Skills

U

using-graph-databases

ancoleman / ai-design-components

面向关系密集型数据模型的图数据库实现。适用于构建社交网络、推荐引擎、知识图谱或欺诈检测。涵盖 Neo4j（首选）、ArangoDB、Amazon Neptune、Cypher 查询模式和图数据建模。

X

xlsx-processing-openai

lawve-ai / awesome-legal-skills

用于全面的电子表格读取、创建、编辑和分析并带视觉质量控制的工具包。用于处理电子表格（.xlsx、.xlsm、.csv、.tsv）：(1) 创建带公式和格式的新电子表格，(2) 读取或分析表格数据，(3) 在保留公式的同时修改现有电子表格，(4) 构建格式规范财务模型，(5) 使用表内图表进行数据可视化，或任何其他电子表格任务。

A

allium-investigation

allium-labs / skills

使用 Allium 调查链上实体、协议、市场或钱包问题。当任务需要有依据的分析结论而非一次性查询时使用：检查 Terminal 是否已有覆盖，选择合适的数据源，从小规模测试逐步建立生产级方法，验证结果，审慎陈述结论，并保存可复现的 Explorer 查询（可选附上交接给 Allium Assistant 的仪表板提示词）。应接续 `data-matching`（数据源选择），而非重复执行。

A

asc-reports

tddworks / asc-cli-skills

使用 `asc` 命令行工具从 App Store Connect 下载销售、趋势、财务和分析报告。在以下情况使用此 skill：(1) 下载销售报告：“asc sales-reports download --vendor-number ... --report-type SALES ...”(2) 下载财务报告：“asc finance-reports download --vendor-number ... --report-type FINANCIAL ...”(3) 分析报告：“asc analytics-reports request/list/reports/instances/segments”(4) 查看应用销售、收入、下载量、订阅、收益或分析数据 (5) 用户说“download my sales report”“show sales data”“get financial report”“check my app revenue”“how many downloads”“subscription metrics”“app analytics”“app usage data”“engagement metrics”

B

b2c-site-import-export

salesforcecommercecloud / b2c-developer-tooling

编写、验证、导入并核实 B2C Commerce 站点归档和元数据 XML；导出选定数据以进行检查或迁移。

B

bitrix-search

bxmaximum / bitrix-framework-skills

站点搜索模块（旧版 CSearch）——用于自定义内容的 CSearch::Index、BeforeIndex/OnReindex/OnSearchGetURL、CSearch::Search、search.page/search.title、Sphinx/OpenSearch、重新索引。用于索引或搜索自有数据。

B

book-sft-pipeline

muratcankoylan / agent-skills-for-context-engineering

该技能适用于书籍到 SFT 的流水线：ePub 提取、文学分段、作者语气数据集构建、风格迁移训练、LoRA 工作流，以及用于语气复现的模型评估。

B

breadth-chart-analyst

nicepkg / ai-workflow

在分析市场宽度图表时，特别是基于 200 日移动均线的 S&P 500 Breadth Index 与 US Stock Market Uptrend Stock Ratio 图表时，应使用此技能。当用户提供宽度图表图像以供分析、请求市场宽度评估、仓位策略建议，或希望基于宽度指标理解中期战略与短期战术市场展望时，使用此技能。所有分析与输出均以英语进行。

B

bridge-analysis

allium-labs / skills

用于分析 Allium 上跨链桥和消息协议数据的方法指南，涵盖 CCTP、LayerZero、Wormhole、Across、规范型/应用型跨链桥及通用的锁定与铸造流程。凡涉及跨链桥转账量、链间净流量、追踪特定跨链交易，或将桥活动归因于协议/集成方的问题，均应使用；即使用户只提到某座桥，或要求“追踪这笔跨链转账”，也适用。涵盖编写 SQL 前常见的方向与重复计数机制，以及非 EVM 追踪缺口。本指南不同于正式的第三方覆盖基准（参见 bridge-protocol-coverage-assessment），是用于正确处理单个跨链桥查询的轻量参考。

