Skills
收录 96,981 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
使用 Kensho LLM-ready API MCP 服务中的 S&P Capital IQ 数据生成专业公司概览表。用户要求提供 tear sheet、公司单页资料、公司简介、事实摘要、公司快照或公司概览文档时，均使用此技能，尤其是提及具体公司名称或股票代码时。用户还要求股权研究摘要、并购公司简介、企业发展目标公司简介、销售 / BD 会前准备文档，或任何简洁的单公司财务摘要时，也应触发。此技能支持四类受众：股权研究、投资银行 / 并购、企业发展和销售 / 业务拓展。如果用户未指定受众，请询问。适用于上市公司和私营公司。
用于在生产或沙盒组织中端到端启用 Service Cloud ITSM 的 CMDB（配置管理数据库）的编排技能。用户要求设置 CMDB、启用配置管理数据库、配置 ITSM CMDB、从头开始接入 CMDB、希望获得 CMDB 启用的引导说明，或询问有哪些 CMDB 设置步骤时使用。触发条件：设置 CMDB、启用 CMDB、配置 CMDB、CMDB 接入、配置管理数据库设置、ITSM CMDB 演练。以下情况不要触发：用户直接询问特定 CMDB 子步骤（例如只安装软件包或只分配权限集）、CMDB 记录的 CRUD 操作（创建 CI、关系）、Discovery/Service Graph Connector 配置，或没有设置 CMDB 意图的一般 ITSM 查询。
生成一页精致的 PowerPoint 幻灯片，总结用户关注的行业或公司近期融资轮次和重要资本市场活动的要点。当用户请求交易流摘要、每周回顾、融资简报、交易汇总或资本市场简报时使用。触发词包括：“deal flow digest”“weekly funding recap”“deal roundup”“transaction summary this week”“what happened in [sector] this week”“capital markets update”，以及任何将近期融资活动汇总成简报幻灯片的请求。生成专业的单页 PPTX，包含关键要点、估值数据和 Capital IQ 交易链接。
在 CMDB 功能已启用后，针对 Service Cloud ITSM 的生产或沙盒组织部署（安装）CMDB Foundation 基础内容包。当用户要求安装 CMDB 包、部署 CMDB Foundation、设置 CMDB 基础内容、安装 CMDB 开箱即用内容，或通过基础包完成 CMDB 设置时使用。触发条件：安装 CMDB 包、部署 CMDB Foundation、CMDB 基础内容、CMDB 内容包、bundleInstallation、完成 CMDB 设置。不要在以下情况触发：用户想要为组织启用 CMDB 功能（应使用 CMDB 功能启用技能）、向用户分配 CMDB 权限集（应使用 CMDB access-assign 技能）、安装可选的非基础附加包、部署通用（非 CMDB）元数据或包，或直接处理 CMDB 记录。
将会计账簿（MYOB、NetSuite、QuickBooks、Xero 或 Zoho Books）与 PayPal、Shopify、Square 和 Stripe 的结算记录进行对账，标记需要关注的交易、可疑重复项和缺失的收据，然后撰写通俗易懂的损益表说明，并导出结账资料包（xlsx + 一页 PDF）。这是 /close-month 命令的第一步；收到月结或结账请求时会转到此步骤，该命令会先运行此技能，再刷新预测并分发资料包。只有当所有者只想进行对账、不刷新预测也不分发资料包时，才直接使用此技能，例如：“只对账，不要资料包”“账簿里缺了什么”“标记重复项和缺失收据”或“撰写本月的损益表说明”。
当没有匹配的专用 TAO 模型技能时，在 NGC PyTorch 容器内使用本地 NVIDIA GPU 微调任意 HuggingFace CV / VLM / LLM 模型。适用于用户希望微调 HuggingFace 模型（全量或 LoRA）、端到端训练视觉 / VLM / LLM 模型、生成可复现的 HF 训练流水线、在扩大规模前于本地对 HuggingFace 模型进行冒烟测试、将微调后的模型连同模型卡推送到 HF Hub，或为现有 HuggingFace 微调任务生成自包含的重运行技能。支持图像分类、目标检测、语义/实例/全景分割、深度估计、图像文本转文本 VLM（SFT / LoRA）以及 LLM SFT / DPO / GRPO。六步工作流：检查与评估、硬件和 NGC 镜像、研究、生成与冒烟测试、训练 + 评估 + 推理、推送并生成重运行技能。不要用于专用 `skills/models/*` 技能所涵盖的任何 Hugging Face 模型 ID；模型技能及其声明的执行环境优先。
