Skills

S

sql-queries

phuryn / pm-skills

根据自然语言描述生成 SQL 查询。支持 BigQuery、PostgreSQL、MySQL 及其他方言。可从上传的图表或文档中读取数据库架构。适用于编写 SQL、制作数据报告、探索数据库，或将业务问题转换为查询。

D

dt-app-dashboards

dynatrace / dynatrace-for-ai

与 Dynatrace 仪表板协作——创建、修改、查询和分析仪表板 JSON，包括图块、布局、DQL 查询、变量和可视化。

P

pipeline-review

anthropics / knowledge-work-plugins

根据 CRM 商机数据逐阶段检查销售管道健康状况，包括覆盖率、滞留时间、转化率和风险交易。适用于用户询问“审查我的销售管道”“销售管道健康状况”“我的销售管道卡在哪里”“每周销售管道审查”“本周我该关注哪些交易”“有没有停滞或久未更新的交易”“哪些交易已过预计成交日期”“哪些交易只有单一联系人”，或“检查销售管道覆盖率是否达到我的目标”。

P

portable-text-conversion

sanity-io / agent-toolkit

将 HTML 和 Markdown 内容转换为 Sanity 的 Portable Text 块。适用于从旧版 CMS 迁移内容、向 Sanity 导入 HTML 或 Markdown、构建摄取外部内容的内容管道、在不同格式之间转换富文本，或以编程方式创建 Portable Text 文档。涵盖 @portabletext/markdown（markdownToPortableText）、@portabletext/block-tools（htmlToBlocks）、自定义反序列化器，以及用于手动构建块的 Portable Text 规范。

F

feature-investment-advisor

deanpeters / product-manager-skills

从收入影响、成本结构、ROI 和战略角度评估功能投入。适用于判断某项功能是否值得投入。

D

dataset-curation

wshobson / agents

为监督微调和偏好训练准备、格式化并验证数据集。适用于将原始数据转换为训练格式、应用聊天模板、配置序列打包、生成合成训练数据，或在训练运行前编写数据集卡片。

[已弃用——请使用 deepline-gtm] 此技能用于 GTM 潜在客户开发、信息补充、资格判定和外联工作流，尤其适用于用户提及 Deepline、CSV 处理、潜在客户/账户/联系人研究、瀑布式信息补充、电子邮件或 LinkedIn 查询、个性化、评分或营销活动启动。CSV 密集型和由服务提供商驱动的请求通过此技能处理，再依据关联子文档和服务提供商操作手册执行。可用服务提供商：adyntel、ai_ark、apify、apollo、attio、bettercontact、bloomberry、builtwith、cloudflare、contactout、crustdata、crustdata-v2、customer_db、dataforseo、datagma、deepline_native、deeplineagent、discolike、dropleads、exa、findymail、firecrawl、forager、fullenrich、generic_http、heyreach、hubspot、hunter、icypeas、instantly、ipqs、leadmagic、lemlist、linkedin_ads_audiences、linkedin_scraper、lusha、openwebninja、parallel、peopledatalabs、predictleads、prospeo、rocketreach、salesforce、serper、slack、smartlead、snowflake、theirstack、trestle、wiza、zerobounce。

E

eval-harness-first

wshobson / agents

构建为每次微调运行把关的评估框架——黄金集、各失败模式的评分器、评委校准与基座模型基线。适用于启动微调工作、把轨迹转换为评估集，或用人工标注校准评委时。

L

lora-qlora-recipes

wshobson / agents

使用当前最佳实践的超参数配置 LoRA 与 QLoRA 监督微调。适用于编写或审查 LoRA/QLoRA 训练配置、选择 rank/alpha/目标模块，或在 LoRA、QLoRA 与全量微调之间做决策时。

