Skills

从 Google Sheets 电子表格读取活动数据，并为每一行创建 Google Calendar 日程。

设置用于跟踪支出的 Google Sheets 电子表格，并添加标题行和初始条目

根据 ICP 查找已知公司域名下的实际岗位负责人，尤其适用于“查找这些公司的所有职位名称”“查找符合条件的职位”“寻找 RevOps 或营销运营买家”等请求，或需要在付费人员搜索前准确发现职位名称的情况。

将交易状态更新追加到 Google Sheets 销售跟踪电子表格。

S

sales-pipeline-coverage-modeling

mbfinotti / sales-skills

建模分析团队相对于配额所需的销售管道规模——根据赢单率推导覆盖率（原始倍数、阶段加权、转化率倒推）、细分市场级覆盖目标、季度内时机与不可逆点、季节性指数，以及将覆盖率换算为所需新增管道的缺口计算。这是面向销售领导层和 RevOps 的宏观建模练习，涵盖 B2B 和高周转/B2C 销售模式。用户提及销售管道覆盖率、3 倍管道、管道缺口、预测不足，或“覆盖率有 4 倍却没完成配额”等情况时均可使用，即使没有提到“覆盖率”一词。不要用于推导配额本身（mbfinotti/sales-skills@sales-quota-setting）或检查单笔交易（mbfinotti/sales-skills@deal-red-flags）。

S

sales-market-sizing

mbfinotti / sales-skills

估算市场或细分市场的 TAM、SAM 和 SOM，为销售产能、区域和配额规划提供依据——涵盖自上而下估算、基于具名客户或人口数据的自下而上估算、价值理论、交叉验证、基于产能的 SOM 上限，以及各层级的更新频率。这是面向销售领导层和 RevOps 的宏观规划练习，涵盖 B2B 和 B2C。用户提及 TAM、SAM、SOM、市场规模、可寻址市场、“这个市场有多大”，或明年配额背后的市场数字时均可使用，即使没有使用这些缩写。用于规划，而非推销。不要用于定义 ICP（mbfinotti/sales-skills@sales-icp-definition）或将 SOM 转换为配额（mbfinotti/sales-skills@sales-quota-setting）。

E

extension-oql

caffeinelabs / skills

让 Caffeine Data Intelligence Agent 能查询 canister 中的数据。应用存储了应能以自然语言查询的结构化数据（Maps/Lists/记录数组）时使用，例如“顶级客户”“各地区收入”“活跃项目”。通过 `caffeineai-oql` mops 包的 `Expose` mixin 添加可发现的 `schema()` 和 JSON `execute()` 查询端点。

P

postgresql-table-design

wshobson / agents

设计或评审 PostgreSQL 专用架构时使用此技能。涵盖最佳实践、数据类型、索引、约束、性能模式和高级功能。

A

azure-postgres

microsoft / azure-skills

官方 Agent 插件，提供 Azure 场景所需的技能和 MCP 服务配置。

在构建、丰富、审计或上传 B2B 付费广告受众至 Google Customer Match、Meta/Facebook Custom Audiences 或 LinkedIn Matched Audiences 时使用此技能。适用于包含“/deepline-ads-audience”“/deepline-ads-audiences”“上传此受众”“创建自定义受众”“个人邮箱哈希”“提高 Facebook 匹配率”“Google 广告受众”“Meta 受众”“FB 受众”等表达的请求，或任何将 CRM/客户/联系人数据转化为付费广告上传名单的工作流。不适用于外向拓客序列、冷邮件或纯广告文案撰写。

F

firestore-rules-creation

firebase / agent-skills

设计、编写、重构并加固生产级 Cloud Firestore 安全规则（firestore.rules）。重要：如果你的环境中支持子 Agent 委派且已安装 firestore-rules-author 子 Agent，请将 firestore.rules 的编写工作委派给该子 Agent。如果无法使用子 Agent 委派（例如在 IDE 中未启用）、未安装 firestore-rules-author，或你正运行在 firestore-rules-author 内部，请直接遵循此技能。

E

extension-querying-oql

caffeinelabs / skills

供 Caffeine Data Intelligence Agent 快速参考，通过 `icp` CLI 查询项目的 `backend` canister（公开 OQL 的 schema() + execute()）：读取架构、构建 JSON 查询（筛选／排序／分页／聚合／点路径边）并解析 Candid 结果行。

