Skills
收录 96,770 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
用于一切与 EAS Observe 相关的事项——将 `expo-observe` 添加到 Expo 项目（AppMetricsRoot/ObserveRoot HOC、markInteractive、useObserve 钩子、用于按路由统计的 Expo Router / React Navigation 集成，以及通过 `Observe.logEvent` 定义用户事件）、通过 EAS CLI 查询（`eas observe:metrics-summary`、`observe:metrics`、`observe:routes`、`observe:events`、`observe:versions`），或解读由此得到的指标（冷／热启动、TTR、TTI、导航冷／热 TTR、更新下载，以及用于排查启动缓慢的 TTI frameRate 参数）。
Salesforce 数据操作，包含 130 分评分体系。用于通过 sf CLI 和匿名 Apex 创建、更新、删除、批量导入/导出、生成测试数据以及清理组织记录。在创建测试数据、批量导入/导出、sf 数据 CLI 命令、Apex 测试的数据工厂模式，或为组织记录做种子数据/清理时触发。仅涉及 SOQL 查询编写时不触发（使用 platform-soql-query），仅涉及 Apex 测试执行时不触发（使用 platform-apex-test-run），仅涉及元数据部署时不触发（使用 platform-metadata-deploy）。
涵盖 MongoDB 搜索的所有方面：Atlas Search（全文）、Vector Search（语义）和 Hybrid Search。任何有关 MongoDB 搜索的问题都使用此技能，包括用户尚无数据或使用场景时提出的开放式和解释性问题，例如：“MongoDB 搜索如何运作？”“我刚接触 MongoDB 搜索，该从何开始？”“Atlas Search 和 Vector Search 有什么区别？”“我该用哪种搜索？”“什么是向量搜索？”“自动嵌入如何运作？”“能解释一下混合搜索吗？”不要仅凭一般知识回答这些问题；应使用此技能。也用于构建搜索功能：全文查询、自动补全、模糊匹配、分面搜索、语义相似度、嵌入、RAG、文本包含或子串匹配（“contains”“includes”）、不区分大小写或多字段文本搜索，以及跨多个字段筛选。通过 MongoDB MCP 服务提供选择搜索类型、创建索引、编写查询和优化性能的工作流。
当用户提到「onchainos ws」「ws start」「ws poll」「ws stop」「ws channels」「ws session」「ws channel-info」「idle-timeout」「idle timeout」「WebSocket channels」「WS频道」，或询问管理 WebSocket 会话/会话管理时使用此技能。编写用于实时链上数据的自定义 WebSocket 脚本/脚本/bot 时也使用。涵盖：onchainos ws CLI 命令（start/poll/stop/list/channels/channel-info）、会话生命周期、idle-timeout 配置，以及全部 9 个 DEX WebSocket 频道（price、candle、trades、price-info、signals、tracker、meme scanning）。
将任何涉及 AWS 数据库的任务——选择、比较、推荐、入门或运维数据库——路由到正确的服务专属技能。以服务的后续更新、修正后的限制条件，以及针对关系型（Aurora、DSQL、RDS）、键值型（DynamoDB）、宽列型（Keyspaces）、文档型（DocumentDB）、图型（Neptune）、时序型（Timestream）和内存/缓存（ElastiCache、MemoryDB）工作负载的决策流程，取代通用的训练数据知识。当用户描述在 AWS 上构建需要存储、检索或管理数据的应用时激活，即使他们没有明确提到「database」。