F

fal-vision

nexu-io / open-design

分析图像——分割对象、目标检测、执行 OCR、生成描述，并通过 fal.ai 视觉模型回答视觉问题。

F

finance-based-pricing-advisor

deanpeters / product-manager-skills

使用 ARPU、转化率、流失风险、NRR 和回本周期评估定价变更。当决定某项定价调整是否应上线时使用。

U

user-segmentation

phuryn / pm-skills

根据行为、JTBD 和需求对反馈数据中的用户进行细分。至少识别出 3 个不同的用户分群。适用于细分用户群、分析多样化用户反馈或构建细分模型。

C

controlling-costs

axiomhq / skills

分析 Axiom 查询模式以找出未使用的数据，然后构建仪表板和监控项以优化成本。有人要求降低 Axiom 成本、查找未使用的列或字段值、识别数据浪费或跟踪数据摄取支出时使用。

D

dummy-dataset

phuryn / pm-skills

生成逼真的测试虚拟数据集，并可自定义列、约束和输出格式（CSV、JSON、SQL、Python 脚本）。创建测试数据、构建模拟数据集，或为开发和演示生成样例数据时使用。

M

measure

ghaida / intent

通过指标、度量框架和实验来定义并追踪 UX 成功。属于 Intent 设计策略系统的一部分。将设计决策与可观察的证据相连——我们构建的东西真的有帮助吗？防止度量沦为操纵。以下情况触发：定义成功指标、设计 A/B 测试、构建度量框架、分析漏斗、审视指标看板、质疑是否测量了正确的对象，或有人说出「我们怎么知道这是否有效」「我们该测量什么」「我们来做个测试」「数字看起来不错但感觉哪里不对劲」。也适用于以合乎伦理的方式审查度量，以及定义反向指标。

F

finetuning-method-selection

wshobson / agents

决定是否进行微调，并路由到合适的方法（SFT、DPO/ORPO/KTO、GRPO/RLVR、继续预训练）和基础模型。在启动任何微调工作时使用，不确定 RAG 或提示词是否已足够，或需要在偏好优化方法与强化学习方法之间做选择时使用。

A

apify-trend-analysis

apify / agent-skills

发现并跟踪 Google Trends、Instagram、Facebook、YouTube 和 TikTok 上的新兴趋势，为内容策略提供依据。

I

implement-paper

marimo-team / skills

与用户一起将研究论文实现为交互式 marimo notebook。先了解用户想要探索的内容，通过 alphaxiv 获取论文，然后构建聚焦的 notebook。

L

launchdarkly-experiment-setup

launchdarkly / ai-tooling

在 LaunchDarkly 中设置并运行实验。创建包含指标、处理方案和功能标志配置的实验，启动迭代以收集数据，在迭代之间切换设计，并在选出胜出方案后停止。

P

pubmed-database

google-deepmind / science-skills

搜索 PubMed 中的科学文献，包括已发表的临床试验。获取摘要和全文。将已发表的研究关联到生物数据库（基因、蛋白质、核苷酸、PubChem），以发现论文与特定化合物或基因之间的联系。校验医学拼写、匹配原始引用，并缓存结果集以供批量处理。对接 NCBI E-utilities 和 PMC BioC API。

K

k6-trend-analysis

grafana / skills

分析 Grafana Cloud k6 测试运行随时间的趋势。检测指标缓慢漂移（例如 P95 延迟逐渐上升但仍低于阈值）、计算距离阈值的余量、标记异常，并建议收紧阈值。当用户询问测试性能趋势、想知道指标是否在劣化、询问是否应收紧阈值，或希望对某个测试近期的运行做健康检查时使用。在 "how is my test trending"、"is P95 getting worse"、"check for performance regression"、"should I tighten thresholds"、"are my tests degrading"、"show me trends for test X"、"analyze my k6 test runs" 或 "is my test getting slower" 等表述时触发。当用户要求检查项目中所有测试时也触发——每个测试运行一次此技能并综合结果。

W

weekly-performance-digest

tradermonty / claude-trading-skills

根据已平仓的 trader-memory-core 交易论点生成每周绩效汇总——胜率、期望值、利润因子、R 倍数、MAE/MFE，以及按来源技能、平仓原因、论点类型、行业和机制进行的盈亏模式分析。无需 API，纯本地计算。