需要访问权限的测试版。Deepline Monitors 是提供商事件 Feed（职位发布、邮件回复、融资、意向），会流入数据仓库并触发行动。仅在拥有 monitor 访问权限时使用：先运行 `deepline monitors status`；如果报告没有访问权限，请勿使用此方案，并告知用户联系 Deepline 团队。

U

upstash-redis-js

upstash / skills

使用 @upstash/redis 这个 TypeScript/JavaScript SDK，它是一个基于 HTTP 的无服务器 Redis 客户端，适用于 Next.js、Vercel、Cloudflare Workers、边缘运行时和 Node.js。适用于添加缓存（cache-aside、write-through、TTL 与过期策略）、会话存储与用户会话、键值存储、使用有序集合实现的排行榜与排名、计数器、分布式锁、使用列表实现的队列、流与消费者组、稀疏索引寻址数组与环形缓冲（ARSET、ARINSERT、ARRING、ARGREP、AROP）、存储在 Redis 内的嵌入与最近邻向量搜索（通过 redis.vector 使用 VECTOR 命令，与 @upstash/vector 分开）、JSON 文档、pipeline 与 MULTI/EXEC 事务、Lua 脚本、只读副本，或使用 Upstash Redis Search 进行全文搜索、容错搜索、分面、聚合以及对 Redis 流条目的搜索（不同于常规的 FT.SEARCH；TCP 客户端也可使用 @upstash/search-redis 和 @upstash/search-ioredis）。也适用于从 ioredis 或 node-redis 迁移、在无服务器函数中无需连接池即可使用 Redis 连接、集成 @upstash/ratelimit，或当用户提到 Redis cache、KV store、session store、serverless Redis、Upstash Redis 时。也适用于使用 Upstash AgentKit 在 Redis 上构建 AI Agent（Agent 记忆、聊天历史、RAG 工具、工具缓存、聊天持久化、可恢复的流、分布式锁），配合 Vercel AI SDK、TanStack AI 或 Vercel Eve。支持 JavaScript 类型的自动序列化/反序列化。

R

revenue-kpi-framework

mbfinotti / revops-skills

在宏观层面设计全组织的营收 KPI 框架——从董事会到 IC 的各个组织层级分别关注哪些指标，这些指标如何通过带显式计算的对账指标树层层汇总，每个分支由谁负责，每个归属数字旁边配有哪几项护栏反向指标，以及这一整套指标如何按公司阶段和商业模式把关。只要用户提到营收 KPI 框架、指标层级、KPI 树、北极星指标、驱动指标、护栏反向指标、NRR，或各组织层级应跟踪哪些营收指标，就使用本技能——即使他们没有说「框架」。涵盖 B2B 与 B2C。不要用它来撰写董事会报告本身——请改用 mbfinotti/revops-skills@revenue-reporting。

S

sales-pipeline-hygiene

mbfinotti / revops-skills

对活跃 pipeline 快照定期执行基于检查清单的卫生审查：将被标记的过期商机（没有阶段、预计成交日期或金额变动，也没有接触记录）对照各细分阶段的阶段中位数进行比对，标记成交日期反复推迟的次数异常和缺失预测关键字段的商机，输出异常清单，每个被标记商机给出处置意见、补救计划和通过阈值。每当用户提到 pipeline 卫生、过期商机审查、QBR 前的 pipeline 清理、反复推迟的商机、不断滑延的成交日期、商机上缺失的字段，或「我们的 pipeline 里全是垃圾」时使用——即使他们没有说出「hygiene」一词。涵盖 B2B 以及 B2C/高速成交/PLG。不要用于改写阶段定义——请改用 mbfinotti/revops-skills@pipeline-stage-definition-audit。

R

revenue-leakage

mbfinotti / revops-skills

追踪交易和收入在某个特定漏斗中悄然流失的位置，并用可挽回（非毛额）的美元金额量化损失——未被追踪的步骤、未跟进的线索、人工交接、漏斗中段停滞、纸质流程导致的流失、计费与续约遗漏——同时区分真正的漏洞与健康的淘汰和数据采集缺口。当用户提到收入流失、漏斗掉点、漏斗漏损、交易消失、未跟进的线索、交接断层、「我们在哪一步丢单」或「管道为什么消失了」时使用——即使他们从未说出「流失」一词。涵盖 B2B 销售驱动型和 B2C/自助/PLG 场景，每次处理一个漏斗实例。将各阶段定义视为既定前提——若要审计这些定义，请改用 mbfinotti/revops-skills@pipeline-stage-definition-audit。

