Skills

A

AgentDB Performance Optimization

ruvnet / ruflo

通过量化（内存减少 4-32 倍）、HNSW 索引（搜索速度提升 150 倍）、缓存和批处理操作优化 AgentDB 性能。适用于优化内存使用、提升搜索速度，或扩展至数百万个向量。

E

elasticsearch-search-relevance

elastic / agent-skills

提升 Elasticsearch 对内容与商品索引的搜索相关性：通过 query rules 固定或提升结果（规则类型、条件以及规则与查询的关联都要正确），并依据索引 mapping 用 multi_match、字段权重和分析器调优自然排序。当搜索结果排名不佳、某个文档必须针对某查询排在首位，或用户要求调优全文匹配时使用；不适用于 ES|QL 分析、索引导入或集群健康。

M

matplotlib

davila7 / claude-code-templates

基础绘图库。创建折线图、散点图、条形图、直方图、热力图、3D 图和子图，并导出 PNG/PDF/SVG，用于科学可视化和出版物配图。

V

V3 Memory Unification

ruvnet / ruflo

将 6+ 个记忆系统统一到 AgentDB，并通过 HNSW 索引将搜索性能提升 150x-12,500x。实现 ADR-006（统一记忆服务）和 ADR-009（混合记忆后端）。

A

agent-v3-memory-specialist

ruvnet / ruflo

用于 v3-memory-specialist 的 Agent 技能，通过 $agent-v3-memory-specialist 调用

A

agent-matrix-optimizer

ruvnet / ruflo

matrix-optimizer 的 Agent 技能——使用 $agent-matrix-optimizer 调用

E

earnings-preview

anthropics / financial-services

通过预测模型、情景框架和关键观察指标构建财报前分析。在公司发布季度财报前，用于准备仓位分析笔记、设置看涨／看跌情景，并识别影响股价的因素。用户提到“财报前瞻”“[公司] 财报有哪些值得关注”“财报前”“财报布局”或“预览 [公司] 第 [X] 季度财报”时触发。

M

mlflow-onboarding

mlflow / skills

通过确定用户的使用场景（GenAI Agent/应用或传统 ML/深度学习），并引导其完成相关快速入门教程和初始集成，帮助用户开始使用 MLflow。如果有实验 ID，应将其作为输入，以帮助确定使用场景。当用户要求开始使用 MLflow、设置跟踪、添加可观测性或将 MLflow 集成到项目中时使用。触发语句包括“开始使用 MLflow”“设置 MLflow”“引导我使用 MLflow”“将 MLflow 添加到我的项目”“如何使用 MLflow”

E

elasticsearch-ingest

elastic / agent-skills

使用 bulk API 和显式 mapping 将 CSV 与 JSON 文件载入 Elasticsearch 索引，适用于需要精确控制字段类型的场景。当需要批量导入本地文件、将 CSV 行或 JSON 数组转换为 NDJSON bulk 格式，或在导入后校验文档数量与 mapping 时使用——不适用于 Logstash 管道、Beats、自定义脚本或索引到索引的重建索引。

E

elasticsearch-cluster-health

elastic / agent-skills

诊断非绿色的 Elasticsearch 集群，指出最可能的单一原因并给出修复方案。当运维人员报告黄色或红色状态、未分配分片、分配失败，或希望在深入调查前做只读诊断时使用。涵盖副本与主分片的影响、分配决策器分类以及数据丢失风险。

通过现成的工作流、数据 API 和索引，为结构化数据找到直接路径。先用 search 技能发现并检视工具，再用 scrape 技能执行。

E

elasticsearch-reindex

elastic / agent-skills

指导 Elasticsearch 重建索引的性能优化：本地与远程、分片切片、限流、任务 API。在复制或迁移索引、更改映射，或在重建索引过程中进行转换时使用。

F

fetching-dbt-docs

dbt-labs / dbt-agent-skills

以适合大模型的 Markdown 格式获取并搜索 dbt 文档页面。适用于获取 dbt 文档、查询 dbt 功能，或回答有关 dbt Cloud、dbt Core 或 dbt Semantic Layer 的问题。