P

people-report

anthropics / knowledge-work-plugins

生成员工人数、离职、多元化或组织健康报告。适用于为管理层提取员工人数快照、分析各团队的人员流动趋势、准备多元化代表性指标，或评估全组织的管理幅度和离职风险。

G

gmgn-wallet-score

gmgnai / gmgn-skills

从三个角度为任意钱包地址评分：盈利能力（真实战绩评分：这个交易者实际表现如何？）、跟单可行性（你能否真正获得其收益，并进行延迟/滑点/Gas 回测）以及 Dev 信誉（如果主要是代币发行方，其发行项目有多可信）；另附交易风格标签。所有结果均根据 GMGN 投资组合数据确定性计算。用户询问钱包盈利能力（“这个钱包盈利能力怎么样”“钱包战绩怎么样”“is this wallet profitable”）、跟单价值（“is this wallet worth following”“跟单评分”“钱包评分”“值不值得跟单”“if I copy this wallet what's my real return”）或代币发行/Dev 信誉（“这个钱包发盘情况怎么样”“是不是发币方钱包”“dev 信誉怎么样”“is this a token-creator wallet”），或提供钱包地址并希望获得上述判断时使用。战绩的一句话回顾或下一步建议（复盘、一句话总结战绩、下一步怎么打）交由 gmgn-wallet-review

P

preference-optimization

wshobson / agents

使用 DPO、ORPO、KTO 或 SimPO 将微调模型与偏好数据对齐。当存在偏好对或点赞/点踩反馈时、当需要在偏好优化方法之间做选择时，或当 DPO 运行需要设置超参数或进行调试时使用。

D

dt-obs-logs

dynatrace / dynatrace-for-ai

日志查询、过滤、模式分析和错误率计算。适用于搜索应用或基础设施日志、分析错误模式或关联日志数据。触发词："显示错误日志""按关键词搜索日志""日志错误率""最近的错误""过去一小时的日志""查找日志条目""最常见的错误消息""日志模式""解析 JSON 日志""按进程组查看日志""随时间的日志趋势""每分钟的日志条目数"。不适用于解释现有查询、产品文档问题、分布式追踪或 span 分析（请使用 dt-obs-tracing）。

Q

querying-aws-redshift

aws / agent-toolkit-for-aws

支持将 Redshift 系统表（SYS_*）日志以 Apache Iceberg 格式发布到 S3 Tables，兼容预置集群和 Serverless namespace；可验证发布状态，并通过包括 Redshift 和 Athena 在内的任意兼容 Iceberg 的引擎查询已发布的日志。涵盖 sys_query_history、sys_query_text、sys_connection_log、sys_query_detail、sys_session_history 等系统表。适用于为集群或 namespace 开启 S3 Tables 日志发布、确认发布状态并定位 S3 Tables namespace、大规模查询集群外 Redshift 系统表的非实时数据，或构建 Redshift 监控与审计看板，尤其是针对超出集群内 SYS_ 视图保留期的历史或高容量系统表数据。触发短语：publish redshift system table log to s3 tables、enable-logging s3 tables、describe redshift logging status、query redshift system tables in athena or redshift、redshift log exports to iceberg。

C

core-data

dpearson2699 / swift-ios-skills

在尚未采用 SwiftData 的应用中构建、审查或改进 Core Data 持久化。适用于处理 NSManagedObject 子类、为列表驱动的界面使用 NSFetchedResultsController、使用 NSBatchInsertRequest / NSBatchDeleteRequest / NSBatchUpdateRequest 进行批量操作、使用 NSPersistentHistoryChangeRequest 进行持久化历史跟踪和多目标同步、使用 NSStagedMigrationManager 进行分阶段 schema 迁移（iOS 17+）、使用 NSCompositeAttributeDescription 定义复合属性（iOS 17+），或将 Core Data 的线程处理与 Swift Concurrency 集成时。关于 Core Data 与 SwiftData 的共存或迁移，请改用 swiftdata 技能。

