Skills
收录 97,222 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
将应用安全地连接到 Azure SQL Database 容器,使用最小权限数据库用户而非 sa 登录名,按环境选择正确的认证方式,并安全处理连接密钥。当用户提出 "don't use sa in my app"、"create a least-privilege database user"、"app login for SQL"、"which authentication should my app use"、"secure the connection string"、"Encrypt / TrustServerCertificate"、"store the connection string in Key Vault"、"dotnet user-secrets"、"managed identity for Azure SQL" 或 "grant only the roles my app needs" 时使用。本地使用 SQL 认证,云端使用 Microsoft Entra 或托管标识,只更改连接字符串。在让应用以 sa 连接之前,或在将连接字符串提交到源码之前,优先使用本技能。
负责 Compose 和 Compose Multiplatform 应用的 repository、数据源和映射:DTO 到 domain 再到 UiModel 的边界、Ktor 客户端和 bearer 身份验证、WebSocket 和 SSE、Room、DataStore、Paging 3、离线优先设计及数据层测试。编写或审查 repository、数据源、DTO、映射器、HttpClient、bearer token、WebSocket、SSE、Room DAO、迁移、DataStore、PagingSource、RemoteMediator、离线缓存或 MockEngine 测试时使用。不要用于 ViewModel 或 UI 接线(compose-feature)、composable(compose-ui)、MVI 契约或错误分级(compose-architecture)、Gradle 模块(compose-project),或 commonMain 与平台的拆分(compose-platform)。
用于火山引擎(Volcengine)数据库(MySQL、veDB-MySQL、PostgreSQL、SQL Server、MongoDB、Redis)和公网自建数据库(MySQL 和 PostgreSQL 系列)的元数据管理、数据分析、开发变更、运维诊断和巡检。覆盖实例列表查询、实例下数据库列表查询、表列表查询、表结构查询、数据查询、数据分析与可视化报告(含跨数据源/文件联合分析)、数据治理(资产盘点/数据画像/数据质量/敏感数据识别)、慢查询诊断、死锁与锁等待分析、事务与活跃会话排查、错误日志查询、表空间分析、健康巡检、监控指标查询、变更工单申请等场景。不支持字节云(ByteCloud)数据库,如 ByteRDS / ByteDoc / ByteRedis。
Drizzle ORM 专家知识——面向边缘与无服务器的轻量、类型安全的 SQL ORM。当提到 "drizzle, drizzle orm, drizzle-kit, drizzle schema, drizzle migration, drizzle relations, sql orm typescript, edge database, d1 database, orm, database, typescript, sql, edge, serverless, d1, postgres, mysql, sqlite" 时使用。
ESPN 未公开文档的公共 JSON 端点的原始参考,适用于没有专门 sports-skills 技能覆盖的运动、联赛或操作,或开发者明确要求使用原始 ESPN 端点的情况。仅提示词:端点目录、已记录的联赛 slug、观察到的响应结构、注意事项和标准库 fetch 辅助函数。输出为提供方原生的 ESPN JSON,而非规范化或标准化数据。适用情况:所请求的联赛或操作确实没有专门技能覆盖(例如 MMA、长曲棍球、橄榄球、澳式足球、NCAA 排球、曲棍球、水球、IndyCar/NASCAR),或用户明确要求针对 ESPN 端点编写、调试或检查代码。不适用情况:已有专门技能覆盖该联赛和任务——nba-data、wnba-data、nfl-data、nhl-data、mlb-data、cfb-data(NCAA 橄榄球)、cbb-data(NCAA 男子篮球)、football-data(其列出的足球联赛)、tennis-data(ATP/WTA)、golf-data(PGA/LPGA/DP World)、cricket-data、fastf1(Formula 1);新闻和文章使用 sports-news 或 sports-reporter;赔率和预测市场使用 betting、markets、kalshi 或 polymarket。volleyball-data 仅覆盖荷兰 Nevobo 排球,不覆盖 NCAA。专门技能报错、超时或返回空结果,并不意味着可以自动改用原始 ESPN——应先报告并征求同意。
Google Analytics 4、Search Console 和 Indexing API 工具包。分析网站流量、页面表现、用户人口统计、实时访客、搜索查询和 SEO 指标。当用户要求以下操作时使用:检查网站流量、分析页面浏览量、查看流量来源、查看用户人口统计、获取实时访客数据、检查 Search Console 查询、分析 SEO 表现、请求 URL 重新索引、检查索引状态、比较日期范围、检查跳出率、查看转化数据,或获取电商收入。需要具备 GA4 和 Search Console 访问权限的 Google Cloud 服务账号。
Light 科研主线第 2 步·数据工程:**找得到且用得起的数据**(来源/许可/版本/大小/split)+ **提 idea 前先判数据可行性** (数据够不够支撑研究/统计功效)+ **防数据泄漏**(顶会拒稿高频雷)。何时用:用户要找/选/下载公开数据集,或给了数据问 "能不能做研究/够不够/质量行不行" / 要清洗·处理缺失异常·特征工程·划分数据集·数据增强 / 自建数据集(采集·标注规范· 隐私合规·发布) / 怀疑训练测试串了数据(泄漏) / 提 idea 前评数据基础。 触发词:数据够不够 / 数据可行性 / 数据质量 / 数据泄漏 / 防穿越 / train test 重叠 / 怎么划分 / 交叉验证 / 标注规范 / 一致性 IAA / 自建数据集 / 样本量够吗 / 统计功效 / 找数据集 / 数据许可 / dataset search / data leakage / feasibility / data split / annotation。核心纪律: **数据泄漏 = critical 一票否决**(标准化早于划分/时序穿越/实体重叠/目标编码穿越);**数据不足以支撑 idea = 拦在 idea 前(回边 2⊣3,补数据/改 idea)**;功效是经验阈值非 power analysis;泄漏检测是启发式有边界,不吹"查全了"。
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。
