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
设置、审计、验证或修复网站转化跟踪。当转化是表单提交、预约会议、聊天、电话、注册或购买时；转化需要发送到 Google Ads、Meta、GA4、LinkedIn、TikTok 或 Microsoft Ads 时；涉及 GTM 标签和 dataLayer 事件、像素、Conversions API（CAPI）、Enhanced Conversions、服务端标记或 gclid 和 fbclid 捕获时；或用户报告“转化停止”“重复计数”“有花费但无转化”“GA4 与 Google Ads 数据不一致”或状态为 Unverified / Inactive 等问题时使用。涵盖潜在客户开发和电商。仅在确认成功后触发，绝不要在点击提交时触发；验证测试转化是否收到；先诊断再更改；除付费方案外也提供免费和原生方案，并披露合作伙伴工具。跟踪方案和 UTM 请参阅 analytics。归因模型请参阅 attribution。广告系列和出价请参阅 ads。CRM 潜在客户阶段设计请参阅 revops。
为 MySQL 和 PostgreSQL 设置 Grafana Cloud Database Observability：启用 `pg_stat_statements` / Performance Schema，创建遵循最小权限原则的监控用户，配置 `database_observability.postgres` / `database_observability.mysql` Alloy 组件，将查询样本、可视化执行计划、RED 指标和架构详情发送至 Grafana Cloud，并通过 `db.statement` / `db.system` OTel 属性将慢查询与应用跟踪关联起来。适用于监控数据库性能、诊断慢查询、为 RDS / Aurora / Cloud SQL / Azure Database / 自托管实例设置数据库可观测性、将数据库指标与 APM 关联，或针对查询延迟设置告警；即使用户只说“我的数据库很慢”“找出慢查询”或“监控 RDS”，没有提到“可观测性”也适用。
通过 Adaptive Metrics 聚合规则减少活跃序列数量，降低 Grafana Cloud Metrics 成本。功能包括基于查询历史的自动建议、自定义精确匹配／正则规则、标签丢弃配置、未使用指标检测，以及 Alloy remote_write 回退方案。适用于调查高额 Mimir／Grafana Cloud 账单、查找高基数标签（`pod_uid`、`service_instance_id`、`version`）、预聚合计数器／仪表盘指标、丢弃未使用指标，或比较前后的 `grafanacloud_instance_active_series`；即使用户没有提到 Adaptive Metrics，而是说“降低基数”“序列太多”“指标支出”“活跃序列数量暴增”或“删除 version 标签”，也适用。
微调 LLM、训练自定义模型或针对特定任务调整基础模型时使用。适用于配置 LoRA/QLoRA 适配器、准备 JSONL 训练数据集、设置微调任务的超参数、适配器训练、迁移学习、使用 Hugging Face PEFT 进行微调、OpenAI 微调、指令微调、RLHF、DPO，或量化和部署微调后的模型。触发词包括：LoRA、QLoRA、PEFT、finetuning、fine-tuning、adapter tuning、LLM training、model training、custom model。
找出推高 Grafana Cloud 账单的 Prometheus 指标。`dpm-finder` 是 Grafana Professional Services 的命令行工具，可按每分钟数据点数（DPM）对指标排序，提供按标签集细分、可选的 `--cost-per-1000-series` 定价以及 Prometheus-exporter 模式。用于调查 Grafana Cloud 高额支出、查找嘈杂/高基数指标、比较记录规则前后的基数，或将成本数据导入仪表板——即使用户未提及 dpm-finder，而是询问“Mimir 账单为什么这么高？”“找出最大的指标”“基数问题指标”或“优化 Prometheus 成本”
编写 Salesforce Data Cloud 治理策略的 PolicyRuleDefinition 和 PolicyRuleDefinitionSet 元数据 XML，或编辑 *.policyRuleDefinition / *.policyRuleDefinitionSet 文件时使用此技能。涵盖类别决策树、所有策略变体（ACCESS、GOVERNANCE、RECORD、TRANSFORM）的完整架构、Data Governance Policy Builder 的 UI 兼容规则、面向用户的 Agent 响应输出规范，以及验证防护措施。请勿将此技能用于 UserAccessPolicy、AccessPolicy、SharingRules、PermissionSet 或任何其他访问控制元数据类型；这些类型各自独立，且不属于 PolicyRuleDefinition 架构。