G

gmgn-wallet-review

gmgnai / gmgn-skills

针对单个钱包地址生成简短交易画像：一个风格标签（磨损户 / P小将 / 印钞机等，另附持仓速度副标题）、一句话概述战绩和一句后续建议，适用于 1D / 7D / 30D / 全部；描述用户自己的钱包时用“你”，其他人的钱包用“他”。支持 SOL 和全部 8 条 EVM 链；对 0x 地址自动检测链；可将结果渲染为页面。适用场景：用户提供钱包地址并要求简短复盘或建议如何调整，例如“帮我复盘一下这个钱包”、“一句话总结他的战绩”、“我的打法有什么问题”、“我钱包下一步该怎么打”、“交易画像”、“钱包风格加建议，简短点”或“用一句话总结这个钱包”。不适用于：单独提供地址、“能不能跟”或“跟着他买我能吃到吗”（gmgn-wallet-analysis）；完整标签和徽章分析或“是不是机器人”（gmgn-wallet-style）；评分或跟单回测（gmgn-wallet-score）；创作者的发行情况（gmgn-dev-score）；当前持仓（gmgn-portfolio）；代币地址或买入操作（gmgn-contract-dd、gmgn-token-buy）。判定规则：打法 / 风格 / 战绩与问题、建议、复盘或“一句话”同时出现时使用本技能；单独询问这些内容时，转至上述对应技能。

A

acquisition-channel-advisor

deanpeters / product-manager-skills

从单位经济效益、客户质量和可扩展性等方面评估获客渠道。在决定是扩大规模、测试还是放弃某个增长渠道时使用。

D

dt-app-notebooks

dynatrace / dynatrace-for-ai

使用 Dynatrace 笔记本——创建、修改、查询和分析包含区块、DQL 查询和可视化的笔记本 JSON。

G

gmgn-wallet-style

gmgnai / gmgn-skills

为任意钱包标注交易风格：从 20 格频率 × 盈亏网格中选一个主标签（印钞机、磨损户、P小将、一击必杀等，共 20 种），添加一个持仓速度副标题（秒杀流 / 日内流 / 波段流 / 长持流），并可附加 14 种独立徽章及洗盘交易标记。每个标签都注明触发它的数据。用户询问钱包属于哪种交易者时使用，例如“这个钱包什么风格”、“交易风格”、“打法”、“是不是机器人”、“是不是狙击盘的”、“帮我给这个钱包打标签”、“what's this wallet's trading style”、“tag this wallet”。只给出钱包地址而未提问时，转至 gmgn-wallet-analysis。如果用户还希望将标签显示在真实 GMGN 截图上或做成可点击的交互页面（“生成标签预览”、“把标签叠加到这张截图上”、“1:1还原钱包页并加标签”、“可交互交易风格标签”），先执行下方 Part A，再执行 Part B，即渲染相同算法结果。打法 / 风格与问题、建议、复盘或“一句话总结”同时出现时，转至 gmgn-wallet-review，该技能会返回一个标签、一句话概述和后续建议。

S

senior-backend

davila7 / claude-code-templates

使用 NodeJS、Express、Go、Python、Postgres、GraphQL、REST API 构建可扩展后端系统的综合开发技能。涵盖 API 脚手架、数据库优化、安全实现和性能调优。适用于设计 API、优化数据库查询、实现业务逻辑、处理认证/授权，或评审后端代码。

G

grpo-rlvr-training

wshobson / agents

用 GRPO 和可验证奖励强化学习（RLVR）训练推理能力与可验证任务行为。在任务成功率可通过算法校验时（数学、代码、工具调用、结构化输出）、在设计 GRPO 奖励函数时，或在 GRPO 训练发散或出现奖励黑客行为时使用。

T

trace-to-training-data

wshobson / agents

将评测轨迹和生产日志转换为 SFT 样本和偏好对。在需要把评分轨迹或失败样本变为训练数据、对模型输出应用拒绝采样，或从通过与失败的运行结果构建 DPO 配对时使用。

V

vision-sft

wshobson / agents

在图文数据上用有监督学习微调视觉语言模型（VLM）。适用于将 VLM 适配到某个视觉领域或任务、配置冻结视觉塔的 LoRA，或排查 VLM 微调不收敛、训练后学不到东西的问题。

