Skills

A

aurelius-mapping

tmssoftware / skills

使用 TMS Aurelius ORM 特性将 Delphi 类映射到关系数据库。当用户要求创建实体类、为现有类添加 Aurelius 映射、修复或审查映射特性、解释某个类如何映射，或处理关联、继承、自动映射、可空字段、blob 或复合标识符时使用。触发请求如 "create Aurelius entities for..."、"map this class to Aurelius"、"add ORM mapping"、"fix the mapping on this class"、"how do I map a one-to-many in Aurelius"。

A

aurelius-objects

tmssoftware / skills

使用 TMS Aurelius ORM（TObjectManager）保存、加载、更新、删除、合并和导航实体对象。当用户询问如何用 Aurelius 持久化或检索数据、管理对象生命周期、在运行时处理关联或集合、处理事务、使用缓存更新或控制并发时使用。不涵盖查询 DSL 或 criteria/投影（这些在另一个技能中）。触发请求如 "save an entity with Aurelius"、"load a customer from the database"、"add items to a collection"、"how do I update an object"、"flush changes"、"delete a record with Aurelius"、"merge a transient object"、"how do transactions work in Aurelius"、"batch updates Aurelius"。

A

autoresearch-setup

d-laub / dlaub-togo

用于搭建自主 ML 实验 Harness（“autoresearch”循环）：固定 Harness 管理数据和指标，并提供可修改的训练脚本，让 LLM 在固定时间预算内迭代。适用于搭建 harness.py/train.py/program.md、设计供 Agent 读取的结构化训练动态日志，或确保实验无法通过操纵指标获利

B

Backend Database Expert

boshi-xixixi / traeskill

专注于数据库设计、SQL 优化和迁移策略。

B

batch-research

miantiao-me / aigc-weekly

批量数据采集技能，负责分批并发调度 researcher agent 抓取所有数据源。

B

biz-cac-ltv

asgard-ai-platform / skills

计算并分析客户获取成本（CAC）与客户生命周期价值（LTV），以评估单位经济模型和营销效率。当用户需要评估其客户获取是否盈利、优化营销支出分配或评估商业模式可行性时使用本技能 —— 即使用户说的是“are we spending too much on ads”“what's each customer worth”或“is our growth sustainable”。

B

browser-use

bmaltais / browser-use-skill

为 Web 测试、表单填写、截图和数据提取自动化浏览器交互。当用户需要浏览网站、与网页交互、填写表单、截图或从网页提取信息时使用。

B

building-purpose-limitation-enforcement

mukul975 / privacy-data-protection-skills

GDPR 第 5(1)(b) 条目的限制原则的技术执行。涵盖按目的标记的数据存储、按目的的访问控制、第 6(4) 条兼容性评估要素，以及防止目的蔓延的系统设计。包含目的绑定架构与兼容性测试实现。

C

cc-canary-html

delta-hq / cc-canary

/cc-canary 的 HTML 渲染版本——生成一份长篇 nerf-detection 报告，输出为独立的深色主题 HTML 文件，并自动在浏览器中打开。分析与 /cc-canary 相同（取证式 markdown 报告），叙事占位符也相同，但输出是适合查看、分享或打印的带样式 HTML 页面。将 `./cc-canary-<YYYY-MM-DD>.html` 写入当前目录。

C

charles-proxy-extract

wannabehero / charles-proxy-extract-skill

从 Charles Proxy 会话文件（.chlsj 格式）中提取 HTTP/HTTPS 请求和响应数据，包括 URL、方法、状态码、请求头和请求体、响应体。在分析 Charles Proxy 调试会话捕获的网络流量、检查 API 调用、调试 HTTP 请求或查看代理日志时使用。

C

chart-assistant

visactor / chart-assistant-skill

在飞书文档中撰写报告时，创建、编辑并交付图表助手可编辑的图表卡片。涵盖柱形／条形图（堆叠、并列、百分比、重叠对照）、折线图、面积图、散点／气泡图、双轴图、饼图／环形图、玫瑰图、雷达图、漏斗图、词云、桑基图、热力图、Treemap／Sunburst 等 30 多种内置图型，以及瀑布图／桥图、Mekko、子弹图、哑铃图、蝴蝶图、小倍数面板等商务图表；图表类型、标注和编辑能力整体对齐 ThinkCell。默认遵循 MBB（麦肯锡／BCG／贝恩）咨询风制图规范，并提供差异标注（总计差异、层级差异、复合增长率）、趋势线、参考线／参考区域、重点着色等报告级分析标注。支持接入飞书 Sheet／Base／风神数据源并保持同步、根据参考图片还原图表、新建飞书 Docx 或向现有文档插入／替换图表助手卡片，也用于解释和校验图表助手配置。用户明确提到图表助手、可编辑图表或配置、图表助手内置模板、图表助手卡片、数据源同步、将风神或飞书 Sheet／Base 链接制成可编辑图表，或要求 MBB／咨询风格及参考图片还原时使用，即使没有说出技能名。普通的“做成图表”“画趋势图”等请求，若未要求上述产品能力，则不主动接管；只要求文字解释、不建图时，不触发建图流程。

