Skills
收录 98,639 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
每当用户要求构建、创建、设计、重新设计、润色、审查、制作动画、改进、修复或“让任何前端界面更漂亮/更整洁/更美观”时,都使用此 skill——包括落地页、仪表板、作品集、SaaS 应用、营销网站、组件、主视觉区、导航栏、页脚、定价表、海报、移动 UI,或任何 Web/React/Next.js/Vue/Svelte UI 工作。用户提到 Tailwind、shadcn、Framer Motion、21st.dev、React Bits、动画、排版、调色板、设计品味、“让它看起来更高级”、“改进外观”或“别那么千篇一律”时也使用。贯彻生产级设计规范(排版、色彩、动效、布局、无障碍、文案),并禁止通用 AI 美学,例如 Inter 字体、紫到蓝渐变、三卡片功能区、h-screen 主视觉区、John Doe 占位数据,以及“提升/无缝/释放潜力”等填充文案。生成项目 DESIGN.md,以便在不同会话中固定设计令牌。整合 UI/UX Pro Max、Framer Motion、21st.dev Magic、React Bits、Anthropic frontend-design、Impeccable 和 design-taste-frontend 的规则。
已由 /claudex-loop(原 /crucible;其文档感知模式涵盖此变体)取代——除非明确需要此技能,否则优先使用该技能。通过持续更新文档来强化双阶段计划。第一阶段(你 ↔ Claude)——Claude 逐个提问,深入访谈你对计划的想法,并根据项目现有领域模型和术语表(CONTEXT.md)提出质疑,明确模糊术语,用具体场景进行压力测试,交叉参考代码,并在决策逐渐明确时直接更新 CONTEXT.md 和 ADR。第二阶段(Claude ↔ Codex)——Claude 将定稿计划写入 PLAN.md,OpenAI Codex 在只读沙盒中对其进行对抗性审查(VERDICT:APPROVED/REVISE);Claude 修改后在同一个 Codex 会话中重新提交,直到获批或达到 MAX_ROUNDS 上限,然后你在编写任何代码前签字确认。用户说“/grill-with-docs-codex”“根据文档质询我,再让 codex 审查”“根据领域模型对计划进行压力测试,再请另一个模型检查”,或者即将在术语和 ADR 已确立的项目中构建高风险功能,并希望确保一致性、完善文档并进行跨模型核验时使用。基于 Matt Pocock 的 grill-with-docs(MIT)。不用于审查已编写的代码(使用 /codex:review),也不用于琐碎更改。
在 mariadb-operator/mariadb-operator 的 GitHub issue 或 pull request 中发表评论(或正式的 PR 审查)。当用户希望为此仓库向 GitHub 发布内容时使用,例如“评论 issue #123”“将此内容作为 PR 评论发布”“在 #456 留言”或“回复 PR”;尤其适用于用户希望将 mariadb-operator-pr-review 技能的输出发布到 GitHub,而不是只显示在聊天中,例如“审查 PR #1234 并作为评论发布”或“将审查结果发布到 PR”。发布前始终与用户确认确切的评论文本,绝不自主发布。
Implementar e revisar aplicações Next.js com App Router, Server e Client Components, data fetching, cache, mutations, routing, metadata, segurança e deploy. Use quando houver dependência next ou next.config e a tarefa tocar rota, layout, Server Action, cache ou runtime; use também para decidir a fronteira server/client; não use para lógica de estado/efeito React independente de framework — aí use a skill React; confirme sempre o router (App ou Pages) e a versão antes de recomendar, pois cache e defaults mudam entre gerações.
交互式需求探索与实现工作流:通过选择题收集需求(意图、范围、约束、偏好),扫描代码库以推断现有信息,然后直接在项目中编写 AWS 架构脚手架和实现。用户希望在 AWS 上构建新应用、搭建项目脚手架,或扩展/重构现有项目时使用——适用于需要先进行结构化需求探索、再修改代码的任务,而非一次性查询。不适用于:查询 AWS Activate、计划或额度的事实信息;要求提供单条可复制粘贴的提示词;非 AWS 架构工作;不涉及代码修改的架构建议(参见 architect-for-startups);以 AI Agent 为核心的新想法,如运行时选择、Agent 架构或 Agent 概念验证(参见 agent-advisor);或迁移现有 GCP/Azure/Heroku 工作负载、重写 LLM SDK(参见 gcp-to-aws / azure-to-aws / heroku-to-aws / llm-to-bedrock)。
实现并配置 Syncfusion .NET MAUI AI-Powered Smart Text Editor (SfSmartTextEditor)。适用于使用 SfSmartTextEditor、AI 驱动的文本输入、预测文本建议、行内或弹出式建议,或 UserRole/UserPhrases 配置。涵盖建议显示模式、自定义 AI 服务(Claude、DeepSeek、Gemini、Groq)、Azure OpenAI 集成和自定义选项。
基于 agent-desktop PlatformAdapter 的 C-ABI 绑定。使用方(Python ctypes、Swift、Node ffi-napi、Go cgo、C++、Ruby fiddle)链接 libagent_desktop_ffi.{dylib,so,dll},并直接调用 `ad_*` 函数,而非每次调用都启动 CLI 二进制文件。标准的观察-操作工作流为:ad_init → ad_adapter_create[_with_session] → ad_snapshot → 读取限定引用(@s8f3k2p9:e5)→ ad_execute_by_ref → ad_free_string → ad_adapter_destroy。
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。