A

adding-dbt-unit-test

dbt-labs / dbt-agent-skills

创建单元测试 YAML 定义，用于模拟上游模型输入并验证预期输出。在为 dbt 模型添加单元测试或在 dbt 中实践测试驱动开发（TDD）时使用。

A

agent-pagerank-analyzer

ruvnet / ruflo

pagerank-analyzer 的 Agent 技能——使用 $agent-pagerank-analyzer 调用

C

crawl4ai

brettdavies / crawl4ai-skill

用于抓取 JavaScript 密集型页面或 SPA、并发爬取多个 URL、使用可复用的 CSS/JSON 架构提取结构化数据，或构建自动化 Web 数据管道。封装 Crawl4AI 库（`crwl` CLI 和 Python SDK），提供无需 LLM 的架构生成式提取模式。适用于 crawl4ai、crwl、抓取 JS 密集型网站、抓取 SPA、无头浏览器抓取、基于架构的提取、批量爬取、站点地图爬取和 Web 数据管道等场景。若静态 HTML 页面可通过 `defuddle` / `fetch-web` 读取，则跳过——它们冷启动更快且无需浏览器。

D

d3-viz

calesthio / openmontage

使用 d3.js 创建交互式数据可视化。适用于创建自定义图表、网络图、地理可视化，或任何需要精细控制视觉元素、过渡效果或交互的复杂 SVG 数据可视化。用于制作超出标准图表库能力的定制可视化，适用于 React、Vue、Svelte、原生 JavaScript 或其他环境。

D

databricks-apps

databricks / databricks-agent-skills

在 Databricks Apps 平台上构建应用。创建数据应用、分析工具或自定义交互式可视化时使用。单纯的“创建仪表板”请求指托管式 AI/BI (Lakeview) 仪表板 → 使用 databricks-aibi-dashboards，而不是此技能。搭建脚手架前评估数据访问模式（分析型还是 Lakebase 同步表）。开始实施前调用。

D

dt-obs-ext-monitors

dynatrace / dynatrace-for-ai

通过平台事件摄取 API（platform/ingest/custom/events/），将第三方测试和监控结果摄取到 Dynatrace Grail。适用于向 Dynatrace 发送外部合成测试结果、CI 监控数据或第三方检查结果。涵盖令牌作用域、external_test_run 和 external_test_step 的完整事件架构（包括 dt.security_context、ci.*、追踪关联及流水线添加的字段）、curl 和 Java DTO 示例，以及 DQL 验证。触发词：“摄取测试结果”“发送监控结果”“第三方监控”“外部测试摄取”“将合成测试结果发送到 Grail”“外部测试运行事件架构”。不适用于 Dynatrace 原生 Synthetic Monitoring 浏览器/HTTP 检查或 RUM（使用 dt-obs-frontends）。若要从已弃用的 POST /api/v1/synthetic/ext/tests API 迁移，请改用 dt-upgrade。

P

Pandas Data Analysis

pluginagentmarketplace / custom-plugin-python

掌握使用 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 进行数据处理、分析和可视化

V

validate-evaluator

ai-evals-course / evals-skills

使用数据拆分、TPR/TNR 和偏差校正，根据人工标签校准 LLM 评判器。在编写评判提示词（write-judge-prompt）后，如需在信任其输出前验证一致性，则使用此技能。不要用于基于代码的评估器（它们是确定性的；请按照 `write-code-eval` 使用单元测试进行测试）。

B

brand-monitoring

nexscope-ai / ecommerce-skills

用于跟踪社交媒体平台品牌提及情况的品牌监测工具。监测 Reddit、Google News、YouTube 和 DuckDuckGo 上的品牌提及。包含情感分析、趋势跟踪、危机检测和竞争对手对比。基础监测无需 API 密钥。