使用会话跟踪记录和 Data Cloud 分析生产环境中 Agentforce Agent 的行为，并管理 Agent Health Monitoring (AHM) 告警。触发条件：用户查询 STDM 会话数据或 Data Cloud 跟踪记录；排查生产环境的 Agent 故障、回归问题或性能问题；询问会话跟踪、对话日志或 Agent 指标；希望在预览环境中复现已报告的生产问题；运行 findSessions 或跟踪分析查询；针对某个 Agent 指标（升级率、转移率等）创建、列出、更新或删除 AHM 数据告警；询问告警为何未触发，或想检查告警是否已触发（通知次数，或按告警查看的 Incidents 视图）。不要触发：用户在开发过程中创建、修改或调试 .agent 文件（请使用 agentforce-generate）；编写或运行测试规格（请使用 agentforce-test）；使用 sf agent preview 进行本地开发迭代；部署或发布 Agent。
Amazon Aurora PostgreSQL——专门用于创建、修改 Aurora PostgreSQL 集群并提供建议（PostgreSQL 兼容引擎、Aurora serverless、express 配置、pgvector、Babelfish）。触发条件：Aurora PostgreSQL 集群操作、express 配置快速入门、ACU 容量规划、I/O-Optimized 存储、承诺定价，或 PostgreSQL 升级规划。对于 Aurora MySQL，请改用 amazon-aurora-mysql。包含安全护栏、express 优先路由以及可覆盖默认值的响应模板。
通过 Athena SQL 使用 S3 Metadata 系统表（journal、inventory、annotation）和 S3 Storage Lens 表，查询 S3 对象元数据、跟踪存储桶活动、审计对象变更、搜索注解并分析存储指标。适用于统计对象数量、查找最近的上传或删除、确定谁向某个前缀写入、分解存储类别、按标签查找对象、搜索注解内容、分析 Storage Lens 指标，或启用 S3 Metadata 跟踪的场景。大规模场景下优先使用系统表，而非原始 S3 API（list-objects-v2、head-object）。触发短语：存储桶活动、对象数量、谁上传的、跟踪删除、存储类别分解、按标签查找、搜索注解、Storage Lens 指标、审计存储桶变更。
围绕六项能力，指导 Amazon OpenSearch Service 与 Serverless 的迁移、置备、搜索、日志分析、链路分析和 Agentic AI Assistant 工作流——迁移（将 Solr/ES/自管环境迁入 AOS/AOSS、schema/query 转换、容量规划、割接）；置备（域与 AOSS 生命周期、升级、FGAC、监控）；搜索（基于 Bedrock 的向量 / 语义 / 混合 / RAG）；日志分析（PPL、OSI、异常检测、Dashboards）；链路分析（OTel span、服务地图、Data Prepper）；ai-assistant（自然语言数据探索、事件排查、根因分析）。触发词：OpenSearch、AOS、AOSS、Elasticsearch、Solr、向量/k-NN/语义/混合搜索、RAG、日志分析、PPL、链路分析、ISM、FAISS、HNSW、Migration Assistant、UltraWarm、OR1、query my data、analyze logs、investigate errors、root cause analysis。
对导出为 S3 Tables 中 Apache Iceberg 表的 CloudWatch Logs 数据运行 SQL 查询。涵盖 VPC Flow Logs、WAF 日志、CloudFront 访问日志、Route 53 解析器日志、Network Firewall 日志、EKS 审计日志、Verified Access 日志、SES 日志、VPC Lattice 日志、Step Functions 日志、NLB 访问日志以及 20 多种其他 AWS 预置数据源。适用于分析网络流量、排查安全事件、用 SQL 查询导出的日志、启用 S3 Tables 集成、配置日志导出、将日志与其他数据关联，或在 aws-cloudwatch 表存储桶上运行 Athena 查询的场景。触发短语：用 SQL 查询日志、在 Athena 中分析日志、对 VPC 流日志执行 SQL、调查网络流量、对导出的日志运行 SQL、为 CloudWatch 启用 S3 Tables、关联日志、历史日志分析、设置日志查询。