S

sales-forecast-diagnostic

mbfinotti / revops-skills

诊断现有销售预测为何不可靠并提出改进建议：阶段虚高和报喜不报忧、销售人员压单（sandbagging）、缺乏可核实买家证据的交易、陈旧或被批量推迟的成交日期、预测类别分配错误、僵尸商机和重复商机、创建过晚的交易、经理汇总时的人工覆盖，以及奖励偏差的提成激励——并将数据质量问题、行为问题与真实需求问题区分开来。当用户提到预测准确率、预测未达标、销售人员压单、交易不断延期、“为什么我们没达成目标”或“我们的承诺从来不准”时即可使用——即使他们从未说出“预测”一词。适用于 B2B 交易型和 B2C/高频交易场景。不适用于管道覆盖率建模——请改用 mbfinotti/sales-skills@sales-pipeline-coverage-modeling。

K

k2

cloudflare / skills

构建和排查 Cloudflare K2 或 K2 Streams 持久化日志。用于设置流、通过 Workers 或 HTTP 生产数据、配置保留策略和输入，以及通过订阅消费数据。

B

basin

cloudflare / skills

使用 Basin Pipelines、Basin Catalog 和 Basin SQL 构建并排查 Cloudflare Basin 分析工作流。适用于将数据流式写入 R2 Iceberg 表、管理目录或查询这些表；也适用于使用原 Data Platform、Pipelines、R2 Data Catalog 或 R2 SQL 名称的请求。

C

crm-data-governance

mbfinotti / revops-skills

设计并落实 CRM 字段级治理：明确每个 CRM 字段的负责人、权威数据源、更新频率以及规则的执行方式。产出字段字典、各字段的负责人、包含写入优先级和冲突规则的系统记录图、数据新鲜度 SLA、执行计划、字段生命周期及治理节奏。用户提到字段归属、唯一可信数据源、每个字段的记录系统、数据字典、过时的 CRM 数据、自定义字段泛滥、“哪个系统优先”或“我们的 CRM 字段互相矛盾”时均使用，即使他们没有说“治理”。适用于 B2B 和 B2C。不要用于组织范围、对象级的可信数据源政策；请改用 mbfinotti/revops-skills@revenue-data-governance-strategy。

R

revenue-data-governance-strategy

mbfinotti / revops-skills

制定组织级营收数据治理政策：明确每类对象（客户账户、联系人、商机、订阅、使用事件、营收指标）的可信数据源、跨团队数据契约如何约束生产方与使用方、营收指标定义存放位置，以及争议由谁裁决。产出按对象划分的 SOR/SOT 指定表、身份解析主干、数据契约登记表和联邦式归属模型。用户提到可信数据源、“两个 ARR 数字”、GTM 数据契约、营收数据治理、指标定义归属，或“财务和销售报告的数字不一致”时均使用，即使他们没有说“治理”。适用于 B2B、PLG/B2C 和混合模式。不要用于 CRM 字段级规则；请改用 mbfinotti/revops-skills@crm-data-governance。

S

sanity-migration

sanity-io / agent-toolkit

规划、实施并审查从其他 CMS 和内容系统迁移到 Sanity 的方案。适用于从 AEM、Adobe Experience Manager、Contentful、Strapi、Webflow、WordPress、Payload、Drupal、Markdown/MDX/frontmatter 文件、WXR/XML 导出、CMS API、数据库转储、静态 HTML 迁移或重建平台，以及设计提取、转换、Portable Text 转换、资源迁移、重定向、验证和切换工作流。

L

lead-scoring

mbfinotti / revops-skills

设计、验证和重新校准线索评分模型，涵盖匹配度和参与度信号、权重、负向评分和排除规则、衰减、MQL/PQL 阈值和等级设置、依据成交和未成交结果进行回测，以及治理；也可诊断现有模型的问题。每当用户提到线索评分、MQL 阈值、匹配度与参与度评分、产品合格线索、分数衰减、“为我的线索打分”、“我们的线索评分不准确”、“销售拒绝我们的 MQL”或“垃圾 MQL 太多”时使用，即使用户没有说“评分模型”。涵盖 B2B 销售驱动和 B2C/PLG，支持基于规则的设计和预测准备度评估。不要用于将已评分线索分配给销售代表——请改用 mbfinotti/revops-skills@lead-routing。