C

canslim-screener

nicepkg / ai-workflow

使用 William O'Neil 的 CANSLIM 成长股方法筛选美国股票。用户要求进行 CANSLIM 股票筛选、成长股分析、动量股识别，或想依据 O'Neil 的投资体系寻找盈利和价格动能强劲的股票时使用。

D

dashboard-design

mckinsey / vizro

当用户想要设计或规划仪表板（尤其是 Vizro 仪表板）时，先使用本 skill。它在实现前强制 3 步工作流（需求、布局、可视化）。当用户要求创建、设计或规划仪表板时激活。实现时，请在完成第 1-3 步后使用 dashboard-build skill。

D

dashboard

starchild-ai-agent / official-skills

使用图表和实时数据更新构建实时 HTML、CSS 和 JS 仪表盘。适用于组装多面板监控视图（例如投资组合仪表盘、价格跟踪器、系统健康面板、多资产对比）。

D

dex-analysis

allium-labs / skills

用于分析 Allium 上 DEX/AMM 交易、流动性和定价数据的方法指南，涵盖 Uniswap、PancakeSwap、PumpSwap/Pump.fun、Orca、Pendle、聚合器（0x、1inch）以及 Hyperliquid 等永续合约 DEX。凡涉及兑换量、交易笔数、流动性头寸、无常损失、聚合器费用/路由分析或 DEX 推导的代币价格，均应使用；即使用户只提到某个协议，或询问某个数字为何与已知参考值“不符”，也适用。涵盖编写 SQL 前常见的逐跳重复计数、按协议与项目分组，以及费用环节重建问题。

D

doctrine-events

dev-toolings / superpowers-symfony

使用属性监听器（#[AsDoctrineListener]/#[AsEntityListener]，ORM 3）和生命周期回调，在 Symfony 中响应 Doctrine 实体生命周期事件

D

dotnet-linq-optimization

wshaddix / dotnet-skills

优化 LINQ 查询。IQueryable 与 IEnumerable、编译查询、延迟执行、内存分配。

D

douyin-sentiment-dashboard

allinherog-star / ai-skills

抖音短视频运营增长助手适合内容创作者、运营、品牌方、电商在用户提供了抖音内容链接时使用，帮助基于输入材料生成情绪和舆情判断、用户画像和意图信号、运营建议和回复建议。

E

experiment

simota / agent-skills

设计 A/B 测试：假设文档、样本量、功能开关、显著性分析、CUPED、SRM 检测、switchback 实验。当需要验证假设时使用。

当出现“GeoPandas”“geospatial”“GIS”“shapefile”“GeoJSON”，或询问“spatial analysis”“coordinate transformation”“spatial join”“choropleth map”“buffer analysis”“geographic data”“map visualization”时使用

G

google-sheets-automation

sickn33 / agentic-awesome-skills

通过可用的已认证连接器或经审查的 API 集成读取和编辑 Google Sheets，变更范围受限并做回读验证。

J

jira-sprint-dashboard

atlassian / atlassian-mcp-server

根据 Jira 项目、空间、冲刺、看板、筛选器、JQL、工作项键或 Jira URL 数据创建可视化的 Jira 冲刺仪表板。当用户要求 Jira 冲刺仪表板、站会仪表板、冲刺评审、交付评审、工程经理仪表板、WIP 评审、规划视图、收尾视图，或比扁平报告更有用的 Jira 工作可视化快照时使用。使用当前 Agent 支持的最丰富的仪表板格式，例如 Cursor Canvas、交互式 artifact、HTML 或 Markdown。

J

jotform

membranedev / application-skills

Jotform 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户想要与 Jotform 数据交互时使用。