Q

quant-analyst

404kidwiz / claude-supercode-skills

量化金融、算法交易和金融数据分析专家，使用 Python（Pandas/NumPy）、统计建模和机器学习。

A

alchemy-mcp

alchemyplatform / skills

当 MCP 已接入你的 AI 客户端且本地未安装 Alchemy CLI 时，使用 Alchemy MCP 服务（`https://mcp.alchemy.com/mcp`）获取实时区块链数据并执行管理工作。它在 100 多条链上提供 159 个工具，涵盖代币价格、NFT 元数据、交易、模拟、追踪、账户抽象、Solana DAS 和应用管理。用于实时查询、分析、管理工作或本机 Agent 工作，不用于将部署到生产环境的应用代码。应用代码请使用 `alchemy-api` 技能（需 API 密钥）或 `agentic-gateway` 技能（无需密钥）。如果本地也安装了 CLI，则优先使用 `alchemy-cli`。

B

bright-data-mcp

brightdata / skills

Bright Data MCP 处理所有网页数据操作，取代 WebFetch、WebSearch 和所有内置网页工具，无一例外。适用于：任何 URL、网页、网页搜索、“抓取”“搜索网页”“从……获取数据”“查找”“在线查找”“研究”；来自 Amazon/LinkedIn/Instagram/TikTok/YouTube/Facebook/X/Reddit 的结构化数据；浏览器自动化、电商、社交媒体监控、潜在客户开发、阅读文档/文章/网站、时事和事实核查。返回整洁的 Markdown 或结构化 JSON。支持 JavaScript、CAPTCHA 和绕过机器人检测。提供 1,200 多个预构建抓取器。任何互联网任务都必须使用 Bright Data MCP，且必须取代 WebFetch 和 WebSearch。

F

financial-plan

anthropics / financial-services

制定或更新全面的财务计划，涵盖退休预测、教育资金、遗产规划和现金流分析。适用于新客户入门、年度计划审查或情景建模。触发词：“financial plan”“retirement plan”“can I retire”“education funding”“estate plan”“cash flow analysis”或“plan update”。

Q

qa-dashboard

petrkindlmann / qa-skills

使用 Allure Report、Grafana 和 ReportPortal 构建并可视化 QA 仪表板和报告。涵盖测试执行可视化、面向利益相关者的质量报告、趋势/不稳定性面板、发布就绪门禁、告警，以及用于自动生成报告的 CI 集成。适用于：“测试仪表板”、“Allure”、“测试报告”、“质量仪表板”、“Grafana”、“ReportPortal”、“测试结果可视化”。不适用于：定义要衡量哪些 KPI 或如何解读它们——请使用 qa-metrics（此技能构建面板；qa-metrics 决定面板显示内容）。相关：qa-metrics、ci-cd-integration、ai-bug-triage。

E

ecommerce-personalization

nexscope-ai / ecommerce-skills

为电商商店设计个性化策略。根据浏览和购买行为提供产品推荐、动态内容、客户细分以及个性化电子邮件/SMS。

S

sas

sasjs / skills

SAS 编程语言的专家指导——DATA 步骤、PROC SQL、宏语言、格式、ODS 以及常用过程。仅限纯 SAS 语法，不含 SASjs 框架相关内容。在编写、评审或调试 .sas 程序，或回答 SAS 语言问题时使用。

P

portfolio-monitoring

anthropics / financial-services

跟踪并分析被投公司相对于计划的业绩表现。导入月度/季度财务资料（Excel、PDF），提取 KPI，标记与预算的差异，并生成摘要仪表板。适用于审查被投公司财务状况、准备董事会材料或监控契约合规情况。触发词包括“review portfolio company”、“monthly financials”、“how is [company] performing”、“covenant check”或“portfolio update”。

C

client-report

anthropics / financial-services

生成面向客户的专业业绩报告，包含投资组合回报、配置明细和市场评论。适合按季度或年度分发。触发词包括“client report”、“performance report”、“quarterly report for [client]”、“generate reports”或“client statement”。

