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
在 Sui 上设置和配置 Move 项目。适用于用户需要创建 Move 项目、配置 Move.toml、解决依赖或构建错误、设置标准 sui-stack-hello-world 项目、使用 MVR 依赖项,或从旧版 Move.toml 格式迁移的情况。用户遇到关于 “legacy system name”“old dependencies”“Cannot upgrade package without having a published id”、版本不匹配的错误,或询问 Move.toml、Published.toml、Move.lock 或 [environments] 部分时,也应使用。
Sui 对象模型的深入参考:所有权类型、对象能力、动态字段、集合、版本控制、转移模式和派生对象。用户询问 Sui 对象、对象所有权(地址所有、共享、不可变、封装)、如何转移、共享或冻结对象、动态字段与动态对象字段、Table 与 Bag 与 VecMap、对象版本控制、封装与解封、Receiving 类型、自定义转移规则、hot potato 模式、能力模式、对象删除、Object Display,或如何在 Sui Move 中建模数据(库存、注册表、嵌套项)时,使用此技能。用户需要为其用例在所有权类型或存储模式之间做出选择时,也可使用。
指导用户为工具或 SDK 配置 ZenMux Base URL、API endpoint、API Key 和模型设置。用户想在 Cursor、Claude Code、Cline、Cherry Studio、Open-WebUI、Dify、Obsidian、Sider、Copilot、Codex、Gemini CLI、opencode 或自定义 SDK 代码中设置、配置或连接 ZenMux 时使用。触发词包括“configure”“setup”“set up”“base url”“endpoint”“api key”“how do I set up ZenMux”“help me fill in API settings”“接入”“配置”“设置”“base url 填什么”“怎么填”“怎么接入”“API 地址”“接口地址”。将用户视为首次使用者,逐步引导。不要用于使用问题或文档查询;改用 zenmux-usage 或 zenmux-context。
多平台导出的专家模式,包括导出模板(Windows/Linux/macOS/Android/iOS/Web)、命令行导出(无头模式)、平台特定设置(代码签名、公证、Android SDK)、功能标志(OS.has_feature)、CI/CD 流水线(GitHub Actions)和构建优化(缩减体积、剥离调试信息)。用于发布准备或自动化部署。触发关键词:export_preset、export_template、headless_export、platform_specific、feature_flag、CI_CD、build_optimization、codesign、Android_SDK。
使用 Turbo Drive、Turbo Frames、Turbo Streams、Turbo 8 morphing 和 Stimulus 控制器构建交互式应用的 Ruby on Rails Hotwire 最佳实践。在编写、审查或重构由 Hotwire 驱动的 Rails 代码时使用,以确保导航、局部页面更新、实时广播、形态转换、Stimulus 控制器设计、错误处理和渐进增强采用最佳模式。适用于涉及 Turbo Frames、Turbo Streams、Turbo Drive、广播、形态转换、Stimulus 控制器、ActionCable、turbo_stream_from、turbo_frame_tag、data-controller、data-action 或 Hotwire 性能的任务。可与 rails-dev、rails-testing、rails-design-system、ruby-optimise 和 ruby-refactor 技能配合使用。
在需要审查、改进或重构 Java 泛型代码质量时使用,包括避免使用原始类型、应用 PECS(Producer Extends Consumer Super)通配符原则、使用有界类型参数、设计有效的泛型方法、利用菱形运算符、理解类型擦除的影响、正确处理泛型继承、使用 @SafeVarargs 防止堆污染,以及将泛型与 Records、密封类型和模式匹配等现代 Java 特性结合。适用于“用泛型改进代码”“应用泛型”“用泛型重构代码”“提高 Java API 中的泛型类型安全性”“修复 Java 代码中的原始类型和未经检查的强制转换”等请求。属于 Plinth Toolkit。
解释 Contentful 的核心概念,并引导用户找到合适的实现技能或文档。适用于用户提出概念性问题、需要厘清术语、想要在 API(CDA/CMA/CPA/GraphQL)之间进行选择,或需要 Contentful MCP 服务相关指导的情况。以下内容也会触发:“Contentful 101”“哪个 Contentful API”“如何开始”“应该使用哪个技能”“X 在 Contentful 中是什么意思”“Contentful 术语表”“CDA 与 CPA 对比”“CDA 与 GraphQL 对比”“Contentful 如何工作”“Contentful 架构”“解释环境”“什么是别名”“内容模型设计”“无头 CMS”“Contentful MCP”“MCP 服务”“设置 MCP”“Remix Contentful”“Astro Contentful”“Gatsby Contentful”“SvelteKit Contentful”“Nuxt Contentful”。不适用于框架特定实现(contentful-nextjs)、迁移(contentful-migration)、个性化(contentful-personalization)或实际 REST/GraphQL 请求示例(contentful-api)。
当用户想要调试、诊断或系统地迭代现有实验,或在主动研究期间需要结构化实验日志来跟踪运行、假设、失败、结果和后续步骤时,使用此技能。适用于表现不佳的方法、无法收敛的训练、变更后的回归问题、不同数据集上的结果不一致、没有进展的盲目实验,以及“为什么不起作用?”“尝试了很多次仍毫无进展”“我该如何调查这个问题?”等问题。也可用于建立实用的实验日志和记录,以支持调试与迭代。不要将其用于设计全新的实验流程或完整实验计划(使用 experiment-pipeline)、生成研究想法、修复孤立的编码或语法错误,或将回顾性总结写入研究记忆、笔记或知识库。
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。