L

lending-analysis

allium-labs / skills

用于分析 Allium 上 DeFi 借贷协议数据的方法指南，涵盖 Aave、Morpho、Fluid、Euler、Maple、Compound 类分叉，以及各链借贷市场。凡涉及借贷协议的存款、借款、清算、抵押品兑换、利用率、TVL 或杠杆问题，均应使用；即使用户只提到某个协议/资产，或要求比较两张借贷指标表，也适用。涵盖编写 SQL 前常见的按事件类型分表连接问题、列名不一致，以及清算成交的重复计数。

L

librato

membranedev / application-skills

Librato 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户想要与 Librato 数据交互时使用。

L

log-analysis

unitoneai / securityskills

指导跨认证、网络、终端和云审计日志来源的结构化安全日志分析。当用户分享日志数据、询问可疑事件、需要帮助解读 Windows 事件 ID 或 Linux 认证日志，或正在建立用于异常检测的基线时自动调用。产出日志来源分类法、异常识别、基线建议，以及映射到 MITRE ATT&CK v16 技术的关联发现。

M

macro-intelligence

okx / plugin-store

统一的宏观经济情报源——读取 7 个来源，对事件分类，进行情绪评分，生成 AI 洞察，并通过 HTTP API 暴露信号

M

metrics-tree

lyndonkl / claude

将高层次的北极星指标分解为可执行的子指标和先行指标，映射各指标层级之间的因果关系，并找出能推动关键指标的高影响力实验。适用于设定产品北极星指标、将业务指标分解为驱动因素、将战略映射到可衡量的结果、确定通过实验推动哪些指标、理解先行指标与滞后指标、对指标改进机会排定优先级，或用户提到指标树、指标分解、北极星指标、KPI 拆解、指标驱动因素或指标之间如何关联时。

N

nansen-alpha-discovery

nansen-ai / nansen-cli

聪明钱在代币拉升前正在积累哪些代币？提供带有 SM 筛选器并与净流量交叉比对的代币筛选器。

N

neon-instagres

davila7 / claude-code-templates

使用 Neon Instagres 即时配置可用于生产的 Postgres 数据库。适用于搭建数据库、用户提到 PostgreSQL/Postgres、数据库搭建，或需要开发数据库时。可与 Drizzle、Prisma、原生 SQL 配合使用。

O

okf

saschb2b / skills

以符合规范的 Open Knowledge Format（OKF）包形式，为 AI Agent 创建、检查、检索、撰写、修订、丰富、审计、修复、研究、分析变更影响、迁移、校验并维护知识。用于 /okf 命令；处理现有 OKF 包；编写表、数据集、视图、指标、运维手册、剧本、API、模式或连接路径的文档；从目录、元数据、网站、URL 或源代码导出；以及任何 Agent 之后会读取的知识。在编辑 OKF 包时隐式应用，以保持规范性、来源与出处、生成与验证的可信信号、时效性、log.md、索引与交叉链接都是最新的。跟踪 OKF v0.2，包括已认证计算与从 v0.1 的迁移。

O

openclaw-log-report

junlincobo / openclaw-log-report

解析 OpenClaw、Claude Code 或 Hermes Agent 的会话日志，并通过 Cobo Agentic Wallet TelemetryAPI 上传结构化遥测数据。零外部依赖——仅需 Python 3 和有效的 caw 安装（API key 自动检测）。适用于：用户想分析任一受支持 Agent 平台上的会话、上传会话遥测、查看会话 trace，或调试 Agent 行为。

P

pair-trade-screener

mphinance / alpha-skills

用于识别和分析配对交易机会的统计套利工具。检测行业内协整的股票配对，分析价差行为，计算 z 分数，并为市场中性策略提供入场/退出建议。用户请求配对交易机会、统计套利筛选、均值回归策略或市场中性投资组合构建时使用。支持相关性分析、协整检验和价差回测。

