)将其转化为自然语言模块。在设计产物存在之前,不要跳到自然语言起草。
用于启动新的 library-reference distillation 技能的方法论——把外部库(nuqs、zod、framer-motion、msw、react-hook-form、emilkowal-animations)转化为符合惯用法的规则包——或针对新的上游版本迭代已有技能。它从本仓库已发布的 library-ref 技能中经验性地提炼出共性约定:来源优先级阶梯(docs → blog/changelog → issues → types → examples)、随 API 迭代速度而反转的版本固定策略、通用的 4 级分类阶梯(CRITICAL 设置 → HIGH 隔离 → MEDIUM 组合 → LOW 边界情况)、4 槽位 When-to-Apply 模板、失败缺口范例启发式(比起复述 API,更看重生产经验教训),以及作为引用集校验和的 metadata.references[]。触发条件:"I want to write a skill for library X"、"refresh against new upstream"、"where should I source rules from"、"what categories should this skill have",以及在为 library-reference distillation 运行 /dev-skill:new 时。
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。
