Skills
收录 99,064 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
使用 Three.js（WebGL/WebGPU）进行 3D Web 图形开发。功能：场景、摄像机、几何体、材质、灯光、动画、模型加载（GLTF/FBX）、PBR 材质、阴影、后期处理（bloom、SSAO、SSR）、自定义着色器、实例化、LOD、物理、VR/XR。操作：创建、构建、动画化并渲染 3D 场景/模型。关键词：Three.js、WebGL、WebGPU、3D 图形、场景、摄像机、几何体、材质、灯光、动画、GLTF、FBX、OrbitControls、PBR、阴影贴图、后期处理、bloom、SSAO、shader、instancing、LOD、WebXR、VR、AR、产品配置器、数据可视化、建筑漫游、交互式 3D、canvas。适用场景：创建 3D 可视化、构建 WebGL/WebGPU 应用、加载 3D 模型、添加动画、实现 VR/XR、创建交互式图形或构建产品配置器。
通过抓取每个端点页面并对每页进行 5 项检查评分来审计任意 API 文档站点：描述质量、是否存在 OpenAPI 规范、body 参数描述、响应码以及响应 schema 完整性。产出一份精良的交互式 HTML 报告，包含汇总评分卡、全站模式分析、按优先级排序的主要问题，以及带具体修复指导的逐端点发现。只要用户提供文档 URL 并要求审计、评审、分析或检查其 API 文档，就触发此技能。也应在以下情况触发："对 X 做同样的审计"、"审计 docs.company.com"、"检查 X 上的 API 文档"、"在 X 上运行 API 文档审计"、"评审 Y API 的文档"，或粘贴 URL 并附上 audit、review、crawl、check、analyse、quality、completeness 或 gaps 等词。始终使用此技能——不要在不遵循此结构化抓取-评分-报告工作流的情况下尝试审计。
通过 agent-browser 进行无头浏览器自动化——Rust CLI 守护进程，使用持久化身份验证配置文件，实现快速、可脚本化的并行浏览器操作。支持批量命令、网络拦截、设备模拟、按站点配置文件身份验证（仅首次使用有头模式登录，此后始终无头运行），以及通过 --session 创建并行隔离会话。工作流：ReviewStories（将 YAML 用户故事分派给并行 UIReviewers）、Automate（加载/运行参数化配方模板）、Update。向通用 Agent 委派后台并行抓取任务，并提供 agent-browser 使用说明。若网站启用了机器人检测，则回退到 Interceptor。适用于无头浏览器、批量抓取、快速截图、开发服务器测试、并行浏览器、后台自动化、提取数据、审查故事、自动运行配方、批量截图、并行抓取多个页面。不适用于部署验证或使用真实 Chrome 确认 UI（使用 Interceptor）；不适用于简单的单 URL 获取（使用 WebFetch）；不适用于绕过 CAPTCHA 或机器人检测（使用 BrightData 或 Interceptor）。
在 BlueField DPU 或 ConnectX NIC 上进行 DOCA Ethernet 数据包队列实操时使用此技能：在端口 / representor / SF 上启动 `doca_eth_rxq` 或 `doca_eth_txq`，在四种 `enum doca_eth_rxq_type` 值（`_REGULAR` / `_CYCLIC` / `_MANAGED_MEMPOOL` / `_SHARED_MEMPOOL`）中选择，依据 `_cap_*` 查询设置突发或散布-聚集长度，提交 `doca_eth_txq_task_send` / `_lso_send`（携带数据包 `doca_buf`，不存在 `doca_eth_frame` 结构体），或调试 Ethernet 调用返回的 DOCA_ERROR_*。`doca_eth_rxq` 和 `doca_eth_txq` 是两个 Core context；一次 `doca_ctx_start()` 不会同时启动两者。隐含表述也应触发：“RX 队列已启动但没有数据包到达”“线速下 send-task 返回 AGAIN”“固定 MTU 入站流量应使用哪种队列类型”“不使用 sudo 时设备打开失败”或“这里支持 L3 校验和卸载吗”。对于安装 DOCA、编写流规则/转发程序、主机↔DPU 控制消息或 RDMA 数据传输，应拒绝并转交其他技能。
