Skills
收录 98,067 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
将桌面游戏移植到移动平台的专业模式,包括触控方案(虚拟摇杆、手势检测)、小屏幕 UI 缩放、移动 GPU 性能优化、电池续航管理和平台特定功能。创建移动版或跨平台移动构建时使用。触发关键词:TouchScreenButton、virtual_joystick、gesture_detector、InputEventScreenTouch、InputEventScreenDrag、mobile_optimization、battery_saving、adaptive_performance、MOBILE_ENABLED
为 iPhone Duo(Xcode 27.1 / iOS 27.1 SDK)及不断变化的窗口尺寸适配和审查 SwiftUI 应用。适用于支持可折叠 iPhone Duo、外屏或内屏、垂直工具栏(toolbarVerticalBehavior、axisBehavior、visibilityPriority、ToolbarOverflowMenu)、工作表位置、保留区域和折叠处、ArrangementView、onHingeChange、CameraCaptureAccessory、NavigationSplitView、自适应 TabView 侧边栏、ViewThatFits、AnyLayout,或替换 UIDevice / UIScreen.main / idiom / orientation 布局分支。
在将 C++ 暴露给 Blueprint 或从 C++ 调用 Blueprint 时使用:UFUNCTION(BlueprintCallable)、BlueprintPure、BlueprintImplementableEvent、BlueprintNativeEvent、_Implementation、UBlueprintFunctionLibrary、WorldContext、DefaultToSelf、ExpandEnumAsExecs、DeterminesOutputType、latent 节点、FPendingLatentAction、FLatentActionInfo、UBlueprintAsyncActionBase、BlueprintAssignable、UINTERFACE、Execute_、TScriptInterface、UENUM(BlueprintType)、CallInEditor、FindFunction、ProcessEvent。当用户提到 'expose to Blueprint'、'custom Blueprint node'、'async Blueprint node' 或 'meta specifier' 时也使用。关于反射和容器基础,参见 ue-cpp-foundations;关于 details 定制,参见 ue-editor-tools。
沿受支持的迁移路径逐步升级 React Native Storybook。将 `@storybook/react-native` 项目从 5.3.x 升级到 6.5.x、从 6.5.x 升级到 7.6.x、从 7.6.x 升级到 8.3.x、从 8.x 升级到 9.x,或从 9.x 升级到 10.x 时使用。检测当前安装的 Storybook 版本,只选择下一步迁移,更新依赖和配置,重新生成 `storybook.requires`,在 `6.5.x -> 7.6.x` 升级期间将剩余的 `storiesOf` 故事转换为 CSF,并在完成一次版本升级后停止,不要一次跨越多个主版本。
在 Quarkus 中需要以编程方式使用 JDBC 时使用,涵盖 Agroal DataSource、参数化 SQL、事务、批处理和 Dev Services。适用于以下请求:审查 Quarkus 项目中的 JDBC 或 SQL 数据访问;改进 Quarkus JDBC 的事务和参数绑定;将 SQLException 转换为领域异常或流式处理大型结果集;修复 Quarkus 中 CDI 自调用绕过 @Transactional 的问题;审查 Quarkus JDBC 中 Agroal DataSource 的用法。属于 Plinth Toolkit
平台跳跃游戏专家蓝图,涵盖精准移动(coyote time、jump buffering、可变跳跃高度)、游戏手感打磨(挤压与拉伸、粒子轨迹、镜头震动)、关卡设计原则(难度曲线、检查点布置)、收集品系统(进度奖励)和无障碍选项(辅助模式、可重映射控制)。基于 Celeste/Hollow Knight 设计研究。触发关键词:platformer、coyote_time、jump_buffer、game_feel、level_design、precision_movement。
在 Databricks 上训练 ML 模型。适用于:使用 Optuna 进行分类/回归/深度学习(XGBoost、scikit-learn、LightGBM、PyTorch)、@prod/@challenger 别名、批量评分(普通模型使用 spark_udf,基于 feature store 的模型使用 fe.score_batch)、自定义 PyFunc、自定义 ResponsesAgent(LangGraph + UC Function/Vector Search);UC 特征表 + FeatureLookup + 时间点连接 + Lakebase 在线存储;声明式 Feature Views(create_feature、DeltaTableSource、RollingWindow/SlidingWindow/TumblingWindow、materialize_features、流式 Kafka 特征)。不适用于:端点运维(databricks-model-serving)、MLflow 评估(databricks-mlflow-evaluation)。
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。