P

pm-okrs-kpis

uxcel-lab / product-skills

编写源自产品战略的 OKR、KPI 或北极星指标——或评审一组既有目标。强制要求以结果为导向的关键结果，并包含基线与目标值；每个团队每个周期只保留一个聚焦目标；兼顾领先指标与滞后指标；并防止指标可被操纵。当被要求编写 OKR、制定季度目标、定义 KPI 或成功指标、选择北极星指标，或为团队或产品开展目标设定/规划时触发。

P

product-content-enrichment

finsilabs / awesome-ecommerce-skills

使用 AI 自动生成产品描述、提取属性并为图片打标签，借助平台工具和 AI 写作应用大规模丰富你的商品目录

P

product-data-modeling

finsilabs / awesome-ecommerce-skills

使用平台原生数据模型来组织产品目录，以管理变体、属性、metafield 和产品关系

R

recharts-patterns

yonatangross / orchestkit

使用 Recharts 3.x 进行数据可视化，包括响应式图表、自定义工具提示、动画以及 React 应用的无障碍支持。在用 Recharts 构建图表或仪表盘时使用。

R

reportei

okou-ai / okou-skills

暂无简介

R

reporting-dashboards

serac-labs / serac

在 sys_report 上构建 ServiceNow 报表（列表/条形/饼图/折线/透视/单项评分），构建带 widget 放置的 sys_dashboard 布局、定时报表投递和钻取配置。

S

seo-dataforseo

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

通过 DataForSEO MCP 服务获取实时 SEO 数据。SERP 分析（Google、Bing、Yahoo、YouTube、Google Images）、关键词研究（搜索量、难度、意图、趋势）、反向链接画像、页面内分析（Lighthouse、内容解析）、竞品分析、内容分析、商家信息、AI 可见度（ChatGPT 抓取器、LLM 提及跟踪）以及域名分析。需要安装 DataForSEO 扩展。当用户说「dataforseo」「live SERP」「keyword volume」「backlink data」「competitor data」「AI visibility check」「LLM mentions」「image SERP」「google images」「image rankings」或「real search data」时使用。

S

seo-google

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

Google SEO API：Search Console（Search Analytics、URL Inspection、Sitemaps）、PageSpeed Insights v5、含 25 周历史记录的 CrUX 实测数据、Indexing API v3 以及 GA4 自然流量。为 Core Web Vitals、索引状态、搜索表现和自然流量趋势提供真实的 Google 实测数据。当用户说 "search console"、"GSC"、"PageSpeed"、"CrUX"、"field data"、"indexing API"、"GA4 organic"、"URL inspection"、"google api setup"、"real CWV data"、"impressions"、"clicks"、"CTR"、"position data"、"LCP"、"INP"、"CLS"、"FCP"、"TTFB" 或 "Lighthouse scores" 时使用。

S

seo-profound

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

Profound LLM 引用追踪器（扩展）。跨 ChatGPT、Perplexity 及其他大模型的品牌引用率时间序列。与 seo-seranking 搭配，实现三角互证的 AI 可见度覆盖。

S

statistical-analysis

jaechang-hits / sciagent-skills

引导式统计分析：检验选择、假设检查、效应量、检验力、APA 报告。选择检验、验证假设，或将结果格式化为可发表形式。涵盖频率学派（t 检验、ANOVA、卡方检验、回归、相关、生存分析、计数、信度）与贝叶斯方法。使用 statsmodels 或 pymc-bayesian-modeling 进行拟合。

面向美国、香港和中国市场的 OpenClaw 股票分析技能。整合 QVeris 数据源（THS、Caidazi、Alpha Vantage、Finnhub、X 情绪），提供报价、基本面、技术面、新闻监测、早晚简报和可执行的投资见解。

S

supabase

fandhe-ai / agent-reference-skills

Supabase（开源 Firebase 替代品、BaaS）参考。PostgreSQL 数据库、Auth（Email / OAuth / Magic Link / Phone / SSO）、Storage、Edge Functions（Deno）、Realtime（subscriptions / presence / broadcast）、Vector embeddings、supabase-js、supabase CLI、RLS（Row Level Security）、migrations。基于 PostgreSQL。SQL Server / node-mssql 属于另一个 skill mssql。