用于与框架无关的决策流程：为 GenAI/LLM 应用（Python 或 TypeScript，任意提供商/Agent SDK）添加检测，使其发出可在 Dynatrace 中查询的 OTel GenAI 语义约定（gen_ai.*）spans。分四步：检测、添加仪表、增强、验证。确定给定 SDK 所需的方法；不取代 dynatrace-oss/dynatrace-ai-agent-instrumentation-examples 中针对具体框架的配方。触发条件：“instrument this GenAI app”“add tracing to this LLM app”“how do I get gen_ai spans into Dynatrace”“onboard this agent app to AI Observability”。不要用于分析已完成检测的应用的遥测数据（使用 dt-obs-genai），也不要用于 Python/TypeScript 以外的语言。
将单个 Figma 组件（或任意节点）提取为深度达 N 层的完整递归树——每个子节点的布局、填充/描边/效果、排版、已解析的绑定变量（token 名称 + 代码语法）、INSTANCE mainComponent 引用、原型反应和注释。当你需要最高保真度数据来为某一个组件生成生产代码时使用——触发词：'get the full component tree'、'deep extract this component'、'give me everything about this node for code gen'、'resolve all the tokens in this component'、'what instances does this component nest'、'extract reactions/prototype links'、'high-fidelity component spec'。可在任何套餐下将绑定变量解析为 token 名称。远比原生 MCP 的 get_design_context / get_metadata 更深入。
使用 mobilecli 命令行工具或 JSON-RPC API 运行移动端自动化、应用测试，并与 iOS 和 Android 设备、模拟器、仿真器和应用交互。只要用户想要列出已连接设备、启动或关闭模拟器/仿真器、截取移动端截图、开始屏幕录制、发送按键/触摸输入（点按、文本、滑动、捏合、硬件按钮）、管理应用（安装、卸载、启动、终止、获取前台应用）、检查 webview（查询 DOM、执行 JS、导航）、在设备上下载/上传文件、获取崩溃报告、安装 mobilecli，或在 Mobile Next 云上分配和释放远程真机，就触发此技能，即使用户没有明确提到 "mobilecli"。需要 mobilecli npm 包；若缺失，该技能会安装它。
使用 Next.js 和 Turborepo 进行全栈 Web 开发。技术栈：Next.js 14+（App Router、RSC、Server Actions、PPR、SSR、SSG、ISR）、Turborepo（monorepo、流水线、远程缓存）、RemixIcon（3100+ 图标）。功能：服务端组件、API 路由、中间件、缓存策略、构建优化、monorepo 管理。操作：创建、构建、部署和优化 Next.js 应用，设置 monorepo，配置缓存。关键词：Next.js、App Router、Server Components、RSC、Server Actions、SSR、SSG、ISR、PPR、Turborepo、monorepo、remote cache、build pipeline、parallel execution、workspace、pnpm、图标。适用场景：构建 Next.js 应用、实现 SSR/SSG、设置 monorepo、优化构建性能、配置缓存策略、管理共享依赖。
将 nuqs 代码库从 v2.5 之前的模式迁移出去——已弃用的 `throttleMs`、围绕 `useQueryState` 手写的 setTimeout/useState 防抖、未检查的 `parseAsJson` 类型转换、未加版本号的 `nuqs/adapters/react-router` 导入，或 `ParserBuilder<T>` 类型引用。扫描仓库，生成 dry-run 报告，请求确认，应用 AST codemod，然后运行 `tsc --noEmit` 加用户的 lint 作为门禁。即使用户只提到 "upgrade nuqs" 或 "migrate to nuqs v2.5+" 而未点名具体模式也要触发——它们几乎总是存在于 v2.5 之前的代码库中。
帮用户把私有项目整理成可开源的仓库。核心能力：（1）扫描源码和 git 历史中的密钥/token 泄漏；（2）根据项目场景推荐开源协议（MIT / Apache 2.0 / GPL 等）并生成 LICENSE；（3）补齐 README 免责声明、CONTRIBUTING.md、SECURITY.md、.gitignore 等开源必备文档；（4）检查 bundle identifier、package.json 等所有权/商标隐患。触发词：「开源」「open source」「选择协议」「LICENSE」「准备开源」「检测密钥」「secret scan」「上传 github」。
