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
提供 Azure Artifacts 开发方面的专家知识,包括故障排除、最佳实践、决策、限制与配额、安全性、配置、集成与编码模式,以及部署。适用于管理源、上游源、视图、.npmrc 身份验证、.artifactignore、通过 GitHub Actions 发布包及其他 Azure Artifacts 开发任务。不适用于 Azure DevOps(使用 azure-devops)、Azure Pipelines(使用 azure-pipelines)、Azure Repos(使用 azure-repos)或 Azure Boards(使用 azure-boards)。
在 inference.sh 上构建和部署应用。适用于入门、了解平台、创建应用、配置资源,或需要 inference.sh 应用开发概览时。支持 Python 和 Node.js。触发词:inference.sh app、belt app、inf.yml、inference.py、inference.js、deploy app、app development、build app、create app、GPU app、VRAM、app resources、app secrets、app integrations、multi-function app
在 Rails 8 应用中构建表单的专家指导。适用于创建表单、form_with、表单助手、嵌套表单、select 助手、文件上传、表单构建器、accepts_nested_attributes_for、fields_for、collection_select、grouped_collection_select、日期/时间选择、复选框、单选按钮、富文本区域或任何与表单相关的视图代码。涵盖基于模型的表单、基于 URL 的表单、带 _destroy 的复杂嵌套属性、自定义表单构建器、CSRF 令牌、嵌套表单的强参数以及 Stimulus 集成。
oRPC 指南——一个兼具端到端类型安全和 OpenAPI 兼容性的类型安全 RPC 框架。当用户明确提及“oRPC”,或要求“创建 oRPC procedures”“设置 oRPC server”“配置 oRPC client”“添加 oRPC middleware”“定义 oRPC router”“在 Next.js/Express/Hono/Fastify 中使用 oRPC”“使用 oRPC 生成 OpenAPI 规范”“将 oRPC 与 TanStack Query 集成”“使用 oRPC 流式传输”“处理 oRPC 错误”“设置 oRPC contract-first”“从 tRPC 迁移到 oRPC”,或询问 oRPC procedures、routers、middleware、context、plugins、adapters 或 server actions 时使用。涵盖服务器设置、客户端创建、中间件链、错误处理、OpenAPI 生成、文件上传、事件迭代器(SSE/流式传输)、server actions、contract-first 开发和框架适配器集成。不要用于通用 RPC/gRPC 问题、仅涉及 tRPC 的问题(无迁移情境),或不涉及 oRPC 的一般 TypeScript API 开发。
构建能将值返回给调用方的 UI 时使用 react-call 库(createCallable),适用于确认框、对话框、表单模态框、提示条、通知、上下文菜单和选择器。当 React 任务涉及此类“等待 UI”交互、代码导入 createCallable、useMutationFlow、react-call/host 或 react-call/vite,或用户提到 react-call 或 Callables 时使用。如果尚未依赖 react-call,但问题适用,可建议添加。涵盖 Declare→Root→Call、call 与 upsert 的区别、变更流程、多预览 Host、SSR 和单一 Root 规则
技术博客写作,包含结构、代码示例和面向开发者读者的惯例。涵盖帖子类型、代码格式、讲解深度和面向开发者的互动模式。适用:工程博客、开发者教程、技术写作、开发者内容、文档类帖子。触发词:technical blog、dev blog、engineering blog、technical writing、developer tutorial、tech post、code tutorial、programming blog、developer content、technical article、engineering post、coding tutorial、technical content
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。