C

customer-health-score

mbfinotti / revops-skills

设计、验证并治理综合客户健康评分：将产品使用和参与度信号组合为单一的加权、归一化、衰减、分档账户评分，用于标示流失风险和扩张准备度，并依据真实流失结果进行回测和重新校准。用户提到客户健康评分、健康评分模型、账户健康度、信号权重、评分区间、高风险账户标记、流失风险评分、扩张风险，或表示“绿色账户还是一直在流失”时均适用，即使没有提到“健康评分”。涵盖 B2B 账户级汇总和 B2C/PLG 连续评分。不要用于发现哪些指标实际能预测流失；请改用 mbfinotti/revops-skills@customer-churn-signals

已弃用的别名。此 skill 已重命名为 `deepline-research`。当用户或脚本仍调用 `/deepline-pre-research` 时，立即加载并遵循 `deepline-research` skill。触发词：预先研究、来源发现、提供商策略、研究数据源、ScrapeCreators、X/Twitter 数据、Reddit 评论、公开和私有数据集、CRM 数据、工作流数据、自定义语言、消息语言、痛点语言。

R

revenue-reporting

mbfinotti / revops-skills

定义高管或董事会营收报告的指标集和叙事结构，让报告讲述连贯的故事：精简且稳定的核心指标、固定定义、围绕计划与实际及预测展开的结论优先叙事、呈现未达标情况而不让董事会感到意外、对账与签核流程，以及每周、每月和每季度的节奏。用户提到董事会营收报告、高管演示文稿指标、QBR 营收部分、月度营收回顾、投资者更新，或像数据倾倒一样的董事会演示文稿时使用，即使用户没有说“报告”。适用于 B2B 订阅、B2C、交易型、按用量计费和 PLG。不要用于设计组织级 KPI 层级；请改用 mbfinotti/revops-skills@revenue-kpi-framework。

A

ad-creative-test-plan

mbfinotti / advertising-skills

设计广告上线前的创意测试计划，包含可证伪假设、隔离级别、各测试组及其预算、所需样本量、花费与时长，以及在投入资金前预先登记的停止/扩大规则。每个测试组都设有明确的判读标准，避免把统计效力不足的初步筛查包装成 A/B 测试。用户想测试广告、提及创意 A/B 测试或拆分测试、询问测试所需预算或时长，或提及样本量、统计显著性、单变量与大幅调整测试、测试组结构时使用，即使没有说“测试计划”。适用于 B2B 和 B2C。不要用于解读正在进行的测试结果；请改用 mbfinotti/advertising-skills@ad-creative-fatigue。

C

customer-churn-signals

mbfinotti / revops-skills

从账户活动、产品使用和支持数据中整理、定义、验证并排序客户流失的领先指标，形成排序后的流失信号登记表；每项信号都包含事件、阈值、窗口期、基线、相对基准率的提升、提前量和覆盖率。用户提到流失信号、流失指标、流失领先指标、风险账户预警系统、关键支持者离职、席位使用率下降、付款失败，或表示“我们的健康评分没能发现流失”时均适用，即使没有提到“信号”。涵盖 B2B 和 B2C 订阅。不要用于将信号合并为综合评分、权重、分档或层级；请改用 mbfinotti/revops-skills@customer-health-score

C

cac-roas-benchmark

mbfinotti / advertising-skills

根据实际支出和结果数据计算企业的 CAC 和 ROAS 系列指标，再以三个参照标准评估支出是否健康：企业自身的盈亏平衡点、过往趋势，以及标注来源的外部基准。结果分为健康、需关注、不健康或证据不足。用户询问 CAC 是否过高、ROAS 是否理想、ROAS 应达到多少、广告是否盈利，或提到 MER、综合 CAC、回本周期或支出健康检查时使用——即使用户从未提到“基准”。适用于 B2B／SaaS（每个 SQL 的成本、每个成交客户的成本、群组延迟）和 B2C／电商。不要用于将这些阈值设为政策；此时改用 mbfinotti/advertising-skills@ad-spend-guardrails。