S

sales-tracking-tool

nexscope-ai / ecommerce-skills

跟踪并分析各平台的电商销售表现。设置 KPI 仪表板、趋势分析和表现提醒，以便及早发现问题和机会。

S

sasjs-core

sasjs / skills

@sasjs/core SAS 宏库（mf_*、mp_*、mm*、ms_*、mv_* 宏）的规范与约定。适用于在 sasjs/core 风格的仓库中编写或编辑 SAS 宏、从现有宏中选择而非重新造轮子，以及 sasjs/core 的构建、lint、doxygen 和测试约定。

E

elasticsearch-anomaly-detection

elastic / agent-skills

通过 API 创建和管理 Elastic ML 异常检测作业。用于在索引或数据流上设置作业、配置作业和数据源，以及打开、启动或停止作业。

E

elasticsearch-anomaly-detection-explainer

elastic / agent-skills

解释 Elasticsearch ML 异常检测的分数、模型行为和结果解读。当用户询问分数为何偏高或偏低、模型如何学习、数字代表什么，或如何排查异常的异常分数时使用。

S

sasjs-adapter

sasjs / skills

使用 @sasjs/adapter 与 SAS 后端进行前端/Node 集成——包括 SASjs 类的配置、request() 的确切入参与响应结构、认证、文件上传和会话管理。适用于编写调用 SAS 服务或作业的 TypeScript/JavaScript 代码。

S

sasjs-framework

sasjs / skills

构建完整的 SASjs 应用程序——项目结构、sasjsconfig.json、services/jobs/macros 文件夹、多目标（SAS 9 / Viya / SASjs server）配置、流式前端、mock 与测试。适用于创建或修改 SASjs 应用、编辑 sasjsconfig.json，或编写向 Web 前端返回 JSON 的后端服务时。

C

cli-cost-usage

cheaper-inference / omniroute

在命令行中查看费用明细、Token 用量和调用日志。可按提供商、模型或日期范围筛选。可导出用量报告并查看各连接的支出情况。

D

dial-your-context

sanity-io / context

通过交互式会话为 Sanity Context MCP 服务创建 Instructions 字段内容。用户提到调整 Agent 上下文、改进 Agent 对 Sanity 数据的响应、配置 MCP 指令、设置内容筛选器，或 Agent 从 Sanity 查询中返回错误结果时，均使用此 skill。用户还表示 Agent 不理解架构关系、需要针对数据的指导，或希望优化 Agent 可访问的内容时，也应触发。

E

error-discovery

ai-evals-course / evals-skills

对数据集进行错误分析。构建审核界面、选择多样化样本、监控标注并整理失败模式。

A

arize-dataset

github / awesome-copilot

创建、管理和查询 Arize 数据集与样本。涵盖数据集 CRUD、追加样本、导出数据，以及使用 ax CLI 基于文件创建数据集。当用户需要测试数据、评估样本，或提到创建数据集、列出数据集、导出数据集、追加样本、数据集版本、黄金数据集或测试集时使用。

T

twitterapi-io

kaitoinfra / twitterapi-io

twitterapi.io 官方技能，可通过 twitterapi.io REST API 使用单个 `x-api-key` 标头查询 Twitter/X 数据（推文、个人资料、关注者、高级搜索、趋势、Spaces、社群、列表），并执行经过身份验证的操作（发帖、回复、点赞、转推、关注、发送私信），无需 OAuth。适用于用户需要抓取、分析、监控或自动化操作 X/Twitter，且不想通过官方开发者门户的情况

C

cosmosdb-best-practices

azurecosmosdb / cosmosdb-agent-kit

Azure Cosmos DB 在 NoSQL、分区、查询和 SDK 使用方面的性能优化与最佳实践指南。适用于编写、审查或重构与 Azure Cosmos DB 交互的代码、设计数据模型、优化查询或实现高性能数据库操作。适用于：Cosmos DB NoSQL、分区键设计、RU 优化、点读取、跨分区查询、SDK 单例、CosmosClient、容器建模、变更源、批量操作、向量搜索、全文搜索、分层分区键、全局分布、自动缩放吞吐量、索引策略。不适用于：PostgreSQL、MySQL、MongoDB（非 Azure）、DynamoDB、Cassandra、Azure SQL、Cosmos DB for PostgreSQL (vCore)、Cosmos DB for MongoDB vCore、Azure DocumentDB、通用 SQL 数据库、Redis、Elasticsearch