C

chartjs

vamseeachanta / workspace-hub

使用 Chart.js 基于 canvas 快速创建简单、响应式的图表

C

children-data-minimization

mukul975 / privacy-data-protection-skills

依据 GDPR 第 5(1)(c) 条、序言第 38 条、UK AADC 标准 8 以及 COPPA 第 312.7 条，对儿童个人数据实施严格的数据最小化和保留限制。涵盖严格必要性测试、更短的保留期限、有限的画像分析、家长控制面板设计以及自动删除。关键词：数据最小化、儿童、保留、必要性测试、家长控制面板。

C

churn-analysis

mohitagw15856 / pm-claude-skills

生成一份结构化的流失分析，将可避免的流失与不可避免的流失区分开来。当调查客户为何离开、识别高风险细分群体、计算净收入留存率，或制定留存干预计划时使用。生成含流失率计算、按可避免性分类的原因、细分群体拆解、时机分析、早期预警信号，以及按预估影响排序的优先干预措施的流失报告。

C

churn-analysis

w95 / awesome-claude-corporate-skills

分析客户流失模式、识别高风险账户、创建留存手册，并构建早期预警系统

C

clickhouse-best-practices

langfuse / langfuse

审查 ClickHouse 模式、查询或配置时必须使用。包含 28 条规则，提供建议前必须检查。始终阅读相关规则文件并在回复中引用具体规则。

C

clickmeter

membranedev / application-skills

ClickMeter 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户希望与 ClickMeter 数据交互时使用。

C

consent-record-keeping

mukul975 / privacy-data-protection-skills

构建同意记录保存系统以证明符合 GDPR 第 7(1) 条有效同意的指南。涵盖必需字段，包括时间戳、版本、目的、机制与身份。按 Kantara Initiative Consent Receipt Specification 与监管机构期望实现可供审计的同意凭据。

C

contentsquare-flutter-sdk

contentsquare / agents

集成或升级 Contentsquare Flutter SDK，涉及 Session Replay、屏幕跟踪、交易、分析、遮罩和隐私加入／退出。任何其他工作开始前，必须先进行 Contentsquare 项目健康检查（询问数据源 ID，或解析 Android 和 iOS bundle ID；调用健康检查端点并报告项目状态）。在使用 Contentsquare、CSQ、CSQ.start、StartConfig、AnalyticsOptions、ProductAnalyticsOptions、CSQNavigatorObserver、CSQNavigatorAutoRouteObserver、auto_route、AutoRoute、GoRouter、go_router、CSQWebViewWrapper、configureProductAnalytics，或从旧版 `Contentsquare()` API 迁移到 `CSQ()`（v3.x 到 v4.x）或从 4.1.x 迁移到 4.5.1 时使用。

C

context-manager

rmyndharis / antigravity-skills

精通动态上下文的顶尖 AI 上下文工程专家

C

cufolio

promptingcompany / nv-skills

当用户要求使用 Mean-CVaR、有效前沿、情景生成或 NVIDIA cuOpt 来构建、优化、回测、再平衡或分析股票投资组合时使用。

C

cuopt-numerical-optimization-api-c

promptingcompany / nv-skills

使用 cuOpt 的 LP、MILP 和 QP（测试版）——仅限 C API。用户在 C/C++ 中嵌入 LP、MILP 或 QP 时使用。

C

cuopt-numerical-optimization-api-cli

promptingcompany / nv-skills

使用 cuOpt 求解 LP、MILP 和 QP（beta）——仅限命令行（MPS 文件、cuopt_cli）。当用户通过命令行从 MPS 求解 LP、MILP 或 QP 时使用。

