Skills
收录 96,770 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
通过不懈的结构化提问，把模糊的功能或产品想法转化为达成共识并持久化的规格说明。绝不做假设——每一个缺口、歧义或"大概"都会变成向开发者提出的问题，且在存在未决问题时规格无法获批。产出 docs/specs/<NNN>-<slug>.md，其中包含供 /plan、/scaffold 和 /tdd 使用的验收标准。适用于："spec"、"write a spec"、"spec this out"、"requirements"、"PRD"、"acceptance criteria"、"define the feature"、"user stories"、"what should we build"，或在任何一句话说不清的大型功能开始规划之前。
用于在 Salesforce 组织中配置、设置或修复 Sales Management Agent 和 Agentforce Pipeline Management。自动创建流程、提示模板、权限集和数据源配置的元数据。触发条件：用户希望启用 Pipeline Management、配置 Sales pipeline 功能、设置用于更新商机字段的 Sales Management Agent（包括自主更新）、连接已启用的数据源（如 Einstein Conversation Insights 或 Einstein Activity Capture）、自定义商机阶段说明、配置会后建议、验证或审计配置状态、修复部分配置的组织，或排查 Pipeline Management 元数据问题。不要触发：用户希望构建自定义 Agent（使用 agentforce-generate）、配置通用 Agentforce 跟踪（使用 platform-tracing-agentforce-configure）、处理非 Sales Agent，或从头启用 Einstein Conversation Insights 或 Einstein Activity Capture（不涵盖资源配置）。
寻找 Skill 的最佳方式：基于实测效果、用户评价等真实使用反馈，根据任务找到最匹配的高质量 Skill，而非只看下载量等热门数据。以下两种情况都应使用本技能：① 用户需要查找、搜索、推荐或安装 Skill，或希望借鉴他人经验时——例如用户说“找个 xxx 技能”“股票分析别人怎么做的”“找一找有没有现成的技能”，或直接表达 find a skill / find skill / skill search 等寻找需求；② Agent 自主判断需要外部 Skill 辅助时——遇到不熟悉的任务，或已尝试但仍无法解决、缺少合适工具时，可主动调用本技能查询实战经验并检索匹配的 Skill，无需等待用户提出。
面向 AI Agent 和大模型应用的 DeepEval 评估工作流。当用户希望评估或改进 AI Agent、工具调用工作流、多轮对话聊天机器人、RAG 管线或大模型应用；添加评估；生成数据集或黄金集；使用 deepeval generate；使用 deepeval test run；将结果发送到 Confident AI；监控生产环境；运行在线评估；检查追踪；或根据评估失败来迭代提示词、工具、检索或 Agent 行为时触发。主要使用场景是 AI Agent。涵盖 Python SDK、pytest 评估套件、CLI 生成、带追踪的评估、Confident AI 报告，以及由 Agent 驱动的改进循环。对于无关的通用 pytest、非 AI 的测试设置或非 DeepEval 的可观测性工作，不要触发，除非用户要求与 DeepEval 进行对比或迁移到 DeepEval；此外，若需要为应用接入 DeepEval 追踪、@observe 或框架集成，请使用 `deepeval-tracing` 技能；若需要在不使用 deepeval 包的情况下进行原始的 OpenTelemetry / OTLP 导出，请使用 `deepeval-otel` 技能。
将编码任务委派给 Warp Agent CLI（`oz`）作为后台实现者，然后你自行审查其 diff 并合入。当用户希望把实现工作交给 Warp 时使用——例如「让 Warp 实现 X」「把这个委派给 Warp CLI」「用 Warp 跑一下」「用 oz 实现/修复/重构」——或者希望自己作为审查者、通过 Warp 跑一批编码任务时。不要用于：足够小可直接内联完成的任务、用户希望直接写代码而不委派的情况，或交互式 `warp` TUI（此技能驱动的是无头模式的 `oz agent run`，而非终端应用）。
将编码任务委托给 Command Code CLI（`cmd`）作为后台执行者，然后自行审查其 diff 并合入。凡用户希望把实现工作交给 Command Code 时均可使用——例如"让 Command Code 做 X"、"把这个委托给 commandcode"、"用 cmd 跑一下"、"用 Command Code 实现/修复/重构"——也可在保持审阅角色的同时，将一系列编码任务通过 Command Code 排队执行。不适用于：足够小、可直接内联完成的任务，或用户希望不经委托而直接编写代码的情形。
@copilotkit/react-core — 在 Next.js App Router / React Router v7 / TanStack Start / SPA 应用中挂载 CopilotKit provider（来自 @copilotkit/react-core/v2），引入 CopilotChat/CopilotPopup/CopilotSidebar（v2 的聊天组件由 react-core/v2 提供，而非仅含 CSS 的 react-ui），通过 useAgent / useAgentContext / useCapabilities 访问并订阅 Agent、在多个 Agent 之间切换、用 useThreads 管理持久化的 Intelligence 线程、用 useFrontendTool 注册浏览器端工具、用 useRenderTool / useComponent / useDefaultRenderTool 渲染工具调用、用 useHumanInTheLoop 控制执行前的人工确认、用 useAttachments 接入文件附件、配置建议标签，以及注册活动与自定义消息渲染器。请加载 references/ 下与你的任务匹配的参考文档。