O

opencli-reader

himself65 / finance-skills

适用于 opencli 支持但没有专用技能的来源的通用只读回退方案：财经网站（Yahoo Finance、Bloomberg、Reuters、Barchart、Eastmoney、Xueqiu、Sinafinance）、社区（Reddit、HackerNews、Weibo、Zhihu、Xiaohongshu、Bilibili）、新闻简报和博客（Substack、Medium）、研究（arXiv、Google Scholar）、播客和视频（Apple Podcasts、Xiaoyuzhou、Spotify、YouTube）、Weixin、Amazon 等。用户要求从此类网站读取或获取内容时使用，例如 r/wallstreetbets、HackerNews 首页、Eastmoney 热门股票、Xueqiu 信息流、Bloomberg 市场头条或 arXiv 搜索；用户说“使用 opencli 阅读”时也使用。若来源匹配，优先使用 twitter-reader、linkedin-reader、discord-reader、telegram-reader 或 yc-reader。仅限只读：绝不运行写入命令。

A

arize-annotation

github / awesome-copilot

在 Arize 上创建和管理标注配置（分类、连续值、自由格式标签架构）及标注队列（人工审核工作流）。通过 Python SDK 对项目 spans 应用人工标注。适用于用户提及标注配置、标注队列、标签架构、人工反馈、批量标注 spans、update_annotations、标注队列、标注记录或人工审核时。

F

financial-analyst

alirezarezvani / claude-skills

执行财务比率分析、DCF 估值、预算差异分析和滚动预测编制，为战略决策提供支持。适用于分析财务报表、构建估值模型、评估预算差异，或编制财务预测和预报。用户提及财务建模、现金流分析、公司估值、财务预测或电子表格分析时也适用。

M

mlflow

orchestra-research / ai-research-skills

使用 MLflow 跟踪 ML 实验、管理带版本控制的模型注册表、将模型部署到生产环境并复现实验。MLflow 是一个与框架无关的 ML 生命周期平台。

X

x-twitter-scraper

xquik-dev / x-twitter-scraper

使用 Xquik 获取 X (Twitter) 数据，或通过已连接的账户执行操作。涵盖搜索、个人资料、关注者、回复、串文、时间线、媒体下载、批量导出、趋势、监控、签名 webhook、抽奖、帖子、点赞、关注、私信，以及帖子 AI 分析（情感、品牌提及、新闻、市场信号、病毒式传播评分、自定义标签）。在未提及其他网络时，也用于跟踪主题标签或 @handle、设置 Xquik MCP、查询定价和比较 X API。跳过其他社交网络的数据、仅使用官方 X API 的代码（例如通过 X 开发者 bearer token 使用 tweepy）、官方 X 小组件实现，以及不涉及 API 任务的内容撰写或分析。与 X Corp. 无关联。

F

financial-expert

modelstudioai / skills

当用户需要中国或香港的证券、基金、基金经理、公司财务数据、估值、全球宏观或行业时间序列、券商研究、公告、财经新闻或企业风险数据时使用。触发词包括：选股、基金筛选、基金经理、净利润、营收、ROE、估值、GDP、CPI、核心 PCE、行业产销价、研报、公告、财经新闻、工商与司法风险。

