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
友鹰 Shopee 商品选品工具，支持 Shopee 全站点的商品查询与筛选，覆盖马来西亚、中国台湾、印度尼西亚、泰国、菲律宾、新加坡、越南、巴西、墨西哥、智利、哥伦比亚等 11 个站点。用户提到 Shopee 选品、虾皮商品搜索、Shopee 爆款、虾皮市场分析、Shopee 品类选品、虾皮关键词选品、Shopee 销量筛选、虾皮价格筛选、东南亚电商选品、Shopee product search、Shopee product selection、Shopee bestsellers、Shopee market analysis 时触发此技能。即使用户未明确提及“友鹰”或“Shopee”，只要需求涉及在虾皮平台搜索商品或筛选 Shopee 商品数据，也应触发此技能。
以交互方式创建、查看和管理 Alibaba Cloud DTS 数据迁移/同步任务。用户提到“DTS task”“DTS migration”“DTS sync”“data migration task”“data sync task”“create migration”“create DTS”“new DTS”“DTS status”“migration status”“sync status”“stop migration”“suspend DTS”或“release DTS”等关键词时自动触发。
Alibaba Cloud AnalyticDB for MySQL 运维与诊断助手。支持集群信息查询、性能监控、慢查询诊断、运行中的 SQL 分析、表级优化建议等。触发词：“ADB MySQL”“AnalyticDB”“cluster list”“slow query”“BadSQL”“data skew”“idle index”“SQL Pattern”“space diagnosis”“table diagnosis”“performance monitoring”。
用户使用 Spree 6 产品目录时使用——包括产品、变体、选项类型／值、默认变体、产品类型（模板）、类别与集合、自定义字段、媒体（图片、视频、媒体库）、渠道发布、搜索提供程序（database、spree_meilisearch、自定义）、数字资产或目录导入／导出。常见表达包括“create a product”“add variants”“size and color options”“product type”“category tree”“collection”“brand”“custom field on products”“product images”“product video”“primary_media”“product not showing in store”“publish product on channel”“Meilisearch”“reindex”“custom search provider”“digital download”“master variant”。涵盖目录图谱，以及如何通过 Ruby、Admin SDK 和 `spree api` 读取／写入目录。
将 SaaS 数据（HubSpot、Stripe、Salesforce、GitHub、Slack 等）连接到 Wren Engine，以便使用 SQL 进行分析。引导用户完成整个流程：安装 dlt、选择 SaaS 数据源、设置凭据、将数据管道运行到 DuckDB，然后根据已加载的数据自动生成 Wren 语义项目。用户提到连接 SaaS 数据、从 API 导入数据、dlt 管道、加载 HubSpot/Stripe/Salesforce/GitHub/Slack 数据、使用 SQL 查询 SaaS 数据，或从 REST API 设置新数据源时，使用此技能。用户已有 dlt 生成的 DuckDB 文件并希望据此创建 Wren 项目时，也应触发。
Azure Database for PostgreSQL 开发方面的专业知识，包括故障排查、最佳实践、决策、架构与设计模式、限制与配额、安全、配置、集成与编码模式以及部署。适用于使用 Flexible Server、pgvector/AI 搜索、Private Link/TLS、PITR/还原或副本/分片，以及其他 Azure Database for PostgreSQL 相关开发任务。不适用于 Azure SQL Database（请使用 azure-sql-database）、Azure SQL Managed Instance（请使用 azure-sql-managed-instance）、Azure 虚拟机上的 SQL Server（请使用 azure-sql-virtual-machines）或 Azure Database for MySQL（请使用 azure-database-mysql）
通过 Content Management API（CMA）管理 DatoCMS 记录、上传内容和项目自动化。适用于内容读取／编辑、发布／取消发布、批量导入／导出、CSV 脚本、本地化、Structured Text 和区块编辑、资产、角色／令牌、webhook、计划任务、环境操作，以及类型化的 Node.js/TypeScript CMA 脚本。也包括“发布它们”或“修复那些 slug”等简短后续请求、内容操作前的令牌／OAuth 设置，以及需要决定采用迁移还是直接修改的模型／字段更改，或嵌入 CMA 自动化中的更改。可配合 CLI 或可用的 DatoCMS MCP 使用；不假定已安装 MCP 或可在本地执行。仅限架构检查的请求、版本化迁移和独立 CLI 配置应转交给 `datocms-cli`；GraphQL 读取转交给 `datocms-cda`；前端或插件代码转交给相应的专用技能。