使用 SwiftData 实现、审查或改进数据持久化。适用于定义带有 @Attribute、@Relationship、@Transient、#Unique 或 #Index 的 @Model 类；使用 @Query、#Predicate、FetchDescriptor 或 SortDescriptor 查询；为 SwiftUI 或后台任务配置 ModelContainer 和 ModelContext，并使用 @ModelActor；使用 VersionedSchema 和 SchemaMigrationPlan 规划架构迁移；通过 ModelConfiguration 设置 CloudKit 同步；或与 Core Data 共存或从中迁移。
在 Grafana Cloud 中启用 AI + ML 功能：Grafana Assistant（自然语言 → PromQL/LogQL/TraceQL、构建仪表板、事件调查、MCP 集成）、Dynamic Alerting（Prophet 预测 + DBSCAN 异常值检测）、Sift（8 项分析的自动根因分析）、Knowledge Graph + RCA Workbench，以及 LLM Plugin（OpenAI / Anthropic / Azure / Ollama / vLLM / LiteLLM）。适用于需要无需静态阈值的异常告警、自然语言查询、自动事件调查、根据一句话生成仪表板，或用于插件的托管 LLM 代理时——即使用户只说“有异常时提醒我”“解释这个 PromQL”“找出根因”“把它做成仪表板”或“将 Claude 接入 Grafana”，而未提及这些产品名称。
Turbo 流水线 YAML 参考和架构指南。涵盖：YAML 字段语法（start_at、from、version、primary_key）、源／转换／接收器配置、验证错误、资源规格（xs–xxl）、架构决策（dataset 与 kafka、流处理与作业、扇出与扇入、接收器选择、流水线拆分）。适用于以下问题：“字段 X 有什么作用”“postgres 接收器需要哪些字段”“选什么资源规格”“应该使用 kafka 还是 dataset”“如何构建流水线”。编写转换逻辑请使用 /turbo-transforms；端到端构建请使用 /turbo-builder。
量化策略框架：配对交易/协整、波动率状态策略、季节性/日历效应、多因子模型（IC/IR）、因子研究与筛选、相关性分析、统计方法（ADF/GARCH）、策略优化、执行建模、对冲，以及基于 ML 的预测（sklearn）。还提供 CLI，用于针对 K 线数据运行指标脚本。触发词：“量化”、“因子”、“配对交易”、“协整”、“波动率策略”、“季节性”、“多因子”、“IC”、“机器学习”、“对冲”、“量化策略”、“協整”、“波動率策略”、“季節性”、“多因子”、“對沖”、“quant”、“pairs trading”、“cointegration”、“volatility strategy”、“seasonality”、“multi-factor”、“factor model”、“IC IR”、“machine learning”、“hedging”、“walk-forward”、“配對交易”、“機器學習”、“因子選股”。
构建并部署新的 Goldsky Turbo 流水线：需求、数据集选择、YAML、验证和部署。适用于“构建流水线”“在 Y 链上索引 X”，或将链／合约数据传入 Postgres、MySQL、ClickHouse、Kafka、Pub/Sub、S3、SQS 或 Webhook。也适用于 Polymarket 成交／持仓／盈亏、预测市场、稳定币或流通供应量、储备证明、制裁／AML 转账监控、存款检测、CCTP 销毁／铸造、跨链结算、支付对账、将钱包历史数据流式传入用户自己的数据库、代币持有人注册表、代币化股票／RWA 和刷量交易检测等数据目标。查询单个钱包余额或转账的 REST 请求属于 /feeds，而非流水线；读取 Polymarket 活动、持仓或余额也一样。使用 /turbo-doctor 调试现有流水线；使用 /turbo-pipelines 查询语法。
当用户需要查询或核实 Goldsky 区块链数据集名称、链前缀、数据集类型或版本时，使用此技能。适用于诸如“X 的数据集名称是什么？”“Goldsky 对链 Y 使用什么前缀？”“Z 应使用哪个版本？”或“Solana/Stellar/Arbitrum 等有哪些数据集？”等问题。也适用于特定链的数据集问题（例如 polygon 与 matic 前缀、stellarnet 余额数据集、solana 代币转账数据集名称），以及询问某个领域（而非某条链）是否有数据集：解码日志、代币转账和余额、流通供应量的铸造／销毁事件、DEX 或预测市场活动（Polymarket），以及用于钱包历史记录和对账的原始区块、交易和调用轨迹。除非核心问题是查找正确的数据集名称或链前缀，否则不要用于 CLI 命令、管道设置或一般 Goldsky 架构问题。Wallet Feeds API 查询使用 /feeds。
为 Turbo 管道编写 SQL、TypeScript 和动态表转换。涵盖：使用 _gs_log_decode 解码 EVM 日志、筛选／转换区块链数据类型、使用 UNION ALL 合并事件、TypeScript/WASM 转换（invoke function）、动态查找表（dynamic_table_check）、转换串联以及 Solana 解码。适用于以下需求：“解码 Transfer 事件”“编写 SQL 转换”“按合约筛选”“TypeScript 转换”“动态表”“UNION ALL”。管道 YAML 结构请使用 /turbo-pipelines；端到端构建请使用 /turbo-builder。