C

cuopt-numerical-optimization-api-python

promptingcompany / nv-skills

使用 cuOpt Python API 求解 LP、MILP、QP（测试版），支持线性/二次目标、整数变量、调度、投资组合和最小二乘。

C

cuopt-numerical-optimization-formulation

promptingcompany / nv-skills

LP、MILP、QP——概念、问题文本解析和建模范式（参数、约束、决策、目标函数）。仅讲概念，不涉及 API。

C

cuopt-routing-api-python

promptingcompany / nv-skills

使用 cuOpt 进行车辆路径规划（VRP、TSP、PDP）——仅提供 Python API。适用于用户使用 Python 构建或求解路径规划问题时。

C

cuopt-routing-formulation

promptingcompany / nv-skills

车辆路径规划（VRP、TSP、PDP）——问题类型和数据要求。领域概念，不包含 API 或接口。

C

cupynumeric-hdf5

promptingcompany / nv-skills

使用 Legate 的并行分布式 HDF5 I/O（legate.io.hdf5：to_file、from_file、from_file_batched）读写大型 cuPyNumeric 数组。适用于开发者需要将 cuPyNumeric 数组保存为 .h5/.hdf5 文件、将 HDF5 数据集加载到分布式 cuPyNumeric 数组、分块读取大型 HDF5 数据集、将数组作为单个文件交给 HPC 流水线，或使用 GPUDirect Storage（GDS）加速 HDF5 磁盘 I/O 的情况。不要用于 Parquet/cuDF/原始二进制或其他分片/自定义布局（参见 cupynumeric-parallel-data-load 技能）、Zarr 或对象存储/S3 输出、.npz 或 pickle 归档、不使用 cuPyNumeric 的纯 h5py，或 FFT、矩阵乘法、归约等纯数组计算。

C

cupynumeric-parallel-data-load

promptingcompany / nv-skills

通过手动分区并启动叶级 @task（CPU/OMP/GPU 变体），将分片磁盘数据集（分片 .npy、Parquet/Arrow、原始二进制、分片 HDF5、自定义布局）加载到分布式 cuPyNumeric ndarray 中。适用于没有单次调用加载器可用的情况，包括不同文件的分片行数不一致时。适用时优先使用 cupynumeric.load 或 legate.io.hdf5.from_file。

D

dali-dynamic-mode

promptingcompany / nv-skills

DALI 命令式动态模式（`nvidia.dali.experimental.dynamic`、ndd）：处理 ndd 代码或迁移流水线时使用；仅涉及流水线的任务请勿使用。

D

data-analysis

ihkreddy / agent-skills

使用 Python 及 pandas、numpy 和可视化库分析数据集。生成统计摘要、识别模式、创建图表并给出洞察。适用于分析 CSV/Excel 文件、探索数据、创建可视化，或用户提到数据分析、统计、图表或数据集时。

D

data-collection-sim

isaac-sim / isaacsim

用于静态场景的无头 Replicator SDG（写入器、姿态、Kitti）。在采集带标注的训练数据时使用。不要用于移动机器人 SDG（使用 mobility-gen）。

D

data-designer

promptingcompany / nv-skills

当用户想创建数据集、生成合成数据或构建数据生成流水线时使用。

暂无简介

D

data-transform

omicverse / omicverse

使用 pandas 和 numpy 转换、清洗、重塑和预处理数据。适用于任何 LLM 提供商（GPT、Gemini、Claude 等）。

D

data-validation

w95 / awesome-claude-corporate-skills

在与利益相关者分享前对分析进行质量检查，包括方法审查、准确性验证和偏差检测。用于检查分析是否存在错误、检查幸存者偏差、验证汇总逻辑，或准备可复现性文档。

D

data-visualization

kensaurus / skills

使用 Recharts、D3 或 Victory 构建可交互、可访问的图表和仪表盘。在提到"chart"、"graph"、"data visualization"、"analytics dashboard"、"metrics display"、"time-series"、"D3"或"Recharts"时使用。

在命令行中创建数据可视化。无需离开终端，即可从 CSV/JSON 数据生成图表和图形。

D

data-warehouse-metrics-layer-review

sylphxai / skills

设计并审计数据仓库的指标层、语义模型、KPI 定义、来源血缘、粒度、维度、归属、新鲜度、质量测试、回填、访问权限、仪表盘、财务/产品对账和指标变更管控。适用于团队需要可信指标、而非重复的 BI 公式时。

D

database-migrations-sql-migrations

rmyndharis / antigravity-skills

采用零停机策略的 SQL 数据库迁移，面向

D

database-scout

zebbern / claude-code-guide

探索 SQLite 和 PostgreSQL 数据库：列出表、检查 schema（列/类型/约束）、预览数据、生成 Mermaid ER 图，并运行安全的只读查询。当请求探索数据库、查看表结构、描述表、生成图表或查询数据，或出现 database exploration、schema、ER diagram、SQL query 等关键词时触发。

