Skills
收录 97,905 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。
开发
基于证据评估某种 SAP API/接口使用场景是否符合 SAP API Policy（v.4.2026a）。只要有人询问某种调用 SAP 的方式是否获准或合规，就应使用，例如 Published API 与内部/私有/“confidential” API 状态、“Documented Use”、第三方工具 / iPaaS / 中间件 / RPA 机器人 / AI Agent / MCP 服务能否调用 SAP API、Agent 或生成式 AI 访问 SAP、批量提取数据或复制到数据湖/仓库、自定义 Z/Y OData 或 RFC/BAPI 封装与 Clean Core、ADT/开发工具边界、ODP-RFC 及其他“不允许”的接口、合作伙伴 Integration Certification，或 RISE 集成整改。即使没有提及该政策也应触发，例如“我们可以……吗”“这样合规吗”“能把 X 连接到 SAP 吗”“新 API 政策会导致这个失效吗”。输出带置信度且有来源依据的技术评估——明确不是法律意见，也不是 SAP 的最终合规判定。
Godot AutoLoad（单例）架构的专家模式，包括全局状态管理、场景切换、基于信号的通信、依赖注入、自动加载初始化顺序，以及需要避免的反模式。适用于游戏管理器、存档系统、音频控制器或跨场景资源。触发关键词：AutoLoad、singleton、GameManager、SceneTransitioner、SaveManager、global_state、autoload_order、signal_bus、dependency_injection。
当用户希望在 Hugging Face Jobs 基础设施上使用 TRL（Transformer Reinforcement Learning）训练或微调语言模型时使用。涵盖 SFT、DPO、GRPO 和奖励建模训练方法，以及用于本地部署的 GGUF 转换。包括 TRL Jobs 包、PEP 723 格式的 UV 脚本、数据集准备与验证、硬件选择、成本估算、Trackio 监控、Hub 身份验证和模型持久化方面的指导。适用于云端 GPU 训练、GGUF 转换，或用户提到在没有本地 GPU 环境的情况下使用 Hugging Face Jobs 训练。
在 React Native、iOS、Android、Kotlin Multiplatform、Flutter 和 Web 中，使用 Software Mansion Pulsar 实现、迁移、设计、审查和排查触觉反馈。用户提到 Pulsar、Pulsar 包（如 react-native-pulsar、com.swmansion:pulsar、com.swmansion:pulsar-kmp、pulsar_haptics 或 pulsar-haptics）、Pulsar 导入项、预设、composer、设置、安装、迁移或运行时问题、包含 Pulsar 触觉绑定的 Figma 设计，或明确要求迁移到 Pulsar 时使用。若没有 Pulsar 相关证据或明确意图，不要用于通用触觉、振动、Core Haptics、浏览器 Vibration API、expo-haptics、动画、音频、动效或 UI 润色工作
将 Dynatrace Flutter Plugin 集成到 Flutter 项目中——依赖设置、配置、SDK 引导、导航跟踪和验证。触发条件："add Dynatrace to Flutter"、"Flutter plugin setup"、"instrument Flutter app"、"integrate Dynatrace Flutter"、"mobile observability Flutter"、"dynatrace_flutter_plugin"。不适用于：查询 Flutter RUM 数据（请使用 dt-obs-frontends）、非 Flutter 的移动端设置，或 Dynatrace 服务端配置。
针对内存泄漏、GPU/Visual Profiler、无头 CI QA、孤立节点、线程安全日志和自定义 Debugger 监视器的专业调试与性能分析——不涵盖 print/breakpoint 教程。在出现 OBJECT_ORPHAN_NODE_COUNT、ObjectDB 增长、Visual Profiler GPU 峰值、无头模式退出不稳定或远程设备控制台时触发。关键词：孤立节点、Performance.get_monitor、Visual Profiler、Time.get_ticks_usec、EditorDebuggerPlugin、无头 QA、push_error、backtrace。
