Skills
收录 98,873 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 AI Language 开发方面的专业知识,包括故障排查、最佳实践、决策、架构与设计模式、限制和配额、安全、配置、集成与编码模式以及部署。使用 CLU、自定义/医疗 NER、CQA、情感/PII API 或 Language/TA/医疗容器,以及其他 Azure AI Language 相关开发任务时使用。不适用于 Azure AI Search(使用 azure-cognitive-search)、Azure AI Document Intelligence(使用 azure-document-intelligence)、Foundry Tools 中的 Azure Speech(使用 azure-speech)或 Azure Translator(使用 azure-translator)。
Azure Translator 开发方面的专业知识,包括故障排查、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。使用 Translator REST/SDK API、Custom Translator、术语表、批量文档作业或 Docker 容器,以及处理其他 Azure Translator 相关开发任务时使用。不适用于 Azure AI Language(请使用 azure-language-service)或 Foundry Tools 中的 Azure Speech(请使用 azure-speech)。
PRD 引导工具(John the PM)。编写并维护产品需求文档,包括功能需求(FR-###)、非功能需求(NFR-###)、史诗大纲、用户故事、验收标准,以及 MoSCoW/RICE 优先级排序。支持三种意图:创建新 PRD、更新现有 PRD,或验证质量和可追溯性。输出 prd.md 和 addendum.md(补充内容/备注),并将决策追加到 decision-log.md。用户说“创建 PRD”“编写产品需求”“起草需求”“定义功能/非功能需求”“将其拆分为史诗和故事”“排列功能优先级”“MoSCoW”“为这些功能进行 RICE 评分”“更新 PRD”“添加需求”“验证我的 PRD”“我的 PRD 是否完整”“审查需求可追溯性”时使用。仅用于规划,不会编写应用代码、运行测试、执行 lint 或构建。
在 Agent 执行实施计划之前进行把关——发现虚构路径和不实复用,而非错别字:读取完整的计划 Markdown 及其配套 JSON,对照实际代码仓库核实每个文件路径和复用声明,质疑范围、架构、依赖图、风险和测试覆盖,然后为每个部分评分并给出 APPROVE / REVISE / REJECT 结论。以分支审查工作流运行,拥有独立的推理预算,与主执行流程隔离。结论仅基于有证据支持的发现:绝不敷衍批准重要计划,也不捏造问题,但确实没有问题的部分可以通过;只读,不修改计划。用户要求在执行前审查或把关计划时使用。
将每个副作用与原生通道都装配为 Provider 背后的可注入接口,该 Provider 在组合根覆盖之前抛出 UnimplementedError;每个 flavor 一个实时实现,值类型签名返回类型化结果,手写遵守契约的 fake 优先于 mock,MethodChannel 隔离在一个 lib/native/ 目录中,版本化的跨语言契约在一次提交中同时修改两端。在添加或更改 ShareService/AnalyticsService/RemoteConfigService 或任何副作用端口、通过 clockProvider 注入 Clock(package:clock)、MethodChannel/平台通道或原生 widget 桥、flavor 入口点(main_*.dart)或按 flavor 的 provider 覆盖、在 Kotlin/Swift 中镜像的共享文件/JSON 契约、替换 widget/notifier/repository 中散落的 DateTime.now() 或直接 SDK 调用,或在测试中通过 ProviderScope(overrides:) 装配 fake 时使用。
在 wonder-image/app 框架包中工作——位于 github.com/wonder-image/app 的 Composer 库。这是框架核心,不是使用它的网站。以下情况触发:- 仓库的 composer.json 声明 `"name": "wonder-image/app"` - 编辑 `class/App/*`、`app/config/routes/*`、`app/http/*`、`app/bootstrap/*`、`app/middleware/*`、`class/App/Module/*`、`class/Console/*` 下的文件 - 编辑 `class/Elements/Components/*` 下的共享 UI 组件、`class/Elements/Media/*` 下的媒体,或 `class/Themes/{Wonder,Bootstrap}/*` 下的渲染器 - 修改 Model、Resource、PageSchema、Repeater、ModelRegistry、ResourceRegistry、ResourceRouteRegistrar、Credentials 或 `wonder-image.php` 入口文件 - 更改引导顺序、`ROOT`/`.env` 解析、模块发现、生成的后端/API CRUD 路由,或 `php forge ...` 命令源文件 - 编辑组件目录 `docs/components/*`、`class/Docs/*` 或 `bin/docs.php` - 编辑 `class/Http/*`、`class/Auth/*`、`class/Api/*`、`class/Backend/*`、`class/App/Security/*` 或 `class/App/Support/Upload*` 下的请求、身份验证或安全代码(CSRF、Cookie、重定向、上传、导出、API 令牌)- 更新有关引导、架构、路由或布局约定的 `docs/app/*`。以下情况跳过:- 仓库是将 wonder-image/app 安装在 `vendor/` 下的 Wonder 网站(例如 wonder-image/new-site 或由其脚手架生成的项目)——使用 wi-site - 改动位于网站的 `custom/`、`app/Models`、`app/Resources`、`lang/` 或 `assets/` - 任务涉及 wonder-image/lib(JS/CSS 设计系统)——这是不同的仓库
Azure Digital Twins 开发专家知识,涵盖故障排除、最佳实践、决策制定、架构与设计模式、限制和配额、安全性、配置、集成与编码模式以及部署。适用于建模 DTDL 图、集成 IoT Hub/ADx、配置终结点/路由、保护访问或调整查询单元,以及其他 Azure Digital Twins 相关开发任务。不适用于 Azure IoT Hub(使用 azure-iot-hub)、Azure IoT Central(使用 azure-iot-central)或 Azure IoT Operations(使用 azure-iot-operations)。
提供 Azure IoT 开发方面的专业知识,包括最佳实践、安全性、配置、集成与编码模式以及部署。用于管理 Device Registry 命名空间、设备证书/CA、设备群配置、IoT SDK 连接或软件更新,以及其他 Azure IoT 相关开发任务。不适用于 Azure IoT Central(使用 azure-iot-central)、Azure IoT Edge(使用 azure-iot-edge)、Azure IoT Hub(使用 azure-iot-hub)或 Azure Defender For Iot(使用 azure-defender-for-iot)。
提供 Azure IoT Edge 开发方面的专业知识,包括故障排除、最佳实践、决策、架构和设计模式、限制和配额、安全、配置、集成和编码模式以及部署。用于配置 EFLOW 设备、DPS/X.509 预配、网关/嵌套拓扑、CI/CD 部署或 IoT Edge 指标/日志,以及其他 Azure IoT Edge 相关开发任务。不适用于 Azure IoT Hub(使用 azure-iot-hub)、Azure IoT(使用 azure-iot)、Azure IoT Operations(使用 azure-iot-operations)或 Azure Stack Edge(使用 azure-stack-edge)。
将 PostHog 端点(以 API 路由形式暴露的已保存 HogQL/insight 查询)复制到同一组织中的另一个项目,或在同一项目下以新名称复制一份。适用于用户想要复制端点、把端点从 staging 提升到 production、在另一个工作区中复现端点的查询/变量/新鲜度配置,或克隆端点以便迭代的场景。与 feature flag 和实验不同,端点没有原生的跨项目复制工具——本技能涵盖先读取再重建的流程(endpoint-get 然后 endpoint-create)、所需的 active-project 切换、名称冲突检查,以及安全默认值(在目标中以未物化方式落地,用 endpoint-run 验证)。不涵盖编辑端点版本(参见 managing-endpoint-versions)或从头编写全新端点(参见 creating-an-endpoint)。
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。