D

databases

jackspace / claudeskillz

使用 MongoDB（文档数据库、BSON 文档、聚合管道、Atlas 云）和 PostgreSQL（关系型数据库、SQL 查询、psql CLI、pgAdmin）。适用于设计数据库架构、编写查询和聚合、优化索引性能、执行数据库迁移、配置复制和分片、实施备份与恢复策略、管理数据库用户和权限、分析查询性能或管理生产数据库。

使用 DBX CLI 检查由 DBX 管理的数据库连接、浏览架构、执行受限的只读查询、生成 DBML 或架构文档，并在 DBX Desktop 中打开表。当用户要求通过具备 shell 能力的 AI Agent 操作 DBX 中配置的数据库时使用。除非用户明确批准具体操作，否则绝不启用写入。

D

deepstream-dev

promptingcompany / nv-skills

使用 Python pyservicemaker API 进行 NVIDIA DeepStream SDK 9.0 开发。用于构建视频分析管道、基于 GStreamer 的视频处理、TensorRT 推理集成、目标检测/跟踪或 Kafka/消息代理集成时使用。

D

designing-federated-learning-architecture

mukul975 / privacy-data-protection-skills

符合 GDPR 的联邦学习系统架构指南。涵盖横向与纵向联邦学习、聚合策略 (FedAvg、FedProx)、通信效率、安全聚合，以及差分隐私集成。包含隐私保证分析，以及不共享数据的跨组织机器学习部署模式。

D

dicom-metadata-extract

promptingcompany / nv-skills

用于从单个 DICOM 文件中提取指定元数据，并标记是否存在标准标签 PHI。不用于匿名化或临床用途

D

dicom-series-preflight

promptingcompany / nv-skills

用于在转换或推理前，对单个 DICOM 序列文件夹执行仅限头信息的预检。不用于去标识化或临床许可。

D

dicom-series-to-volume

promptingcompany / nv-skills

用于将一个 CT DICOM 序列文件夹转换为带仿射证据的 HU NIfTI 体积。不适用于多帧 DICOM 或临床用途。

D

differential-privacy-prod

mukul975 / privacy-data-protection-skills

在生产系统中部署差分隐私，包括 epsilon 选择策略、Laplace 与 Gaussian 机制的噪声校准、隐私预算追踪、组合定理，以及 Python 实现模式。涵盖中心化与本地差分隐私模型。

D

digital-health-clinical-asr-build

promptingcompany / nv-skills

Clinical ASR Flywheel 的第 2 阶段。用于整理临床术语、标注 IPA 并合成 NeMo 清单。不用于评分（请使用 /digital-health-clinical-asr-eval）。

D

digital-health-clinical-asr-eval

promptingcompany / nv-skills

Clinical ASR Flywheel 的第 3 阶段。为 NeMo manifest 评分，生成五部分的 KER 排行榜（by-ipa_source 诊断）。不用于 ASR 身份验证（/riva-asr）。

E

earth2studio-deterministic-forecast

promptingcompany / nv-skills

使用 Earth2Studio 构建确定性预报脚本（模型、数据源、IO、推理）。不要用于集合预报、诊断、仅获取数据或安装。

E

earth2studio-discover

promptingcompany / nv-skills

查找适用于天气/气候场景的 Earth2Studio 模型、数据源和示例。不要用于编写推理代码、下载数据或安装。

E

econ-audit

thinkingwithagents / skills

对抗性计量经济学审查 — 捕捉 Stata、R 或 Python 代码中的设定错误、聚类错误、不良控制变量和隐性分析失误

E

engineering-context-init

soljourner / claude-engineering-skills

使用标准常量、单位和导入项初始化工程会话

E

entity-framework6

managedcode / dotnet-skills

维护或迁移基于 EF6 的应用，并就保留什么、现代化什么以及何时 EF Core 是或不是合适的下一步提供务实指导。适用场景：EF6 代码库；运行时与 ORM 迁移决策；EDMX、code-first、ObjectContext 及遗留数据访问的审查。不适用于：无关技术栈；不需要此类具体指导的通用任务。调用：检查仓库上下文，编辑目标文件，并在做出更改时运行相关的构建、测试、lint 或验证命令。

E

evernote-data-handling

jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

处理 Evernote 数据的最佳实践。

E

excel-processor

ntaksh42 / dotfiles

暂无简介

E

excel-sheet

practicalswan / agent-skills

通过 MCP 服务操作 Excel（.xlsx）。用于创建工作簿、设置单元格格式、编写公式、构建图表、数据透视表、数据分析，或任何涉及 Excel 电子表格的任务。

使用 Fastino 托管的 GLiNER API 提取实体、对文本分类、准备标注数据集、微调模型、评估检查点，并将推理集成到项目中。