S

syncfusion-javascript-spreadsheet-editor

syncfusion / spreadsheet-editor-sdk-skills

当 JavaScript 应用需要使用 Syncfusion Spreadsheet 组件实现类似 Excel 的 UI 时使用本技能。触发场景：创建、查看、编辑 Excel（.xlsx、.xls、.xlsb）和 CSV 文件；嵌入电子表格编辑器；从 API/JSON 绑定数据；使用公式、图表、验证、筛选或条件格式。当用户提及电子表格文件（"open xlsx"、"load Excel file"、"add Syncfusion spreadsheet"、"bind data to spreadsheet"）时同样触发。没有 UI 组件的独立文件处理不要触发。

T

turbot-pipes

membranedev / application-skills

Turbot Pipes 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户想要与 Turbot Pipes 数据交互时使用。

U

uniapp-ucharts

partme-ai / full-stack-skills

将 uCharts 数据可视化集成到 UniApp 项目中，包括 easycom 配置、pages.json 和 manifest.json 设置、平台特定处理（H5、小程序、App、nvue）以及图表生命周期管理。适用场景：用户需要为 UniApp 项目添加图表、配置 uCharts 组件，或处理跨平台图表渲染。

U

us-stock-analysis

nicepkg / ai-workflow

全面分析美国股票，包括基本面分析（财务指标、业务质量、估值）、技术分析（指标、图表形态、支撑位／阻力位）、股票比较和投资报告生成。适用于用户要求分析美国股票代码（如“分析 AAPL”“比较 TSLA 和 NVDA”“给我一份 Microsoft 报告”）、评估财务指标、进行技术图表分析或获取美国股票投资建议。

V

video-analysis

thecraighewitt / skills

当用户想要分析 YouTube 视频的表现、查看留存数据、诊断低 CTR，或理解视频为何表现不佳或超出预期时使用。也适用于用户说“分析这个视频”“审查我的视频表现”“为什么这个视频失败”“为什么这个视频成功”“留存分析”“CTR 分析”“视频复盘”“我应该从这个视频中学到什么”。如需完整的频道健康检查，见 channel-audit。如需基于经验改进未来创意，见 idea-generation。

V

volcengine-db-supabase

volcengine / volcengine-agent-toolkit

管理 Volcengine 的 AI 原生 BaaS 平台（Supabase 版 / AIDAP / 火山引擎 AI 原生 BaaS 平台 Supabase 版）——这是由 Volcengine 运营的发行版，与官方 Supabase 不同。当用户要求创建、检查或管理 Volcengine Supabase 或 AIDAP 资源（工作区、分支、计算实例、SQL 查询、schema 变更、Auth、Realtime、Edge Functions、Storage bucket、前端静态站点托管（Pages）、API key、连接信息或 TypeScript 类型生成），或当 Volcengine 部署选择 AIDAP 作为数据库提供方时使用。当中文提示词提到"火山引擎 Supabase"或"火山 Supabase"时也触发。操作通过 byted-supabase-cli 命令行工具执行（通过 `npm i -g @byted-supabase/cli` 安装；这不是官方 `supabase` 命令行工具）。不要用于一般数据库讨论、非 Supabase 服务（RDS MySQL、Redis），或与 Supabase 后端管理无关的纯客户端编码。

Z

zyte-api

membranedev / application-skills

Zyte API 集成。管理数据、记录，并自动化工作流。适用于用户希望与 Zyte API 数据交互的场景。

A

ab-testing-ecommerce

finsilabs / awesome-ecommerce-skills

在商品页、结账流程和定价上运行受控实验，通过统计显著性检验找出转化效果最好的方案

A

agent-analytics

agent-analytics / skills

用你的 AI Agent 做产品分析：设置基于同意的跟踪，读取漏斗、路径、留存、实验和上下文，然后用官方 Agent Analytics 命令行工具推荐最小的增长行动。