Q

quantitative-research

omer-metin / skills-for-antigravity

顶尖的系统化交易研究——回测、Alpha 生成、因子模型和统计套利。将假设转化为优势。提到“回测、Alpha、因子模型、统计套利、量化研究、系统化交易、均值回归、动量策略、市场状态检测、滚动前推”时使用。

M

mysql-best-practices

mindrally / skills

MySQL 开发最佳实践，涵盖模式设计、查询优化和数据库管理

F

finance-metrics-quickref

deanpeters / product-manager-skills

快速查询 SaaS 财务指标、公式和基准值。分析过程中需要快速了解某项指标的定义、公式或基准值时使用。

E

experience-lds-data-requirements-generate

forcedotcom / sf-skills

当 Lightning Web Component 的数据需求以模糊的自然语言描述时使用——将“获取联系人信息”或“显示账户数据”转化为清晰、可直接用于 PRD 的数据需求规格。当用户说出“为此 LWC 定义数据需求”“把这个 PRD 的数据部分转化为经过校验的对象/字段名”“为该数据需求推荐 GraphQL 还是 UIAPI”“校验这些 Salesforce API 名称”“为此组件编写 LDS 适配器规格”，或引用数据层尚未指定的 LWC 捆绑文件（`.js`、`.js-meta.xml`）时触发。当数据层已完整定义、根据已知规格编写实际查询或适配器代码，或端到端实现 LWC 时（请使用 experience-lwc-generate），不要触发。

S

stockbee-20pct-study

tradermonty / claude-trading-skills

通过扫描 +20%/-20% 涨跌幅个股、分类催化剂与形态背景、更新后续结果并总结同类样本规律，构建并维护面向美股的 Stockbee 风格每日 20% 异动研究。当用户要求运行每日 20% 研究、回填历史 20% 异动个股、寻找反复出现的优势规律，或为爆发性市场波动建立模型账本时使用。

C

chart-visualization

bytedance / deer-flow

用户希望将数据可视化时应使用此技能。它会从 26 种可选图表类型中智能选择最合适的一种，根据详细规范提取参数，并使用 JavaScript 脚本生成图表图像。

E

excel-analysis

davila7 / claude-code-templates

分析 Excel 电子表格、创建数据透视表、生成图表并进行数据分析。分析 Excel 文件、电子表格、表格数据或 .xlsx 文件时使用。

S

spl-to-apl

axiomhq / skills

将 Splunk SPL 查询转换为 Axiom APL。提供命令映射、函数对应关系和语法转换。在从 Splunk 迁移、转换 SPL 查询或了解 APL 中对应的 SPL 模式时使用。

F

frame-data-chart-nyt

nexu-io / open-design

NYT 编辑部排版、错落显现动画，以及编辑级的图表（折线图、柱状图或区间带）。

C

cx-service-catalog

coralogix / cx-cli

通过 `cx service-catalog` CLI 查询 Coralogix 的 Service Catalog（APM v2 实体）：发现实体类型、列出已知实体、查看其架构，并获取服务、数据库、操作、JVM 和 Kubernetes pod 的聚合或时间序列数据。适用于用户询问“列出服务”“有哪些实体类型”“显示服务延迟”“检查某服务的错误率”“哪些 pod 使用的内存最多”“数据库操作性能”“JVM GC 暂停”“服务随时间的健康状况”“按延迟比较服务”“此实体类型有哪些列”“服务目录架构”，或希望探索 APM 实体及其指标时。

B

blog-chart

agricidaniel / claude-blog

内部功能，用户不能直接调用：编排器运行 blog-write 或 blog-rewrite 时会调用此功能，将研究数据转换为适用于深色模式的 HTML 或 MDX 内嵌 SVG 图表（横向条形图、分组条形图、环形图、折线图、棒棒糖图、面积图、雷达图）。生成无障碍标记（role=img、aria-labelledby、唯一 id）、来源标注和透明背景。Agent 无法调用此功能。

A

analyzing-user-feedback

refoundai / lenny-skills

帮助用户通过严谨的综合归纳和内部沉浸式体验，将大量定性与定量反馈转化为高置信度的产品决策。

C

convex-migrations

waynesutton / builder-skills

在不中断服务的情况下修改线上 Convex schema：将字段改为可选、分批回填、切换校验器，然后清理。适合的场景使用 @convex-dev/migrations 组件。适用于重命名或删除字段、更改类型、拆分表，或部署因已有文档触发 schema 校验错误而失败时。

