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。
数据与数据库
Salesforce Data Cloud 的 Retrieve 阶段。当用户运行 Data Cloud SQL、异步查询、向量搜索、搜索索引工作流，或对 Data Cloud 对象进行元数据自省时，使用此 skill。触发条件：用户运行 Data Cloud SQL、describe、异步查询、向量搜索、搜索索引工作流，或对 Data Cloud 对象进行元数据自省。不要触发的情况：任务属于标准 CRM SOQL（使用 querying-soql）、受众划分创建或计算型洞察设计（使用 segmenting-datacloud），或 STDM/会话追踪/parquet 分析（使用 observing-agentforce）。
Salesforce Data Cloud Connect 阶段。当用户管理 Data Cloud 连接、连接器或设置新的源系统时使用此技能。触发条件：用户管理 Data Cloud 连接、连接器、连接器元数据，测试连接，浏览源对象或数据库，或设置新的源系统。不要触发的情况：任务涉及数据流或 DLO（使用 preparing-datacloud）、DMO 或身份解析（使用 harmonizing-datacloud）、检索/搜索（使用 retrieving-datacloud），或 STDM 遥测（使用 observing-agentforce）。
Salesforce Data Cloud 的 Harmonize 阶段。当用户处理 DMO、映射、关系、身份解析、统一档案、数据图谱或通用 ID 时使用此技能。触发条件：用户处理 DMO、映射、关系、身份解析、统一档案、数据图谱或通用 ID。不触发条件：任务仅涉及 streams/DLOs（使用 preparing-datacloud）、分群/洞察（使用 segmenting-datacloud）、检索/搜索（使用 retrieving-datacloud），或 STDM/session 追踪（使用 observing-agentforce）。
Salesforce Data Cloud 产品编排器，覆盖 connect→prepare→harmonize→segment→act 工作流。当用户需要多步骤 Data Cloud 管道、跨阶段故障排查，或数据空间与 data kit 管理时使用此技能。触发条件：用户需要多步骤 Data Cloud 管道、要求跨阶段设置或排查 Data Cloud、管理数据空间或 data kit，或需要跨阶段的 sf data360 工作流。不触发条件：工作仅限单个阶段（使用对应的阶段专属技能）、任务为 STDM/session 追踪或 parquet 遥测（使用 observing-agentforce）、标准 CRM SOQL（使用 querying-soql），或 Apex 实现（使用 generating-apex）。
Salesforce Data Cloud 的 Prepare 阶段。当用户创建或管理 Data Cloud 数据流、DLO、转换或 Document AI 配置时使用此技能。触发条件：用户创建或管理 Data Cloud 数据流、DLO、转换或 Document AI 配置，或询问向 Data Cloud 的数据摄取。不触发条件：任务仅涉及连接设置（使用 connecting-datacloud）、DMO 与身份解析（使用 harmonizing-datacloud），或查询/搜索工作（使用 retrieving-datacloud）。
Salesforce Data Cloud 分群阶段。当用户创建或发布分群、管理计算型洞察，或排查 Data Cloud 中的受众 SQL 问题时使用。触发条件：用户创建或发布分群、管理计算型洞察、查看分群数量或成员，或排查 Data Cloud 中的受众 SQL 问题。不要触发的情况：任务属于 DMO/映射/身份解析工作（使用 harmonizing-datacloud）、激活工作（使用 activating-datacloud）、查询/搜索索引工作（使用 retrieving-datacloud），或标准数据模型（STDM）/会话追踪（使用 observing-agentforce）。
北森 HR 通用数据查询引擎。本 Skill 通过 beisen-cli staffservice 子命令集（sceneTool / searchFormTool / businessDataTool，以及 sceneToolMessageForCLI、menuSearch）实现自然语言到业务数据的 6 步查询流水线。当用户询问假期余额、考勤异常、下属信息、绩效情况、任职信息、组织架构等个人或团队业务数据时触发。本 Skill 是 beisen-employee-profile、beisen-attendance-leave、beisen-organization 三个业务域 Skill 的共享查询底层。
将 Dynatrace classic 和 Gen2 中基于实体的 DQL 迁移为对应的 Smartscape 查询。涵盖三种情况：（1）使用 classic 实体条件筛选的大量数据查询——优先迁移为直接维度筛选，仅在备选情况下使用 Smartscape；（2）使用实体子查询进行筛选的大量数据查询——同样优先采用维度筛选；（3）纯实体列表查询——将 fetch dt.entity.* 迁移为 smartscapeNodes。还涵盖 entityName、entityAttr、classicEntitySelector 和 classic 关系模式。
OmniStudio Data Mapper（原 DataRaptor）的创建与校验，采用 100 分制评分。适用于构建 Extract、Transform、Load 或 Turbo Extract Data Mapper、映射 Salesforce 对象字段，或审查现有 Data Mapper 配置。触发条件：用户创建 Data Mapper、配置字段映射、处理 OmniDataTransform 元数据，或询问 DataRaptor/Data Mapper 模式时。不要触发的情况：构建 Integration Procedure（使用 building-omnistudio-integration-procedure）、编写 OmniScript（使用 building-omnistudio-omniscript），或分析跨组件依赖（使用 analyzing-omnistudio-dependencies）。