A

ad-attribution-gap

mbfinotti / advertising-skills

量化并解释广告平台报告、分析工具与事实来源（CRM 或订单系统）之间的差异，并将差额中的每一部分归类为时间差、定义差异或无法解释的剩余差异。用户表示数据对不上、平台报告的转化次数或收入高于 CRM 或订单系统，提到跨平台对账、转化重复计数、归因差异，或询问报告差额是否正常时使用——即使用户从未提到“归因”。适用于 B2B（以 CRM 为准）和 B2C／电商（以订单系统为准）。不要用于修复损坏或缺失的跟踪；此时改用 mbfinotti/advertising-skills@ad-conversion-tracking。

C

clickhouse-best-practices

clickhouse / agent-skills

审查 ClickHouse 架构、查询或配置时必须使用。包含 31 条规则，提供建议前必须逐项检查。始终阅读相关规则文件，并在回复中引用具体规则。

F

financial-insights

stripe / link-cli

读取用户的 Link 财务数据——交易、余额和钱包来源——以便 Agent 回答有关支出和可用来源功能的问题。用户说“查看我的余额”“我花了多少钱”“显示我的交易”“连接了哪些账户”“总结我的支出”“最近的购买”，或询问其财务活动、账户余额或已关联来源时使用。也可使用预先计算的洞察，回答有关购物偏好或识别偏好商家的问题。

S

sql-optimization-patterns

wshobson / agents

掌握 SQL 查询优化、索引策略和 EXPLAIN 分析，大幅提升数据库性能并消除慢查询。适用于调试慢查询、设计数据库 schema 或优化应用性能。

W

wecomcli-smartsheet

wecomteam / wecom-cli

企业微信智能表格内容操作技能——专注于智能表格（smartsheet）的数据、结构与样式管理：读取表结构与记录、管理子表/字段/记录/视图/图表，以及修改行列样式（填色/高亮）；记录新增或更新遇到 851003 / no authority 时通过 Webhook 兜底写入。触发条件：用户提到智能表格、企微表格、smartsheet 的内容操作或样式修改，或链接形如 https://doc.weixin.qq.com/smartsheet/s3_xxx。企业微信表格分为「智能表格」和「在线表格」两种类型，本文档介绍的是智能表格的相关技能。智能表格包含子表（sheet）、视图（view）、字段/列（field），每条记录（record）以 `record_id` 作为主键，结构类似关系型数据库。当用户未明确说明使用「在线表格」时，一律默认使用功能更强大的智能表格（本技能）。

O

okx-dex-market

okx / onchainos-skills

查询只读的 DEX 代币、市场、信号、社交、trenches 和 WebSocket 数据。适用于代币搜索与排名、流动性、持币者、风险元数据、集群和交易；价格、K 线/OHLC、指数和钱包盈亏；聪明钱/KOL/巨鲸信号；新闻、情绪和代币氛围；meme 发射、开发者、bundle/狙击和共同投资者研究；或 DEX WebSocket 客户端。触发词包括热门代币、持币集中度、聪明钱、交易员排行榜、pump.fun 研究、新代币发行、链上代币扫描、bundle 或狙击活动以及 WebSocket。

N

nature-figure

yuan1z0825 / nature-skills

使用 Python 或 R 创建、修改、审查并导出论文科学图表。适用于论文配图、科研绘图、多面板图和可直接投稿的图表，也适用于明确要求生成的 AI 图文摘要和机制示意图。不适用于交互式仪表板、数据清理或纯统计分析。

T

tavily-extract

tavily-ai / skills

通过 Tavily CLI 从指定 URL 提取干净的 Markdown 或文本内容。当用户提供一个或多个 URL 并想获取其内容，或提出“提取”“获取其中内容”“提取文本”“获取该页面”“阅读此网页”等要求，或需要网页的纯净文本时使用。支持 JavaScript 渲染的页面，返回针对 LLM 优化的 Markdown，并支持面向查询的分块以精准提取内容。单次调用最多可处理 20 个 URL。

B

bigquery-basics

google / skills

管理 BigQuery 中的数据集、表和作业。需要与 BigQuery 交互、运行 SQL 查询、管理 BigQuery 资源（数据集、表、视图），或执行基本数据摄取和分析时使用。

