Skills
收录 97,501 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
通过 Apify Actors 为所跟踪的 portfolio 公司提供社交聆听信号——Reddit 情绪（fatihtahta）、Twitter/X 实时提及（kaitoeasyapi，按结果付费）、Trustpilot 服务质量（getwally.net）。当用户询问情绪、社交媒体提及、客户评价、品牌认知、危机信号、OSINT、社交聆听、"what are people saying about X" 时使用。从 data/companies.json 读取所跟踪的公司。不要用于新闻（请使用 apify-financial-news）或注册信息查询（请使用 apify-public-registries）。
在 TypeScript 或 Rust 中进行 Geohash 编码/解码——位交错、base32 字母表、精度与网格几何、邻接计算、邻近与边界框查询，以及以 geohash 为支撑的空间索引。还涵盖"把代码库当作可导航的 2D 地图"这一模式——将代码库投影到坐标平面，对其进行 geohash 编码，使前缀成为业务领域区域，并像 Google Maps 一样导航（缩放、瓦片、细节层次、聚类、深链接）。在实现、审查或调试 geohash 相关工作时触发——即使用户没有说"geohash"，但工作涉及空间哈希、Morton/Z-order 编码、经纬度邻近搜索，或在空间上映射与可视化代码结构。包含 42 条按影响程度排序的规则，并附 TypeScript 与 Rust 示例。
Huawei Cloud ModelArts 训练作业故障诊断 skill。使用 hcloud CLI 调用 ModelArts 训练作业日志/事件 API，分析训练作业失败/超时/卡住的情况，定位客户训练代码问题，并给出带修复建议和置信度的诊断结论。场景：训练作业失败（status.phase=Failed）、超时（Timeout）、异常（Abnormal）、作业卡住。触发词：training job failure、training job timeout、training job stuck、ModelArts training diagnosis、训练任务失败排查、训练作业异常分析。
在单台低算力机器上处理、转换或移动可能超出 RAM 的数据集——涵盖内存纪律（流式处理、生成器、dtype 缩减）、I/O 访问模式（顺序与随机、mmap、异步）、数据格式（Parquet 与 CSV 与 JSON、谓词下推）、分块与批处理、溢写到磁盘（外部归并排序、DuckDB/Polars）、流水线化（有界队列、背压、检查点）、编解码器选择（zstd/lz4/gzip）、面向 I/O 密集型工作负载的并发（asyncio、线程、预取），以及可观测性（iowait 与 CPU%、行/秒、py-spy/strace）。当出现「处理一个大文件」「流式处理这个」「out-of-core」「OOM kill」「这个很慢」，或代码中出现对多 GB 文件的 `pd.read_csv`、对大响应体的 `requests.get(...).content`、对无界输入的 `BytesIO`、逐行 INSERT、顺序 `requests.get` 循环、`tqdm` 速率下降时触发——即使未提及 I/O 或内存。是 computer-science-algorithms 的补充。
面向从 MySQL 迁移到 MariaDB 的开发者，以及具有 MySQL 经验并使用 MariaDB 的开发者的兼容性指南。适用于将 MySQL 应用迁移到 MariaDB、MySQL 语法或习惯在 MariaDB 中导致意外行为、询问 MySQL/MariaDB 兼容性，或改编为 MySQL 编写的代码以在 MariaDB 上运行。重要提示——MariaDB 与 MySQL 8.0 有显著差异，并非现代 MySQL 的简单直接替代品。认证插件、JSON 处理、GTID 复制以及若干 SQL 功能都有重要差异。
为 Cube.dev 语义模型生成 model-graph.png 可视化——渲染 cube 图、显示 cube 之间的关系、绘制事实主干，或绘制语义层图示。每当用户提到可视化、绘制、图解或 graph 语义模型 / cube 模型 / cube 关系时使用，即使他们没有明确要求 PNG。触发词："visualize the semantic model"、"draw the cube graph"、"show relationships between cubes"、"generate model-graph.png"、"diagram the semantic layer"、"render the cube model"。接受一个可选文件夹参数（默认为 `cubes/`）。
通过 hcloud 命令行管理华为云 ModelArts 训练作业及相关资源的全生命周期操作。覆盖 8 个功能域共 52 个 API 接口：训练作业管理、算法管理、训练作业标签、训练实验、训练作业事件、模型导入、自动搜索（超参调优）以及训练镜像保存。所有写操作在执行前都需要用户确认。触发词包括："ModelArts training"、"训练作业"、"模型训练"、"创建训练作业"、"查询训练作业"、"停止训练作业"、"删除训练作业"、"算法管理"、"超参配置"、"training job"、"training management"、"create training"、"ModelArts 训练"、"训练实验"、"自动搜索"、"超参调优"。
使用 PPL 和 Query DSL 在 OpenSearch 中分析日志。当用户想要查询日志、分析错误模式、发现日志模式、检查错误率、对日志进行异常检测，或通过日志数据排查应用问题时使用本技能。即使用户只说了 log analysis、Fluent Bit、Fluentd、Logstash、syslog、PPL、error rate、anomaly detection、log patterns 或 log analytics 而没有提到 OpenSearch 也要激活。
AWS OpenSearch（Elasticsearch）或 AWS Personalize 之前的缓存策略——搜索、推荐器、多推荐器页面、匿名与登录流量。涵盖 ROI 决策（TPS/minProvisionedTPS、Zipf、放大）、键设计（规范化、群组 vs 用户、解决方案版本固定、分桶）、个性化边界（匿名/登录划分、扇出合并）、策略（cache-aside、refresh-ahead、write-through、批量预计算、L1+L2）、TTL（波动性、软/硬、抖动、事件驱动失效）、防击穿（single-flight、XFetch、stale-while-revalidate、熔断）、可观测性（命中率、每千次成本、基数漂移、日志回放）、防御性缓存（负缓存、Bloom filter），以及分层组合（LRU、ElastiCache Redis、CloudFront、OpenSearch 请求/过滤器缓存）。触发条件：缓存命中率、Personalize 限流、击穿、single-flight、L1/L2、ElastiCache 容量规划。与 opensearch-function-scoring-algorithms 互补。
使用惰性 API 编写快速、符合惯用风格的 Python Polars 代码，并一次性回答关于数据的自然语言问题。任务涉及加载、查询、转换、聚合、联接或分析表格数据（CSV、Parquet、NDJSON 或 DataFrame）；回答关于 top-k、趋势、同比/环比、分布、时间序列或总量占比的问题；使用 SQL 查询 DataFrame 或文件；编写、调试或加速 Polars 代码；或将 pandas 转换为 Polars 时，均使用此技能。即使用户没有提到“Polars”，也适用；这是 Python 数据任务的默认选择。涵盖表达式、窗口函数、分组聚合、联接和超出内存容量的数据。不适用于 Polars Cloud、On-Prem、分布式或 GPU 工作负载。
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。