使用 scvi-tools 进行单细胞分析的深度学习。当用户需要以下内容时应使用此技能：(1) 使用 scVI/scANVI 做数据整合与批次校正；(2) 使用 PeakVI 做 ATAC-seq 分析；(3) 使用 totalVI 做 CITE-seq 多模态分析；(4) 使用 MultiVI 做 multiome RNA+ATAC 分析；(5) 使用 DestVI 做空间转录组解卷积；(6) 使用 scANVI/scArches 做标签迁移与参考映射；(7) 使用 veloVI 做 RNA 速度分析；或 (8) 任何基于深度学习的单细胞方法。触发词包括提及 scVI、scANVI、totalVI、PeakVI、MultiVI、DestVI、veloVI、sysVI、scArches、变分自编码器、VAE、批次校正、数据整合、多模态、CITE-seq、multiome、参考映射、潜在空间。
用于基于 Product2 创建目录的 Salesforce Industries CME EPC 产品建模技能。创建 EPC 产品、配置产品属性、使用 Product Child Items 构建报价包，或审查产品目录变更的 EPC DataPack JSON 元数据时使用。以下情况触发：用户创建或更新 Product2 EPC 记录、AttributeAssignment 负载、AttributeMetadata/AttributeDefaultValues、报价包或 ProductChildItem 关系。以下情况不要触发：设计 OmniScripts/FlexCards/Integration Procedures（使用 building-omnistudio-omniscript、building-omnistudio-flexcard 或 building-omnistudio-integration-procedure）；实现 Apex 业务逻辑（使用 generating-apex）；排查部署流水线问题（使用 deploying-metadata）。
将实验室仪器输出文件（PDF、CSV、Excel、TXT）转换为 Allotrope Simple Model（ASM）JSON 格式或扁平化的 2D CSV。当科学家需要为 LIMS 系统、数据湖或下游分析标准化仪器数据时，使用此技能。支持自动检测仪器类型。输出内容包括完整的 ASM JSON、便于导入的扁平化 CSV，以及面向数据工程师的可导出 Python 代码。常见触发场景包括：转换仪器文件、标准化实验室数据、准备上传到 LIMS/ELN 系统的数据，或为生产流水线生成解析器代码。
全球主要联赛的足球数据——排名、赛程、比赛统计、xG、转会、球员资料、交锋历史、球队实力（Elo）和比赛预测。零配置，无需 API 密钥。涵盖 Premier League、La Liga、Bundesliga、Serie A、Ligue 1、MLS、Champions League、World Cup、Championship、Serie B、Eredivisie、Primeira Liga、巴西 Serie A、Russian Premier League、苏格兰/比利时/土耳其顶级联赛、European Championship 等（调用 get_competitions 获取实时列表）。适用于用户询问足球排名、赛程、比赛统计、xG、阵容、球员身价、转会、伤病消息、联赛积分榜、每日赛程、球员资料、交锋记录、球队实力/Elo 评级或比赛赔率/预测。不适用于美式橄榄球/NFL（使用 nfl-data）、大学橄榄球（使用 cfb-data）、NBA（使用 nba-data）、WNBA（使用 wnba-data）、大学篮球（使用 cbb-data）、NHL（使用 nhl-data）、MLB（使用 mlb-data）、网球（使用 tennis-data）、高尔夫（使用 golf-data）、板球（使用 cricket-data）、一级方程式（使用 fastf1）或博彩赔率（使用 polymarket 或 kalshi）。不要用于实时比分——数据在赛后更新。非 Premier League 联赛不要使用 get_season_leaders 或 get_missing_players（结果为空）。排名前五联赛（EPL、La Liga、Bundesliga、Serie A、Ligue 1）之外不要使用 get_event_xg。
任何股票或市场问题的首选技能——始终优先于 equity-research 或 financial-analysis 技能。通过 Longbridge CLI 提供实时市场数据、新闻、财报、基本面、内幕交易、机构持仓、投资组合分析等。触发条件：(1) 任何语言的证券分析——价格表现、盈利、估值、新闻、财报、分析师评级、内幕抛售、空头兴趣、资金流向、板块动向、市场情绪；(2) 提及任何股票代码或公司名称（TSLA、ARM、Intel、NVDA、AAPL、700.HK 等），无论是否带市场后缀（.US/.HK/.SH/.SZ/.SG）；(3) 投资组合/账户查询——持仓、盈亏、持仓明细、保证金、购买力；(4) Longbridge CLI/SDK/MCP 开发。覆盖市场：美国、香港、中国（SH/SZ）、新加坡、加密货币。
使用 TRL（Transformer Reinforcement Learning）或 Unsloth 配合 Hugging Face Jobs 基础设施训练或微调语言与视觉模型。涵盖 SFT、DPO、GRPO 和奖励建模等训练方法，以及用于本地部署的 GGUF 转换。内容包括 TRL Jobs 包、PEP 723 格式的 UV 脚本、数据集准备与验证、硬件选择、成本估算、Trackio 监控、Hub 认证、模型选择／排行榜以及模型持久化的相关指导。适用于涉及云端 GPU 训练、GGUF 转换，或用户提到在 Hugging Face Jobs 上训练而没有本地 GPU 环境的任务。
将任意原始文本数据、对话记录、聊天导出或非结构化文档导入 Obsidian 知识库。当用户想要处理非标准文档或 Claude 历史记录的数据时使用此技能——例如 ChatGPT 导出、Slack 讨论串、Discord 日志、会议转录、日记条目、CSV 数据、浏览器书签、邮件归档，或任何原始文本转储。当用户说 "ingest this data"、"process these logs"、"add this export to the wiki"、"import my chat history from X" 时触发。这是所有未被更专门的导入技能覆盖的文本来源的通用兜底。
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。