G

gmgn-portfolio

gmgnai / gmgn-skills

通过 GMGN API 在 Solana、BSC、Base 或 Ethereum 上按地址分析一个或多个加密钱包，包括持仓、批量已实现/未实现盈亏、胜率、交易历史、绩效统计、特定代币余额，以及开发者钱包创建的代币（含历史最高市值和 DEX 毕业状态）。用户询问钱包持仓、盈亏（包括比较最多 100 个钱包）、胜率、开发者发行过哪些代币、开发者创建过的代币中历史最高市值的代币，或想获取钱包报告以决定是否跟单时使用。

L

langchain-rag

langchain-ai / langchain-skills

构建任何检索增强生成（RAG）系统时都调用此 Skill。涵盖文档加载器、RecursiveCharacterTextSplitter、嵌入（OpenAI）和向量存储（Chroma、FAISS、Pinecone）。

T

tavily-crawl

tavily-ai / skills

通过 Tavily CLI 抓取网站并提取多个页面的内容。用户想抓取网站、下载文档、提取整个文档部分、批量提取页面、将网站保存为本地 Markdown 文件，或提出“抓取”“获取所有页面”“下载文档”“提取 /docs 下的所有内容”“批量提取”，或需要同一域名下多个页面的内容时使用。支持控制抓取深度/广度、按路径筛选、语义指令，以及将每个页面保存为本地 Markdown 文件。

D

database-migration

wshobson / agents

在不同 ORM 和平台上执行数据库迁移，采用零停机策略、数据转换和回滚流程。适用于迁移数据库、更改架构、执行数据转换或实施零停机部署策略。

T

tavily-map

tavily-ai / skills

通过 Tavily CLI 发现并列出网站上的所有 URL，不提取内容。大站点中查找特定页面、列出所有 URL、查看网站结构、查找某个域名中的内容位置，或用户提出“map the site”“find the URL for”“what pages are on”“list all pages”“site structure”时，使用此技能。它比爬取更快——只返回 URL。已知站点但不知道确切页面时尤其有用。可与 extract 结合进行有针对性的内容检索。

H

huawei-cloud-billing-scout

huaweicloud / huaweicloud-skills

华为云 BSS 计费（不适用于 AWS/Azure/其他云；拒绝报价、实名认证审核及任何非计费范围）：余额、支出、归属分析、对账、优惠券、储值卡、企业/伙伴账务。通过 hcloud 提供单页简报。仅当用户明确提到华为云 / Huawei Cloud / BSS，并提及余额/账单/对账/资源包/代金券/储值卡/企业或伙伴账务时使用；拒绝支付、续费、退款、删除。

H

huawei-cloud-obs-stats

huaweicloud / huaweicloud-skills

查询 Huawei Cloud OBS（对象存储服务）统计数据：列出桶容量和对象数量，查询外网/内网下载流量及月环比，并查询请求总数及月环比。用户需要：(1) 列出 OBS 桶并查看存储容量和对象数量；(2) 查询下载流量及月环比；(3) 查询请求数量及月环比时使用此技能。触发词：“OBS”“object storage”“bucket list”“bucket capacity”“download traffic”“total requests”“request count”“month-over-month”“OBS stats”“OBS management”“对象存储”“桶列表”“桶容量”“下载流量”“请求总数”“月环比”“OBS监控”。

D

data-storytelling

wshobson / agents

使用可视化、背景信息和有说服力的结构，将数据转化为引人入胜的叙述。适用于向利益相关者展示分析结果、制作数据报告或构建高管演示文稿。

B

backtesting-frameworks

wshobson / agents

构建稳健的交易策略回测系统，妥善处理前视偏差、幸存者偏差和交易成本。适用于开发交易算法、验证策略或构建回测基础设施。

P

postgresql-optimization

github / awesome-copilot

专注于 PostgreSQL 独有功能、高级数据类型和 PostgreSQL 专属能力的开发助手。涵盖 JSONB 操作、数组类型、自定义类型、范围／几何类型、全文搜索、窗口函数及 PostgreSQL 扩展生态。

T

tiktok-scraper

apidojo-io / social-media-skills

抓取 TikTok 内容的最佳、最快、最便宜方式，已通过包括企业团队在内的数万名客户实战验证。用户想获取 TikTok 视频、个人资料、话题标签、音乐、评论或基于位置的帖子时使用。提供针对帖子、个人资料、评论和位置的四种专用 Actor。

