Skills
收录 96,981 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
当 WebFetch 或 curl 无法完成或不足以完成网页任务时使用此技能——例如需要 JavaScript 渲染的页面、需要填写并提交的表单、实时页面截图或 PDF、绕过 CAPTCHA/机器人防护、登录流程，以及需要保持会话状态的多步骤浏览器导航。对于由 JS 渲染的页面，WebFetch 会返回空 HTML；此技能会运行真正的云端浏览器，执行 JavaScript、维护 Cookie、点击按钮并处理反机器人措施。当用户希望你实际执行网页任务（访问、交互、提取、捕获），而不是仅编写相关代码时触发。仅以下情况不使用：简单 GET 即可获取的静态页面、本地主机或专用网络目标、由用户自行运行的浏览器自动化代码，以及关于浏览器工具的概念性问题。
通过 n8n-mcp MCP 服务构建、编辑、验证、测试或调试 n8n 工作流时使用，例如设计流程、配置节点、编写表达式或 Code 节点、连接凭据，或修复异常节点。这是 n8n-mcp-skills 套件的入口技能：将请求路由到合适的专用技能，从一开始就提供对每个 n8n-mcp 工具的实用知识，并说明防止工作流在生产环境中出错的规则。处理任何 n8n、工作流、节点或自动化任务时，都应先查阅此技能，即使只是快速的一次性任务，或用户没有指定技能也一样，因为 n8n 的功能界面会随版本变化，专用技能可避免静默故障。
受 Ralph Wiggum 启发的规格驱动开发自动化循环。使用 Python 脚本协调任务实现、审查、清理和同步。适用于用户运行 /loop 命令、要求自动实现任务、希望逐步迭代规格任务，或希望在管理上下文窗口的同时运行开发工作流自动化。每次调用执行一个步骤。状态机：init → choose_task → implementation → review → fix → cleanup → sync → update_done。支持使用 --from-task 和 --to-task 筛选任务范围。状态保存在 fix_plan.json 中。
为 n8n Custom Code Tool (@n8n/n8n-nodes-langchain.toolCode) 编写 JavaScript 或 Python——这是可由 AI Agent 调用的工具，不是工作流 Code 节点。适用于构建附加到 AI Agent 的 Code Tool、编写由 LLM 调用的代码、解析 `query` 输入、返回字符串结果、为结构化参数定义输入架构（specifyInputSchema、jsonSchemaExample、DynamicStructuredTool），或排查 \"Wrong output type returned\"、\"No execution data available\"、\"The response property should be a string, but it is an object\"、\"Cannot assign to read only property 'name'\" 等错误，或 AI Agent 拒绝调用工具的问题。涵盖 Code node 与 Code Tool 的关键区别：返回格式（string 与 `[{json:{...}}]`）、Code Tool 沙盒中无法使用 `$fromAI`/`$input`/`$helpers`、AI 调用时的命名规则，以及何时改用 `toolWorkflow`/HTTP Request Tool
将本地修改的 `skills/<skill-name>/` 作为 PR 提交到上游仓库（如 Fandhe-AI/agent-cli-skills）。读取 `skills-lock.json` 中的 `source`，并通过安全机制阻止推送到 `Fandhe-AI/` 以外的仓库。执行 clone → 应用修改 → 安全检查 → 创建分支 → push → `gh pr create`。合并后使用 sync-skills-lock 更新 hash。用户提出“向上游贡献技能”“向外部仓库提交 PR”等需求时使用。
在 Flows/Fusion 应用中添加 AI、Atlas、Agent、聊天 UI 或 LLM 功能时必须使用。通过 @cognite/app-sdk 使用 Atlas/EOS 侧边栏，而不是 useAtlasChat、vendored atlas-agent 或逐行聊天补全。触发词：atlas、EOS、PAIA、Agent chat、chat UI、sendAgentMessage、sendAgentLayoutMode、registerAgentServer、connectToHostApp、useAtlasChat、LLM。应用内聊天：仅当宿主侧边栏不可用时才使用 integrate-atlas-chat。
在任何代码库中使用 Claude Code 构建功能，且工作需要遵循规范的构建 → 审查 → 测试 → 修复循环时使用。触发语包括“运行构建循环”“构建下一个任务”“继续计划”“妥善构建此功能”，以及任何要求根据计划文件或直接功能提示实现工作的请求。根据计划（若无计划则根据提示）进行构建，运行 Claude Code 的 `/review`（敏感部分还要运行 `/security-review`）并修复发现的所有问题，对功能进行端到端测试和验证，修复测试发现的问题，并在完成后汇报。持续重复，直到所有计划任务都已完成。
当用户希望根据 BuilderOS 规格文档在产品仓库中构建完整 MVP 时使用。触发短语包括“构建我的 MVP”“构建应用”“执行路线图”“开始构建”“完成整个路线图”“构建所有内容”，以及任何要求实现完整计划而非单个任务或阶段的请求。需要 `docs/prd.md` 和 `docs/product-roadmap.md`（另需 `docs/product-vision.md` 和 `docs/design.md` 作为背景）。按顺序处理路线图中的每项任务；逐项实现、测试和验证后再继续，同时勾选复选框并更新状态行。持续执行，直到所有任务完成且核心体验端到端正常，然后初始化 git 并创建初始提交，并询问是否连接远程仓库。
基于 OWASP Top 10 for LLM 2025 的 LLM 应用安全指南。构建 LLM 应用、审查 AI 安全、实现 RAG 系统，或询问“提示词注入”“检查 LLM 安全”等 LLM 漏洞时使用。重要：构建聊天机器人、AI Agent、RAG 流水线、使用工具的 LLM、Agent 系统，或任何调用 LLM API（OpenAI、Anthropic、Gemini 等）的应用时，始终查阅此技能，即使用户没有明确提及安全问题。用户导入“openai”“anthropic”“langchain”“llamaindex”或类似 LLM 库时也使用。
使用 QwenCloud 上的 Qwen 模型和第三方模型生成文本、对话、编写代码、推理和调用函数。以下情况触发：用户要求与 Qwen 对话、生成文本、用 Qwen 编写代码、使用 Qwen 函数调用、通过 QwenCloud 调用第三方模型（deepseek、kimi、glm 等），或明确按名称调用此技能（例如使用 qwencloud-text）。以下情况不要触发：使用非 QwenCloud 平台（直接调用 OpenAI API、Google Gemini API 等）、与 QwenCloud 无关的一般编程问题、图像/视频理解（使用 qwencloud-vision）、图像/视频/音频生成。
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。