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
构建、打包并部署编译后的 Airflow Go SDK 包，以便 ExecutableCoordinator 运行它们。用户需要编译 Go 任务包，询问 `go build`、`go tool airflow-go-pack`、AFBNDL01 自包含可执行包、打包或检查程序包、将其放入 `executables_root`、为 worker 交叉编译程序包、`go-sdk` 模块版本/标签/伪版本，或将程序包部署到 Airflow worker（Docker、Kubernetes 或 Astro）时使用。任务代码请参阅 authoring-go-sdk-tasks；共享协调器设置请参阅 configuring-airflow-language-sdks。
对现有文档进行对抗式审查，包括故事、计划、验收标准、规范或设计稿，以找出缺失状态、未处理的边缘情况、未声明的假设、无法验证的标准，以及仍然过于宽泛或横向的切片。通过交互逐次提问，并将每个回答写回文档，作为新的验收标准、计划更新或设计稿状态规范。当文档需要在规划或编码前进一步完善时使用（“还缺什么？”、“挑挑这里的问题”、“把这个完善一下”）。需要有可供检查的文档；如果还没有文档，只有模糊的决策树，请使用 specification 或已安装的 grill-me skill；如需拆分过大的工作，请参阅 story-splitting。
与技术无关的模块化系统指南：限界上下文、清晰边界、可组合性、状态隔离、显式契约、故障隔离、脚手架工作流、拆分与合并标准、上下文内子单元以及合规审查信号。用于设计或审查模块结构、服务边界、包布局、跨领域依赖、“应该如何拆分？”、模块化评估、领域间耦合、全新上下文设计，或不预设特定框架、语言或仓库布局的架构讨论。不要用于执行完整的 Patterns 1–5 仓库分解流程或逐模式清单（使用 modular-decomposition）、以分阶段提取路线图为主要交付物的任务（使用 decomposition-planning-roadmap），或端到端的旧系统迁移策略（使用 legacy-migration-planner）。
inference.sh 的 Python SDK —— 运行 AI 应用、构建 Agent 并集成所有模型。包名：inferencesh（pip install inferencesh）。支持同步/异步、流式传输、文件上传。可用模板或临时模式构建 Agent，并提供工具构建器 API、技能和人工审批。适用场景：Python 集成、AI 应用、Agent 开发、RAG 流水线、自动化。触发词：python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python。
适用于 Roblox 游戏保存或加载玩家数据，或玩家报告数据未保存、进度丢失、回滚、物品重复或购买奖励发放两次的情况。触发项：DataStoreService、UpdateAsync、SetAsync、BindToClose、ProfileStore、ProfileService、DataStore2、会话锁定、数据架构或迁移、Developer Product ProcessReceipt、玩家交易、OrderedDataStore 排行榜、MemoryStore、MessagingService、TeleportService 和预留服务器、DataStore 配额和限流（错误 301 至 306）、“必须先将此场景发布到网页才能访问 DataStore”，以及在未发布的场景中测试数据代码。
在 Roblox 体验中编写、审查或调试 Luau 时使用：task.spawn 与 task.defer 与 task.wait、替换 wait() 或 spawn()、Deferred 事件和 SignalBehavior、处理程序运行顺序错误或完全不运行、'attempt to yield across metamethod/C-call boundary'、--!strict 和新类型求解器、类型化类和元表、Destroy 和清理、'server memory keeps growing' 或内存泄漏、使用 Actors 和 SharedTable 的 Parallel Luau、'not safe to write in parallel'、--!native 或 'make this script faster'、缓冲区、协程。
适用于 Roblox 游戏销售商品或规划实时运营的场景：Developer Products、game passes、experience subscriptions、Roblox Plus 权益、ProcessReceipt 或 BindReceiptHandler、“买了却没收到”、购买奖励发放两次、商店 UI 价格、带概率的蛋、箱子或战利品箱（付费随机物品、PolicyService）、激励视频广告、AnalyticsService 漏斗、经济系统或自定义事件、ConfigService 实时配置、A/B 实验、价格优化或区域定价、游戏缩略图和图标、通关率、Creator Rewards、Ads Manager 广告活动，或发布与更新计划
Rails 应用中 Action Mailer 的专家指导。在创建 mailer、发送邮件、构建邮件模板、配置投递、编写 mailer 预览或处理事务性邮件时使用。触发词："mailer"、"email"、"send email"、"action mailer"、"mail template"、"deliver_later"、"email notification"、"transactional email"、"mailer preview"、"welcome email"、"notification email"。
构建与 Rails 表单、校验、序列化和 Action Pack 集成、且无需数据库的纯 Ruby 对象。在构建表单对象、搜索表单、API 封装、配置对象、虚拟模型或任何需要类模型行为的 PORO 时使用。触发词："active model"、"form object"、"plain Ruby object"、"non-database model"、"ActiveModel"、"PORO"、"service object validation"、"virtual model"、"tableless model"、"search form"、"ActiveModel::API"、"ActiveModel::Model"。
使用网络搜索和大模型构建 RAG（检索增强生成）流水线。工具：Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、通过 OpenRouter 调用 Gemini。能力：研究、事实核查、有依据的回答、知识检索。用途：AI Agent、研究助手、事实核查工具、知识库。触发词：rag、retrieval augmented generation、grounded ai、search and answer、research agent、fact checking、knowledge retrieval、ai research、search + llm、web grounded、perplexity alternative、ai with sources、citation、research pipeline。
为初创公司量身定制的 AWS 架构建议，根据公司的阶段（营收前至 B 轮及以后）、团队规模、资金可支撑时间和可用额度调整建议。创始人需要指导或建议而非代码更改时使用：选择哪些服务、如何规划或审查架构、如何延长额度使用时间并控制成本，或如何为融资或技术尽职调查准备架构。若要通过交互式探索流程搭建架构并将其写入代码库，请使用 start-building-for-startups。若专门需要选择 AI Agent 运行时或获取 Agent 架构建议，请使用 agent-advisor。以下情况不要使用：编写或搭建代码、查询 AWS Activate／计划／额度的事实信息（参见 knowledge-base-for-startups）、获取单条可复制粘贴的提示词（参见 prompt-library-for-startups），或计划迁移，例如 GCP-to-AWS、Azure-to-AWS 或 Heroku-to-AWS（参见迁移技能：`gcp-to-aws`、`azure-to-aws`、`heroku-to-aws`、`llm-to-bedrock`）。
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。