提供 Redis Search 指南，涵盖 FT.CREATE 模式设计、字段类型选择（TEXT、TAG、NUMERIC、GEO、GEOSHAPE、VECTOR、JSON path）、DIALECT 2 查询语法、FT.SEARCH / FT.AGGREGATE / FT.HYBRID 命令选择、使用 HNSW 或 FLAT 进行向量相似度搜索、结合词法与向量排序的混合检索、RAG 管道、通过别名实现零停机索引更新，以及使用 FT.PROFILE 和 FT.EXPLAIN 调试。适用于在 Hash 或 JSON 文档上定义搜索索引、编写带筛选条件的 FT.SEARCH 查询、排序、聚合或向量 KNN、调整 HNSW 参数、构建 RAG 检索管道，或排查搜索结果缓慢或为空的问题。
为 Spring Data JPA 和 Hibernate 正确建模 Kotlin 持久化代码。涵盖实体设计、标识与相等性、唯一性约束、关系、抓取计划，以及 Kotlin 特有的常见 ORM（对象关系映射）陷阱。适用于创建或审查 JPA（Java Persistence API）实体、诊断 N+1 或 LazyInitializationException、设置索引和唯一性规则，或防止数据类实体及错误的 equals/hashCode 等 Kotlin 特有问题。
提供用于优化 BigQuery 环境（容量规划、版本）、存储资产（分区、聚簇、存储生命周期、计费模型）和 SQL 查询的工作流。适用于优化成本、规划 Edition 迁移、调整预留容量、评估逻辑存储与物理存储、设计表分区与聚簇、生成表 DDL、迁移未分区的表、管理分区过期、优化单条 SQL 查询，或评估加速结构（搜索索引、物化视图、BI Engine）。不适用于原始用量报告（请用 bigquery-observability）、查询执行计划分析、错误排查，或诊断特定作业变慢的原因（请用 bigquery-troubleshooting）。
将 HuggingFace 计算机视觉模型集成到 NVIDIA TAO Toolkit 生态系统中（tao-core 配置、tao-pytorch 训练器、tao-deploy TensorRT 流程）。适用于用户要求“将 HuggingFace 模型集成到 TAO”“向 TAO Toolkit 添加 HF 模型”“将 HuggingFace ViT/DETR/ SegFormer 接入 tao-pytorch”“为 HF CV 模型构建 TAO 训练器和部署流程”，或粘贴 HuggingFace 模型 URL/ID 并希望将其转换为 TAO 模型的情况。涵盖完整的 7 个阶段：前置条件检查、HuggingFace 检查与验证、代码库探索、tao-core 配置和原生训练器实现、ONNX 导出及 TensorRT 部署集成、打包和 L0 测试、基于容器的端到端验证，以及（有条件的）准确率／延迟调优。支持分类、目标检测、语义／实例／全景分割、零样本检测和深度估计。
为实际已损坏、失败或运行缓慢的 BigQuery 作业、执行图与查询计划阶段的瓶颈、系统性能问题或费用异常高昂的工作负载，提供诊断工作流和逐步的根因分析流程。适用于解读症状、定位瓶颈、诊断成本飙升（按需查询支出、容量槽位自动伸缩、存储增长）、执行图阶段或子步骤变量、确定根本原因以及制定修复步骤。不适用于编写或优化 SQL、主动进行容量规划或存储布局设计（请使用 bigquery-optimization），也不适用于用户已经明确要哪些遥测数据、只需要查询语句的情况（请使用 bigquery-observability）。
多步骤视频标注流程，通过 VLM/LLM 蒸馏将原始视频转化为思维链训练数据，包括多层级字幕、结构化描述，以及带有推理轨迹的问答对（MCQ、二元题、开放式题）。当用户想要“创建视频训练数据”“生成视频 QA 数据集”“从视频构建 CoT 推理轨迹”“自动标注视频”或运行 video_reasoning_annotation 流程时使用。触发词包括“video annotation”“video CoT”“video QA”“chain-of-thought”“video captioning pipeline”“video distillation”。
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。