当用户询问 Goldsky Mirror pipeline 的创建、部署、运维或故障排查时使用此技能。触发词包括：'Mirror pipeline'、'goldsky pipeline apply'、'sync subgraph to database'、'mirror vs turbo'、'direct indexing'、'mirror pipeline YAML'、'mirror pipeline pause/stop/restart'。当用户想将 Goldsky subgraph 同步到数据库或消息队列时也使用此技能——Mirror 是唯一支持 subgraph 源的 pipeline 产品。对于不需要 subgraph 源的新 pipeline，通常更适合使用 turbo-builder 技能。不要因 'goldsky turbo' 命令或没有 subgraph 背景的一般“构建 pipeline”请求而触发；这些属于 turbo 技能。
诊断并修复故障的 Goldsky Mirror 流水线。当 Mirror 流水线失败、卡住、终止、无法启动、不断重启或被正在处理的请求阻塞时，使用此 skill。用户提到具体 Mirror 流水线名称及其问题时也使用——即使没有明确说“mirror”，只要使用的是 `goldsky pipeline` 命令（而非 `goldsky turbo`），就应使用此 skill。直接运行 CLI 命令以检查状态、读取错误、找出根本原因并应用修复。YAML 语法或配置参考请使用 /mirror。Turbo 流水线问题请使用 /turbo-doctor。
当产品、Agent 或工作流需要在应用中使用网络数据时，将 Firecrawl 集成到应用代码中，包括网页搜索、实时搜索结果、页面抓取、结构化提取或浏览器交互。构建任何需要在代码中获取网络数据的功能时都应使用，即使用户没有明确提及 Firecrawl，只是描述了在应用中获取网络数据、网站内容、搜索、抓取或交互的需求。Firecrawl 请求、“fire girl”简称，以及应映射到 `/scrape`、`/search` 或 `/interact` 的通用应用级网络数据需求都会触发。不要将此技能用于当前会话中一次性的纯终端网络任务；这类任务请使用 `firecrawl/cli`。
构建、编写并部署 Goldsky Subgraphs——基于链上数据的托管 GraphQL API。用户希望创建、搭建框架、编写或部署 subgraph；设计 schema/entities；编写或修复 AssemblyScript 映射处理程序；配置 subgraph.yaml（处理程序、模板、基于 ABI 的即时 / 无代码方案）；设置 GraphQL 端点、标签或 webhook；优化运行缓慢的 subgraph（eth_calls、不可变实体）；或暂停 / 恢复 subgraph 时使用。触发条件包括：“构建 / 部署 / 搭建 subgraph”“编写映射”“设计 schema”“subgraph.yaml”“即时 subgraph”“组合 / 合并多个 subgraph”“跨链 subgraph”“优化索引速度”“eth_calls 过多”“暂停 / 恢复 subgraph”。如果 subgraph 正在失败、停滞、报错或无法部署，请使用 /subgraph-doctor（优化运行正常的 subgraph 应使用此项，而不是 doctor）。从 The Graph 迁移时使用 /subgraph-migrate。若要将原始链数据流式传输到数据库而不使用 GraphQL，请使用 /turbo-builder。
诊断并修复损坏的 Goldsky Subgraphs。当用户的 subgraph 失败、停滞、同步卡住、停止索引、自动暂停、返回错误或无法部署时，使用此技能。触发条件：“subgraph 停止同步”“subgraph 卡在某个区块”“subgraph 停滞”“subgraph 部署失败”“索引错误”“SubgraphSyncingFailure”“处理程序中出现意外 null”“未找到网络”“部署已存在”“subgraph 未返回数据”“subgraph 端点 404”“达到 subgraph 数量限制”“被限流”。用户在提及 subgraph 的同时描述问题时也使用。直接运行 CLI 命令检查状态、读取日志、确定根因并应用修复。构建、编写、部署、查询端点 / 标签参考，或优化运行正常但速度较慢的 subgraph（例如 eth_calls 过多）时，请改用 /subgraph-builder。从 The Graph 迁移时，请改用 /subgraph-migrate。
将子图从 The Graph 迁移到 Goldsky，作为直接替换方案，无需更改代码。当用户想将子图从 The Graph（托管服务、Subgraph Studio 或去中心化网络）迁移、切换或移植到 Goldsky，或其依赖的子图端点（如 The Graph 托管服务）已停止服务时，使用此技能。触发词包括：“migrate from The Graph”“move my subgraph to Goldsky”“switch off The Graph”“redeploy a TheGraph subgraph”“my subgraph endpoint is gone”“from-url”“from-ipfs-hash”“drop-in replacement for The Graph”。诊断迁移后失效的子图，请使用 /subgraph-doctor。构建、编写或查询常规部署、标签和端点参考，请使用 /subgraph-builder。
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。