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。
设计与 UI
把一个凭感觉编码的网页转换成完全由你自己的设计系统构建的页面。接收 AI 生成的产物、落地页、原型,或任何带有自制 CSS 的页面,弄清每个区域的意图,并用真实组件和真实 token 重建它。当用户说 "rebuild this with our design system"、"convert this page"、"make this use our components"、"de-vibe this"、"kill the vibes"、"turn this artifact into something real",粘贴 HTML 文件或 URL 并说出其设计系统名称,或想要页面迁移到该系统的前后对比演示时使用。会为该设计系统的运行时和组件词汇构建一次性配置文件,然后据此转换。是 ds-adoption-plan 的配套技能,后者规划整个产品的迁移;本技能只转换单个页面并交回可运行的代码。
符合 Apple Human Interface Guidelines(iOS 26)的 Expo / React Native iOS 界面——涵盖原生导航(Expo Router 原生堆栈和标签页)、平台控件(Alert、ActionSheetIOS、通过 expo-symbols 使用的 SF Symbols)、安全区域、深色模式、Dynamic Type、触觉反馈、Liquid Glass、无障碍功能和 60fps 动效。涵盖在 React Native/TypeScript 中进行的架构和样式决策;使用 @expo/ui SwiftUI 组件 API 时请用 expo-ui 技能,使用原生 Swift 时请用 ios-hig。构建、审查或重构此类应用时触发——即使用户没有说“HIG”或“原生体验”,但正在用 Expo 为 iOS 编写 TSX 页面、导航、列表、表单或样式,也要触发。
使用 Mobbin MCP 进行 UI/UX 研究,包括屏幕参考、流程研究、竞品审查、模式探索、基于 PRD 的研究,或逐个研究目标 UI 组件以选择最佳开发参考。触发场景包括:搜索或研究 Mobbin、屏幕参考、产品流程研究、模式分析、竞品 UI 审查、UX 基准测试、引导流程/结账流程/空状态/错误状态/确认页面、金融科技或加密货币 UX、AI 产品模式、SaaS 仪表板模式、电商结账模式、PRD 研究、构建或实现 UI/页面、为每个组件寻找最佳参考、研究设计组件、逐组件参考研究,或将抽象的产品问题转化为具体的屏幕和流程搜索。此技能专门使用 Mobbin MCP 服务,不使用 Refero 或其他设计参考工具。
将截图转换为 HTML 原型的生成器,支持迭代优化和学习记忆。用户提供截图、模型图、线框图或任何 UI 图片,并希望将其复现为可运行的 HTML 原型,或修改此前生成的现有原型时,均使用此技能。以下请求也会触发此技能:“照这个做原型”“参考这个图”“把这个页面画出来”“this UI needs to be prototyped”“replicate this design”“convert this mockup to HTML”“帮我出个原型”“根据截图输出 HTML”,以及任何图片附件与“输出 HTML”“做成页面”“帮我实现”等请求的组合。即使用户只发送截图并附上“加一个字段”或“这个也一样”等简短指令,此技能也适用——这表示他们希望修改或复现图中 UI。如有疑问,只要对话中有 UI 截图,就使用此技能。
在 WPF 应用中实现 Syncfusion WPF SfMarkdownViewer,以渲染和显示 Markdown 内容。适用于渲染 Markdown 文本、从字符串或应用控制的本地文件加载 Markdown、通过 URL 验证处理超链接点击,或在清理输入后显示 Mermaid 图表。涵盖 Source 属性、基于允许列表导航的 HyperlinkClicked 事件,以及带输入验证的 MermaidBlockTemplate 自定义。将 Markdown 内容赋给 Source 前,务必进行验证和清理,尤其是内容来自远程或用户提供的来源时。
实现 Syncfusion WPF Smart Text Editor (SfSmartTextEditor),这是一款由 AI 驱动、具备智能文本补全功能的多行输入控件。在 WPF 应用程序中实现智能文本编辑器、AI 文本输入或预测文本建议时使用。该控件集成 Azure OpenAI、OpenAI、Ollama、Claude、Gemini、Groq 和 DeepSeek 等 AI 服务,提供上下文感知的输入辅助。功能包括两种建议显示模式(行内/弹出)、用于离线建议的自定义短语库、全面的文本自定义,以及用于工作流集成的完整命令处理。
面向网页与 UI 的排版:模块化字号比例、字体搭配、标题层级、易读的正文、流体 clamp() 尺寸、可变字体、字体加载和文字效果。适用于与字体或文字样式相关的任务。触发词:"typography"、"font pairing"、"type scale"、"heading sizes"、"responsive text"、"font combination"、"text style"、"variable fonts"、"fluid typography"、"google fonts"、"line height"、"font loading"。完整的 token 体系(间距、颜色、组件)请使用 design-system,它会使用此处定义的字体比例。
对照 Subatomic 三层架构(definitions → usage → components)检查一套设计 token,返回带证据标注的发现项以及按优先级排序的工作清单,或从尚无 token 的生产代码库中建立层级阶梯。当用户粘贴其 token JSON 并问“这对吗”、要求审计、评估、审查或给其 token 打分,询问其 token 是否分层正确或语义化,想知道深色模式或第二个品牌会是重映射还是重写,或者代码库里满是硬编码值并想从中以代码优先的方式建立 token 基础时使用。它是 ds-inspection(在十个站点上评判整个系统)的配套;本 skill 只深入 token 层。
检查 Figma 节点树的 WCAG 2.2 无障碍性和设计系统质量,包括对比度、目标尺寸、焦点指示器、仅用颜色传达的信息、硬编码颜色、缺失的文本样式、脱离组件等。用户希望在交付前进行设计侧审查时使用:例如“lint this frame”“check accessibility”“WCAG audit”“is my design accessible”“find contrast issues”“check color contrast”“find hardcoded colors”“are my components using tokens”“design QA”“a11y check on this page”“audit my design for issues”。从某个节点(或整个页面)遍历树,并按严重程度(critical/warning/info)和 WCAG 等级(A/AA/AAA/best-practice)返回结果。原生 Figma MCP 不具备设计侧 lint 功能——此功能是此集合独有的。深度的组件级无障碍评分请使用 figma-audit-accessibility;代码侧(HTML)检查请使用 figma-scan-code-accessibility。
构建并治理 Penpot 设计系统的 token + 库基础:primitive/semantic/component 三层 token、主题(浅色/深色),以及从现有硬编码设计中推断 token 系统。在构建组件或页面之前使用,或在设计中的原始值应当转化为 token 时使用。触发词:'set up design tokens'、'create a token system'、'build the design system foundation'、'add dark mode tokens'、'infer tokens from this design'、'tokenize this file'、'create semantic tokens'、'apply tokens to these shapes'。
设计 Amazon A+ 内容(原 Enhanced Brand Content)——即面向品牌注册卖家、显示在标准产品轮播下方的 8 模块套件。涵盖 Hero Banner(21:9 / 2388×1024)、Pain Points / Selling Points / Technology / Data / How-to-Use / Variants(3:2 / 1536×1024)以及 Endorsement(21:9),包含移动端安全区规则、30pt 文字下限,以及与主图 URL 锚定的跨模块一致性。当用户提到“A+ 页面”“A+ 内容”“Amazon A+”“Brand Content”“Enhanced Brand Content”“亚马逊详情页”“A+ 详情页”“21:9 banner”“Hero Banner”“Amazon detail page module”,或任何对品牌注册详情页模块套件的请求时使用。1:1 主图及轮播次要图片请参见 `product-shots-main-image` 技能。
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。