用百炼 CLI (`bl`) 走完“数据→微调训练→导出→部署→调用”的完整闭环，或跳过训练直接部署基座模型。支持文本模型（SFT/DPO/CPT）、音频 TTS 模型（CosyVoice）、图像生成模型（Wan2.7）和视频生成模型（Wan i2v/kf2v）微调。涵盖数据集校验/上传、创建微调任务、等待训练、导出最佳 checkpoint、创建推理部署、等待就绪、给出调用示例。当用户提到在百炼 / DashScope / 阿里云模型工作室上“训练模型”“微调”“fine-tune”“finetune”“部署模型”“模型上线”“把微调模型跑起来/调用”“训练一个推理模型”“继续预训练”“LoRA/SFT/DPO 训练”“语音合成模型”“TTS 微调”“CosyVoice”“声音克隆”“图像生成微调”“文生图”“图生图”“Wan2.7”“图像模型训练”“视频生成微调”“图生视频”“首帧生视频”“首尾帧”“kf2v”“i2v”“Wan视频”“视频特效训练”等，都应激活本技能——即使用户没明说“用 bl”，只要意图是百炼平台的训练或部署，就用本技能，不要自己拼凑命令。
从精选目录启动可运行的 LiveAvatar 演示：克隆参考仓库、安装依赖、配置 LiveAvatar 账户并填写 env 文件，然后将仅能由人工完成的部分交接给用户。适用于：(1) 用户想试用、测试、查看或演示 LiveAvatar；(2) 用户询问有哪些 LiveAvatar 演示或示例；(3) 用户需要销售 Agent／潜在客户资格筛选头像；(4) 用户需要由 LiveKit Agent 驱动 LiveAvatar 头像；(5) 用户希望头像加入自己的 LiveKit 房间；(6) 用户需要语音到语音头像、GPT-Live 演示、语言学习或辅导头像、客户支持头像、扑克教练／游戏风格头像，或带屏幕视觉元素／叠加层的头像；(7) 用户说“运行 LiveAvatar 演示”“展示 LiveAvatar”“帮我开始使用 LiveAvatar”或“克隆 LiveAvatar 示例”；(8) 用户正在评估 LiveAvatar，并希望在编写自己的集成前先运行起来。
根据 Pluggy 官方文档（通过 Pluggy MCP 实时查询；未连接 MCP 时回退至 docs.pluggy.ai）对 Pluggy API 集成进行代码审查，并返回诊断报告（✅/❌/⚠️），列出每个问题所在的文件、行号和代码修复方案。只要开发者上传集成文件并要求审查、分析、诊断或验证其 Pluggy 集成，或说“审查我的集成”“检查我的 Pluggy 代码”“这可以投入生产了吗？”“Pluggy Doctor”“检查我的 webhooks”“我的集成安全吗？”或葡萄牙语变体“analisa minha integração”“revisa meu código da Pluggy”“tá tudo certo pra ir pra produção?”“checa meus webhooks”“minha integração tá segura?”，就使用此技能。当开发者粘贴或上传明显调用 Pluggy API（connect_token、GET /items、item/created webhooks、clientUserId 等）的代码，并想知道代码是否正确时，即使没有提到“Pluggy Doctor”，也应触发。此技能用于审查现有代码，而非从头编写集成。
根据需求或现有应用设计关系型和文档型数据库架构，包括表和集合、键、关系、约束、基于实际查询模式的索引、ERD 以及可逆迁移脚本。默认使用 PostgreSQL（包括 Supabase），也支持 MySQL、SQLite 和 MongoDB。适用于用户希望为新应用或功能建模数据、审查或修复现有架构、选择键或索引、规划多租户、规范化或反规范化，或编写 CREATE TABLE 语句或迁移脚本的情况，即使用户只是描述应用并询问“应该如何存储这些数据”。在数据库提供商之间迁移数据时，请使用 database-migrator。
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。