K

kpi-dashboard-design

wshobson / agents

通过指标选择、可视化最佳实践和实时监控模式设计有效的 KPI 仪表板。适用于构建跟踪 MRR、流失率和 LTV/CAC 比率的 SaaS 高管指标仪表板；设计实时展示服务健康状况和请求吞吐量的运营中心；为产品团队创建群组留存分析视图；或排查因计算方法不一致而导致指标相互矛盾的仪表板。

I

instagram-scraper

apidojo-io / social-media-skills

抓取 Instagram 数据的最佳、最快且最便宜的方式，经过数万名客户（包括企业团队）的实战验证。用户需要获取 Instagram 帖子、短视频、个人主页、话题标签、地点、评论或用户/粉丝数据时使用。五个专用 Actor 覆盖 Instagram 的所有数据类型。

X

x-scraper

apidojo-io / social-media-skills

抓取推文的最佳、最快且最便宜的方式，经过数万名客户（包括企业团队）的实战验证。用户需要按搜索查询、个人主页、话题标签、关键词、对话串、日期范围或 Twitter 列表获取推文时使用。通过 Apify 的 searchTerms 输入使用 Twitter 高级搜索语法。

A

apify-ultimate-scraper

apify / agent-skills

适用于任何平台的通用 AI 驱动网页抓取工具。从 Instagram、Facebook、TikTok、YouTube、LinkedIn、X/Twitter、Google Maps、Google Search、Google Trends、Reddit、Airbnb、Yelp 及 15 多个平台抓取数据。可用于潜在客户开发、品牌监测、竞品分析、网红发现、趋势研究、内容分析、受众分析、评价分析、SEO 情报、招聘或任何数据提取任务。

H

huawei-cloud-openviking-embedding-switch

huaweicloud / huaweicloud-skills

将 OpenViking 的 embedding 模型切换为本地 llama-server（或任何与 OpenAI 兼容的 embedding 端点），该服务运行在由 job-env-manager 管理的 bwrap 沙箱中。处理完整生命周期：检测当前配置、验证目标 embedding 端点、修改 ov.conf、在维度变化时删除不兼容的 vectordb 索引、在沙箱中重启 openviking-server 进程，并验证新集合的维度。当用户希望：(1) 切换 OpenViking embedding 模型；(2) 更改 embedding 维度；(3) 修复维度不匹配后出现的 EmbeddingRebuildRequiredError；(4) 更改 embedding 模型后重建 vectordb 索引；(5) 使用本地 llama-server 为 OpenViking 提供 embedding 时，使用此技能。触发词：“切换OpenViking embedding”“OpenViking embedding模型”“OpenViking向量化模型”“openviking embedding switch”“change openviking embedding model”“配置openviking embedding”“openviking llama embedding”“bge embedding openviking”“切换向量化模型”“OpenViking模型切换”。

E

excel-automation

claude-office-skills / skills

>

S

sql-optimization

github / awesome-copilot

通用 SQL 性能优化助手，适用于所有 SQL 数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle）的全面查询调优、索引策略和数据库性能分析。提供执行计划分析、分页优化、批处理操作和性能监控指导。

N

nature-data

yuan1z0825 / nature-skills

起草或审查论文的数据/代码可用性声明、数据集访问途径、存储库计划和 FAIR 元数据。用于数据可用性声明、数据共享、数据仓库选择和数据集引用；不用于一般数据清理或统计分析。

G

gdpr-data-handling

wshobson / agents

实施符合 GDPR 的数据处理，包括同意管理、数据主体权利和隐私保护设计。在构建处理欧盟个人数据的系统、实施隐私控制或开展 GDPR 合规审查时使用。

C

cloud-sql-basics

google / skills

生成或说明 Cloud SQL 资源。用户要求为 MySQL、PostgreSQL 或 SQL Server 创建 Cloud SQL 实例或数据库时使用。Cloud SQL 将第三方 MySQL、PostgreSQL 和 SQL Server 实例作为 Cloud SQL 中的资源进行管理。例如，Cloud SQL 创建开源 MySQL 实例时，生成的资源是由 Google Cloud 管理的 Cloud SQL for MySQL 实例。Cloud SQL 负责关系型数据库工作负载的备份、高可用性和安全连接。