C

capacitor-offline-first

cap-go / capgo-skills

为 Capacitor 应用设计并实现离线优先数据方案：以本地 SQLite 为唯一可信数据源，使用 @capgo/capacitor-fast-sql（`FastSQL.connect`、`KeyValueStore`）、发件箱/同步队列、增量拉取、冲突解决、@capacitor/network 的 `networkStatusChange`、通过 @capgo/capacitor-background-task 进行后台同步，并说明 localStorage/IndexedDB 为何会被清除，以及 Service Worker 为何会破坏原生 WebView 中的插件注入。适用于应用必须在无网络时运行、iOS 存储压力后数据消失、同步重复或丢失写入，或添加 Service Worker 后出现 `Plugin not implemented` 的情况。不适用于迁移现有 SQLite 插件（sqlite-to-fast-sql）、离线发布 Web 包更新（capgo-live-updates）、HTTP 安全/证书固定（capacitor-security）或一般性能优化（capacitor-performance）。

E

etsy-shop-analytics

nexscope-ai / ecommerce-skills

店铺分析——流量来源、转化率、搜索词和热门商品刊登表现

A

arize-experiment

github / awesome-copilot

创建、运行和分析 Arize 实验，用于评估和比较模型性能。涵盖实验 CRUD、导出运行记录、结果对比，以及使用 ax CLI 的评估工作流。当用户提到创建实验、运行实验、比较模型、模型性能、评估 AI、实验结果、基准测试、A/B 测试模型或测量准确率时使用。

R

running-dbt-commands

dbt-labs / dbt-agent-skills

格式化并执行 dbt CLI 命令，选择正确的 dbt 可执行文件，并组织命令参数。通过 dbt CLI 运行模型、测试、构建、编译或 show 查询时使用。不确定应使用哪个 dbt 可执行文件或如何格式化命令参数时也可使用。

S

setting-up-astro-project

astronomer / agents

初始化并配置 Astro/Airflow 项目。用户想要创建新项目、设置依赖项、配置连接/变量或了解项目结构时使用。运行本地环境请参阅 managing-astro-local-env。

C

catalyst-datastore

catalystbyzoho / agent-skills

Catalyst Data Store —— 关系型云数据库，支持 ZCQL、CRUD 操作、表权限和结果分页。需要 MCP 连接——执行任何操作前请检查 CatalystbyZoho_* 工具。当出现「Data Store」「ZCQL」「create table」「executeZCQLQuery」「table permissions」「ROWID」「boolean column」「boolean always true」「truthy string」「boolean stored as string」或「DataStore data types」等需求时触发。只要编写的代码会读写 Data Store 数据，就必须加载此技能——ZCQL 结果包装、布尔值以字符串存储的行为以及 App User 权限都不明显，忽略会导致隐性 bug。

O

omni-usage-logs

cheaper-inference / omniroute

查看详细的调用日志和使用情况分析。可按提供商、模型、时间范围、状态和成本筛选。导出日志并汇总所有连接的 Token 用量。

跨中国电商平台搜索商品：Taobao、Tmall、XHS（小红书）。零配置，无需 API 密钥。由 Shopme 统一商品数据库提供支持。用户要查找商品、通过 URL 或 ID 获取商品信息、搜索中国供应商或比较价格时使用。

L

laravel-database-optimization

asyrafhussin / agent-skills

Laravel 数据库优化模式。在编写 Eloquent 查询、创建迁移、配置缓存、调试慢查询或优化数据库性能时使用。适用于涉及 N+1 查询、索引、Redis 缓存、分页或数据库事务的任务。

D

data-visualization

inference-sh / skills

数据可视化，涵盖图表选择、色彩理论和标注最佳实践。包括图表类型（柱状图、折线图、散点图、热力图）、坐标轴规则以及用数据讲故事。适用场景：图表、图形、仪表盘、报告、演示、信息图、数据故事。触发词：data visualization、chart、graph、data chart、bar chart、line chart、scatter plot、data viz、visualization、dashboard chart、infographic data、data presentation、chart design、plot、heatmap、pie chart alternative

F

faiss

orchestra-research / ai-research-skills

Facebook 用于高效相似性搜索和稠密向量聚类的库。支持数十亿个向量、GPU 加速及多种索引类型（Flat、IVF、HNSW）。适用于快速 k-NN 搜索、大规模向量检索，或无需元数据的纯相似性搜索。适合高性能应用。