当开发者存在潜在缓存需求时启用：API 响应缓慢、数据库读取瓶颈、DynamoDB 限流或成本、RDS/Aurora 扩容压力、Bedrock 延迟或成本，或需要新增缓存；涉及 Redis、Valkey、Memcached 或任何内存数据存储、cache-aside 模式、会话存储、速率限制、排行榜、计数器、流、队列、发布/订阅、分布式锁、功能开关、购物车或其他缓存策略时也适用。GenAI 与 ML 检索场景同样适用：低延迟检索的向量相似度搜索、语义缓存、RAG、大模型响应缓存、嵌入存储、AI Agent 记忆、推荐、个性化。ElastiCache 生命周期同样适用：预置（serverless 或节点型）、引擎选择、CloudFormation/CDK/Terraform IaC、VPC 连接、TLS、RBAC、IAM 认证、Global Datastore、监控、故障排查、成本优化，以及从自管 Redis 迁移。浏览器缓存、CDN/CloudFront、HTTP Cache-Control、CPU 缓存不适用。
判断某项技术活动的概念、受众与定价组合是否真正满足需求：上线前（社区基线、CFP 征稿超额认购、饱和度图谱）、售票过程中（检查点阶梯与速度指数对照预期售票量）、某一届结束后（参会者再次到场率、赞助商续约率、售罄速度趋势），最终汇成「推进、暂缓、转向或停止」的结论。适用于验证会议、黑客松或从 meetup 跃升为大会是否有需求，判断售票进度是否符合预期，决定活动是否应继续举办或扩大规模，以及诊断某一届表现不佳的原因。仅读取信号，不做其他操作。不适用于上线范围界定（请使用 samber/dev-event-organizer-skills@event-first-edition），也不适用于增长杠杆（请使用 samber/dev-event-organizer-skills@event-growth-strategy）。
为某一场技术活动设计并执行参会者反馈收集——收集什么问题、谁来回答、通过什么渠道、何时发出、给受访者返回什么内容。涵盖按形式调整的问题集（meetup 脉搏调查、会议满意度与回访意愿、黑客松团队协作、导师、评审公平性、项目延续）、参会者/演讲者/赞助商分群、现场与邮件收集方式的真实回复率对比、问卷长度、匿名性和自由文本。当被问及活动后问卷该放什么、何时发送、如何改善无人回复的回复率、如何调查黑客松或如何处理答卷时使用。不适用于团队自身的复盘——请使用 samber/dev-event-organizer-skills@event-debrief。
Data Cloud 中单个 Agentforce 会话的 360° 视图。当用户要求按会话 ID（Agent Session UUID `019d…` 或 MessagingSession id `0Mw…`）追踪、检查、总结或描述某个特定 Agentforce 会话时触发。在用户尚无会话 ID 时，也会用于会话发现——按时间、Agent、渠道、结果或对话文本查找/列出/搜索会话。设计阶段的架构问题请勿触发（改用 agentforce-architecture-analyze），需要超出 Data Cloud 平台遥测数据的运行时性能/延迟/SLO 问题也请勿触发。
Amazon Aurora MySQL——专门用于创建、修改 Aurora MySQL 集群并提供建议（MySQL 兼容引擎、Aurora Serverless、并行查询）。适用于 Aurora MySQL 集群操作、ACU 容量规划、I/O-Optimized 存储、预付费定价或 MySQL 升级规划等场景。Aurora MySQL 采用完整（基于 VPC）配置——快速配置仅支持 PostgreSQL。Aurora PostgreSQL 请改用 amazon-aurora-postgresql。包含可覆盖默认设置的安全护栏与响应模板。
使用 Lakehouse for Apache Iceberg 和 BigQuery 数据 Agent，发现需求并设计无边界开放数据湖仓。适用于架构多云存储基础设施（Cloud Storage、AWS S3、Azure Blob）、建立摄取与 AI 服务子系统、配置 Cross-Cloud Interconnect，或部署 Gemini Enterprise Agent Platform 和 BigQuery 数据 Agent。不适用于单一云数据仓库，也不适用于以 Knowledge Catalog 元数据治理和 Spark 驱动的 IDE 分析工作流为重点的场景（请改用 google-cloud-solution-agentic-analytics-spark-knowledge-catalog）。
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。