Skills
收录 97,222 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
本技能帮助 LLM 使用 @ax-llm/ax 生成正确的 AxAgent 记忆检索、context-map 和动态技能加载代码。当用户询问 contextMap、AxAgentContextMap、onMemoriesSearch、memoriesCatalog、recall(...)、inputs.memories、onLoadedMemories、onUsedMemories、onSkillsSearch、skillsCatalog、AxAgentCatalogSkill、discover({ skills })、onLoadedSkills、onUsedSkills、预加载技能、在 forward 时预加载记忆、relevanceRanking 提示、已加载的记忆/技能 ID，或在多次 forward() 调用之间携带记忆时使用。
端到端统筹完整的博士 / 研究型项目申请材料包——从阅读申请人材料，到 CV、项目与导师匹配度、SOP、推荐人策略、教授联络、最终材料包审核，以及入围名单确定后的面试准备。当用户希望推动整个申请流程而非其中单一部分时使用："help me with my PhD applications"、"where do I start with my application"、"manage my application process"、"I'm applying to PhD programs, what's the plan"、"get my materials ready"，或交来一个装有 CV/成绩单/笔记的文件夹并询问通往提交的路径。这是一个 ROUTER，用阶段门将已有的单项技能串联起来；它本身不撰写 SOP、CV 或邮件。若只需单个部分，请直接调用该技能（例如 apply-sop-writer、apply-cv-builder）。若要推进研究论文，请使用 flow-paper-lifecycle。
在 Agent 工作流中使用本技能实现持久化 PostgreSQL 存储——按需启动数据库、在 fork 上安全测试 schema 迁移，并使用 Ghost 在 Agent 之间将数据库作为资产传递。**当用户要求以下内容时触发：** - 快速创建新的 PostgreSQL 数据库 - 在 Agent 工作流中管理数据库生命周期 - Fork 数据库以安全测试变更 - 在不影响生产数据库的情况下在 fork 上运行分析或重量级查询 - 共享数据库快照，让他人启动自己的副本 - 在 Agent 之间将数据库作为输入或输出传递 - 为 Agent 创建数据库 - 需要大量数据库且仅在查询时计费 - 设置 Ghost MCP 服务或命令行 **注意：** 如果已安装 Ghost MCP 服务，请直接使用其工具——本技能适用于没有该 MCP 的环境，或作为能力参考。**关键词：** Ghost, ghost.build, database, create database, fork database, PostgreSQL, managed Postgres, MCP, agent database, connection string
驱动 grok build 命令行（运行 `grok`）进行搜索、研究和媒体创作。用于带引用的 Grok/X 网络搜索；通过 grok headless + subagents 进行大规模并行研究；通过已登录的 grok 会话以零 API 成本生成图片（image_gen）和视频（image_to_video）；以及 ffmpeg 后处理，如绿幕/抠像移除、拼接和添加水印。跨平台（macOS/Linux/Windows）。可选的 xAI 搜索/媒体 API 作为付费兜底方案。触发词包括 grok、grok build、生图、生成图片、生成视频、绿幕抠像、批量调研、xAI search。
面向编码 Agent 的 Token 缩减技能。以与 Headroom 代理相同的方式压缩 JSON 工具输出、构建日志、grep/ripgrep 搜索结果、源代码和对话历史，但直接在上下文中完成，无需安装二进制文件。当 Agent 即将在下一条消息中粘贴大型工具结果（例如 1000 行 JSON 数组、5000 行 pytest 日志、200 条 grep 结果或 1000 行源文件）、对话上下文接近上限，或用户抱怨 Token 成本或延迟时，使用此技能。也可用它精简 Agent 自身的输出：省去客套话，不要复述屏幕上已有的代码，在常规轮次中省略推理。触发语：“压缩此输出”“太长了”“精简”“总结日志”“减少 Token”“上下文已满”“上下文快用完了”“Token 太多”“缩短一点”“简洁一些”。
使用 team-executor 技能端到端实现 GitHub issue。给定 issue 编号（或 URL），打开功能分支，派出适合项目技术栈的规划团队来决定实现路径（除非 issue 已指定路径），与用户确认 TL;DR（或在被要求时自主决定），将商定的方案作为 issue 评论发布，启动全新的执行团队来构建它，并打开拉取请求。当用户仅提供 GitHub issue 编号、issue URL，或要求 "implement issue #N"、"work on issue N"、"ship issue N"、"do issue N" 或 "build out the issue" 时使用。用户输入的纯数字应视为当前仓库中的 GitHub issue 引用。
在不改变既定含义的前提下，清理、压缩并核对持久的项目上下文，以及任何配置好的问题跟踪器镜像。只要某个请求要清理、审计或检查两个及以上持久上下文源之间的一致性，就始终使用本技能，即使它们被称为产品文档、术语表、决策、规格说明或 Agent 指令，而不是 PRODUCT.md、GLOSSARY.md、docs/decisions、docs/specs、AGENTS.md 或 CLAUDE.md。也适用于确认已发布的规格说明退役，或在默认分支的规格文件夹与其跟踪器议题之间做一次全面的一致性清扫。不要用于定义新的产品意图、记录一个新确定的术语或决策、查找上下文、塑造功能、实现工作，或根据已发布的工作修改活跃规格说明的行为，这属于 `babysit-specs`。
(NS) 临时编码工作器——修复 bug、小型重构、脚本、迁移——无需完整 SDD。入口优先级 5：用于 \"just implement this\"、\"quick fix\"，或无需执行交接的具体编码（在 ns-code-autonomous 下也属于 C2）。请勿用于 GitLab ISSUE_URL（ns-execution-gitlab-issue）、多日/多版本范围（ns-spec-driven）、仅诊断（ns-code-investigator），或当 execution-handoff.md 已存在时。请勿生成需求/任务/交接。
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。