回答有关 AI SDK 的问题，并协助构建 AI 驱动的功能。开发者在以下情况下使用：(1) 询问 generateText、streamText、ToolLoopAgent、embed 或 tools 等 AI SDK 函数；(2) 想构建 AI Agent、聊天机器人、RAG 系统或文本生成功能；(3) 询问 AI 提供商（OpenAI、Anthropic、Google 等）、流式传输、工具调用、结构化输出或嵌入；(4) 使用 useChat 或 useCompletion 等 React Hooks。触发词包括：“AI SDK”“Vercel AI SDK”“generateText”“streamText”“为我的应用添加 AI”“构建 Agent”“工具调用”“结构化输出”“useChat”。
@copilotkit/runtime — 在任何 JS 服务上挂载原生支持 fetch 的 CopilotRuntime，配置中间件，选择 AgentRunner，实例化 BuiltInAgent（默认首选使用 TanStack AI 的 Factory Mode），或接入 12 种外部 Agent 框架中的任意一种（Mastra、LangGraph、CrewAI Crews/Flows、PydanticAI、ADK、LlamaIndex、Agno、AWS Strands、MS Agent Framework、AG2、A2A）；启用 Intelligence mode 以支持持久化会话线程和 websocket；通过 defineTool 注册服务端工具，并配置语音转录。使用基于 fetch 的 createCopilotRuntimeHandler 原语；不建议使用 Express/Hono 适配器。加载 references/ 下与你的任务相符的参考资料。
自动捕获经验并安全进化的技能。触发条件：(1)命令/操作失败时→记ERRORS.md (2)被用户纠正('不对'/'应该是')时→记LEARNINGS.md (3)用户需要不存在的能力时→记FEATURE_REQUESTS.md (4)外部API/工具出错时→记ERRORS.md (5)发现自己知识过时/错误时→记LEARNINGS.md (6)发现更好做法时→记LEARNINGS.md (7)每个任务完成时→回顾过程，有新经验则记LEARNINGS.md。去重原则：如果没有新经验或已有条目已覆盖则跳过不写。每次写入同时在.learnings/CHANGELOG.md追加JSONL日志。经验反复出现≥3次时晋升到AGENTS.md/TOOLS.md/SOUL.md。详见正文。
一种跨领域认知模式，用于先深入思考设计问题，而不是急于求解。属于 Intent 设计策略系统的一部分。它会开启发散式头脑风暴：增强联想、保持初学者心态、识别跨领域模式，并抑制过早否定想法。与每个 Intent 技能协同工作：strategize 用它重新构建设计简报，blueprint 用它质疑结构假设，journey 用它重新思考交互模型，specify 用它对规格进行压力测试。用户提出“发散模式”、“哲学家模式”、“先陪我想想”、“头脑风暴”、“探索这个问题”，或说“大胆奇特一点”、“别过滤想法”、“有哪些联系是你没想到的”、“换个角度思考”或“我卡住了”时触发。这是一种推理协议，而非角色——Claude 的表达仍然务实，但认知过程会显著改变
关键：所有 Rust 问题都要使用本技能，包括错误排查、设计和编码。以下情况优先级最高：比较, 对比, compare, vs, versus, 区别, difference, 最佳实践, best practice, tokio vs, async-std vs, 比较 tokio, 比较 async。触发词：Rust, cargo, rustc, crate, Cargo.toml, 意图分析, 问题分析, 语义分析, analyze intent, question analysis, compile error, borrow error, lifetime error, ownership error, type error, trait error, value moved, cannot borrow, does not live long enough, mismatched types, not satisfied, E0382, E0597, E0277, E0308, E0499, E0502, E0596, async, await, Send, Sync, tokio, concurrency, error handling, 编译错误, compile error, 所有权, ownership, 借用, borrow, 生命周期, lifetime, 类型错误, type error, 异步, async, 并发, concurrency, 错误处理, error handling, 问题, problem, question, 怎么用, how to use, 如何, how to, 为什么, why, 什么是, what is, 帮我写, help me write, 实现, implement, 解释, explain
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。