A

ai-dev-jobs-mcp

sickn33 / agentic-awesome-skills

通过 AI Dev Jobs MCP 搜索已索引的 AI 和 ML 职位、查看职位列表和雇主、匹配职位，并查看薪资与市场统计数据。

A

alibabacloud-sls-data-agent

aliyun / alibabacloud-aiops-skills

调用 SLS DataAgent，为阿里云 SLS（Simple Log Service）自主执行数据获取、处理、分析和可视化。充当全自动数据分析师——用自然语言提问，即可获得结构化结论和图表。在用户询问以下内容时使用：数据分析, 取数, 数据查询, 日志分析, SLS, 可视化, 图表, 数据洞察, data analysis, DataAgent, 全自动数据分析师。

A

amazon-ads-mcp

marketplaceadpros / skill-amazon-ads

使用 Marketplace Ad Pros MCP 服务管理和分析 Amazon Advertising 账户的指南。在通过 MCP 工具处理 Amazon Ads 广告活动、效果报告、出价/预算建议、关键词研究或商品数据时使用。

B

b2c-querying-data

salesforcecommercecloud / b2c-developer-tooling

在 B2C Commerce 中为产品、客户和订单编写高效的数据查询。只要用户需要在店面页面搜索产品、查找客户档案、查询订单、对搜索结果分页，或修复缓慢的品类页面，就使用本技能。也适用于他们询问数据访问的性能问题、用索引支持的替代方案取代数据库密集型 API，或在搜索与查询方法之间做选择时——即使他们只说「我的品类页面很慢」或「我如何按邮箱查找客户」。

B

building-a-dashboard

posthog / skills

根据一组洞察构建新仪表盘,或更新现有仪表盘——与应用内助手通过其 upsert-dashboard 工具所做的工作相同,但通过 MCP 完成。适用于用户要求创建仪表盘、将多个指标/图表放在同一页面、为某个主题(产品分析、留存、收入、激活等)组装仪表盘,或在已有仪表盘上添加/移除/替换洞察时。涵盖判断创建还是更新、复用现有洞察还是新建洞察,以及使用 PostHog 经过验证的仪表盘模板作为参考,了解某主题的优秀仪表盘应是什么样子。

B

bulk-edit

bhagyamudgal / skills

规划并执行一次跨整个记录群体的机械式编辑。在需要对数十或数千个 issue、行、文件或看板条目重新格式化、重命名、重新打标签或移除某个字段时使用，也适用于任何需要试运行、回滚或证明未触碰其他内容的批量编辑。

C

china-earnings-analysis

jwangkun / claude-for-financial-services-cn

针对所覆盖 A 股公司的财报后季度更新报告。分析业绩快报/正式财报，生成差异表（实际值 vs 一致预期 vs 上一期），标记关键驱动因素，并以中文卖方格式起草结构化的业绩点评。用于中国股票时，替代原始的 earnings-analysis 技能。触发词："A股财报分析"、"季度业绩点评"、"年报/中报点评"、"earnings review" 或 "[company] earnings"。

C

chonkie

feyninc / skills

在 RAG 流水线中使用 Chonkie 进行快速、轻量的文本分块。涵盖全部 11 种分块器（Token、Fast、Sentence、Recursive、Semantic、Late、Code、Neural、Slumber、Table、TeraflopAI）、用于串联 fetch→process→chunk→refine→export→store 工作流的 Pipeline API、embeddings refineries、向量数据库对接（Chroma、Qdrant、Pinecone 等）、tokenizer 选择、recipe 系统、REST API 服务器，以及异步/批处理。适用场景：为 embeddings 切分文档、构建摄取流水线、切分代码或 markdown、搭建向量数据库摄取，或任何用于检索增强生成的文本切分任务。