A

aiconfig-ai-metrics

launchdarkly / ai-tooling

已弃用的重定向条目——此技能已重命名为 built-in-metrics。请勿使用此技能；请改用 built-in-metrics。保留此条目仅为让旧引用 aiconfig-ai-metrics 仍能指向新名称。

A

apify-competitor-intelligence

apify / agent-skills

分析竞争对手在 Google Maps、Booking.com、Facebook、Instagram、YouTube 和 TikTok 上的策略、内容、定价、广告与市场定位。

K

knowledge-catalog-discovery

cline / skills

当需要发现和探索 Knowledge Catalog 中的数据资产时使用这些技能。它支持搜索条目、查询具体元数据，以及浏览各类 aspect，从而了解你的数据平台的资产。

G

getting-datacloud-schema

forcedotcom / sf-skills

使用 REST API 从 Salesforce Data Cloud 获取 Data Lake Object（DLO）和 Data Model Object（DMO）的模式信息。当需要检查 DLO 或 DMO 的字段定义、数据类型或元数据时，使用此技能。参数为组织别名和可选的 DLO/DMO 名称。

A

aiconfig-custom-metrics

launchdarkly / ai-tooling

已弃用的重定向——此技能已更名为 custom-metrics。请勿使用此技能，请改用 custom-metrics。保留仅为让旧的 aiconfig-custom-metrics 引用仍指向新名称。

D

dt-obs-frontends

dynatrace / dynatrace-for-ai

Dynatrace 上的真实用户监控（RUM）——面向 Web 和移动前端。涵盖核心 Web 指标、用户会话、页面性能、移动端崩溃、前端错误以及前后端关联。可通过 `user.events`、`user.sessions` 和 `dt.frontend.*` 指标查询。不涵盖合成监控（HTTP/浏览器/网络检查）——那属于另一个领域。

A

apify-content-analytics

apify / agent-skills

追踪互动指标、衡量活动 ROI，并分析 Instagram、Facebook、YouTube 和 TikTok 上的内容表现。

D

developing-datacloud-code-extension

forcedotcom / sf-skills

使用 SF CLI 插件开发和部署 Data Cloud 代码扩展。在为 Data Cloud 创建自定义 Python 转换、部署代码扩展或测试数据转换时使用此技能。支持 init、run、scan 和 deploy 操作。

B

blog-google

agricidaniel / claude-blog

使用凭据调用 Google API 获取博客数据：PageSpeed Insights、CrUX 历史记录、Search Console 性能数据和 URL 检查、GA4 自然流量、Cloud NLP 实体、YouTube 视频搜索、Google Ads Keyword Planner，以及 Indexing API（仅限职位和直播页面）。使用用户的 Google 凭据和配额，有时会产生费用；首次调用前会征求同意。仅在用户明确提出以下请求时运行：/blog google、“对这个博客 URL 运行 PageSpeed”、“提取我的 Search Console 数据”、“检查此 URL 的索引状态”、“设置 Google API 凭据”。与 claude-seo 共用 ~/.config/claude-seo/google-api.json 中的配置。

X

xlsx

tfriedel / claude-office-skills

全面的电子表格创建、编辑与分析，支持公式、格式、数据分析和可视化。当 Claude 需要处理电子表格（.xlsx、.xlsm、.csv、.tsv 等）以完成以下工作时：(1) 创建带公式和格式的新表格，(2) 读取或分析数据，(3) 在保留公式的前提下修改现有表格，(4) 在表格中进行数据分析和可视化，(5) 重新计算公式

A

apify-brand-reputation-monitoring

apify / agent-skills

追踪 Google Maps、Booking.com、TripAdvisor、Facebook、Instagram、YouTube 和 TikTok 上的评价、评分、情感和品牌提及。当用户要求监测品牌声誉、分析评价、追踪提及或收集客户反馈时使用。