使用已发布的 HelixDB Go SDK v0.3.1 编写和修改查询。适用于返回 `helix.Request` 的常规函数、`ReadQuery`/`WriteQuery`、内联参数、遍历构建器、投影、索引、带遍历范围预过滤的向量和 BM25 搜索，以及通过 `Client.Exec` 在服务器上执行。模块仍为 `github.com/helixdb/helix-db/sdks/go`，不带 `/v3` 后缀；标准安装不附带嵌入式或原生图绑定。不支持存储路由和查询包。目标为 Helix Cloud 时，始终先使用 helix-mcp。
Google Trends 关键词搜索热度对比与趋势分析，支持全球区域和自定义时间范围。当用户提到谷歌趋势、关键词随时间变化的热度、搜索兴趣对比、关键词趋势分析、季节性趋势检测、区域搜索热度、关键词热力图、多个关键词在 Google 上的对比、Google Trends、keyword popularity comparison、search trends、seasonal analysis、regional popularity、keyword comparison 时触发此技能。即使用户未明确说“Google Trends”，只要需求涉及对比不同时间段或区域的关键词搜索热度趋势，也应触发此技能。
系统化设计实验（A/B 测试、多变量测试、留出组），确保结果真正回答所提出的问题。涵盖假设撰写、样本量、实验时长、分群分析、执行规范、将结果与预先承诺的决策规则对应，以及导致错误上线决策的常见失误。用户计划开展尚未运行的测试时使用：拟定假设、确定样本量和时长、选择护栏指标，或判断是否值得测试。适用于设计实验、实验计划、A/B 测试、拆分测试、多变量测试、留出组、实验假设、样本量、最小可检测效应、MDE、测试时长、护栏指标、禁止窥视数据、预先承诺的决策规则，以及判断是否值得测试。测试已运行且问题是如何解读结果面板时，请改用 `experimentation-analytics`。
指导用户探索 posthog-js 捕获的 $autocapture 事件，以了解用户交互、查找 CSS 选择器（尤其是 data-attr 属性）、评估选择器的唯一性、临时查询匹配的点击事件并创建操作。当用户询问 autocapture 数据、想了解用户点击了什么、需要根据点击事件构建操作、询问 elements_chain、想构建按点击或其他 autocapture 交互筛选的趋势或漏斗、询问 autocapture 发送了哪些属性，或询问如何筛选 $autocapture 事件时使用。仅适用于使用 posthog-js autocapture 的项目。
使用 HelixDB v3 `helix` CLI 管理本地 Docker/Podman 实例，并通过 WorkOS 会话认证发现 Helix Cloud，包括资源管理、查询、shell、状态和日志。适用于 helix init/add/start/stop/query/shell/auth/workspace/project/cluster/database/service-credential/api 及 helix.toml。云端 CLI 仅支持 WorkOS 身份验证；切勿将 API 密钥或服务凭据用作 CLI 登录信息。查询正文的编写应交由 helix-query-* 技能处理。
指导如何正确实施产品分析埋点。涵盖事件分类、属性设计、命名规范、架构版本管理、身份关联、漏斗设计、留存群组、北极星指标选择、仪表板维护、埋点技术债，以及导致数据不可信的常见失误。适用于产品分析配置、事件分类、跟踪计划、埋点、架构版本管理、北极星指标、留存群组、漏斗设计、命名规范、新功能埋点、现有分析审计、仪表板核对、埋点技术债、Mixpanel 配置、Amplitude 配置、PostHog 配置和数仓原生分析。团队有数据却无法信任数据、为新功能设计埋点或审计已发生偏移的现有配置时也适用。
在数据仓库中运行实验，而非通过专用实验平台。涵盖基于 SQL 的分组、曝光日志规范、dbt 模型中的指标定义、使用 SQL 或 Python 进行统计分析、通过 CUPED 降低方差、序贯检验，以及与 Statsig 和 Optimizely 等平台相比的运营权衡。适用于数据仓库原生实验、在 BigQuery 中运行实验、在 Snowflake 中运行实验、dbt 实验、SQL t 检验、CUPED 方差缩减、曝光日志、样本比例不匹配、序贯检验、mSPRT、双重稳健估计、实验自建还是采购等场景。团队正在平台与数据仓库之间做选择、构建或审计数据仓库原生实验基础设施，或运行平台无法处理自定义指标的实验时，也适用。
使用此技能规划、测试并安全执行 PostgreSQL 架构迁移，尤其是在处理生产数据或共享数据库时。适用于用户要求：在应用到生产环境前测试架构迁移；安全地向线上表添加、删除或重命名列；在不停机的情况下更改列的数据类型；在大型表中添加或删除索引、约束或外键；了解哪些 ALTER TABLE 操作会锁定表；回滚失败的迁移；规划零停机迁移策略；或分叉数据库以安全测试迁移。关键词：migration、schema change、ALTER TABLE、add column、drop column、rename column、change type、zero downtime、lock、AccessExclusiveLock、concurrent index、forking、rollback、backfill、deploy。涵盖常见 DDL 操作的锁级别参考、安全迁移模式、基于分叉的测试、零停机列变更、索引创建、约束添加、回填策略、迁移前后验证和回滚规划。
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。