使用此技能，通过理解 Compose HotSwan 使用的三个逐级升级层级（tier 1 定向重组、tier 2 组合重置、tier 3 Activity.recreate），让 Jetpack Compose 状态在 HotSwan 热重载之间保持存活，并选择停留在 tier 1 内的编辑与状态持有者，此时滚动位置、懒加载项、对话框状态和每个 composable 的 remember 值都能存活。说明哪些编辑会强制升级、哪些状态持有者在每个层级中存活，以及当迭代循环必须升级时如何提升临时 UI 状态。适用于开发者说“热重载后滚动跳到了顶部”、“丢失了对话框状态”、“lazy column 重新拉取”、“标签页选择被重置”，询问 HotSwan 重载为何升级到 tier 2 或 3，规划重构并需要知道它触及哪个作用域，或想了解哪些状态持有者在组合重置后存活。
根据*已安装版本*查阅 Python 包的公共 API，并缓存值得保留的内容。按问题类型分为四种方式：（0）命中 `scratch/api/<lib>/<version>/` 下的缓存；（1）对符号使用 `inspect.signature` + `pydoc.render_doc`；（2）使用 `dir` / `pkgutil.iter_modules` 查看模块接口；（3）使用 WebSearch + WebFetch 查阅对应版本的文档以解答叙述性问题（“如何”“该选哪个”“X 在 Y 条件下返回什么？”）。绝不凭训练数据记忆写出符号——认得不等于查过。触发条件——满足任一项：- 即将在代码中写出某个符号（函数 / 类 / 方法 / 参数）。- 用户询问“X 的签名是什么？”“Y 模块中有什么？”“如何调用 X？”“A/B 应该用哪个？”。- 用户询问“X 在 <条件> 下返回什么？”（方式 3——见决策表）。- 其他工作流技能（`build-ml-pipeline`、`evaluate-ml-pipeline`、`iterate-from-skore`、`smoke-test-ml-pipeline`）要求“查阅 API 技能”。- 即将凭记忆采用某个库“显而易见”的用法。以下情况跳过：本轮刚读过的调用点已清楚显示签名；工作仅涉及文件系统 / shell（不涉及 Python 符号）；`scratch/api/<lib>/<version>/<topic>.md` 缓存文件已解答问题（仍属于方式 0 查阅，只是不需要获取）。使用方法：先通过临时文件解析包版本（创建 `scratch/<ts>_version_<pkg>.py`，内容为 `import <pkg>; print(<pkg>.__version__)`，然后运行 `pixi run python scratch/<ts>_version_<pkg>.py`）。接着列出 `scratch/api/<lib>/<version>/`。然后根据“问题类型？”表选择方式。叙述性问题的查找结果需写回缓存。**所有 Python 执行都必须通过 `scratch/<ts>_*.py` 文件；无论代码多短，都禁止内联使用 `python -c`。**特定技术栈的指南位于 `references/stack_orientation.md`——按需加载。
一体化发布流水线——提交未提交的工作、运行按变更门控的 lint 预检、撰写带日期的变更日志条目、组合 Conventional Commits 风格的 PR 标题、推送、创建或更新 PR、将关联的 Linear issue 移至 In Review，然后串联到 `triage-pr`（第 11 步），推动 PR 达到可合并状态。直到 triage-pr 达到终态（其第 13 步报告、其人工拦截信封，或记录的停止），或使用了带说明理由的 `--skip-triage` / `triage: false` 之前，本流程都不算完成。当被要求发布、send it、完成分支、创建或更新 PR，或收尾并推送时使用。是对 `commit`、`preflight`、`changelog`、`linear-sync`、`pr` 和 `triage-pr` 的轻量编排器；负责分支守卫、发布类型决策、PR 标题、推送和 PR。同时服务于 monorepo 和单包仓库。
使用此技能解释 Compose 编译器为何将某个类或 composable 参数归类为 stable、runtime、unknown 或 unstable。涵盖 12 阶段推断算法、五种编译器级稳定性类型（Certain / Runtime / Unknown / Parameter / Combined）、泛型位掩码编码（Pair=0b11、ImmutableList=0b1）、Known Stable Constructs 注册表，以及由 `@StabilityInferred` 生成的运行时 `$stable: Int` 字段。适用于开发者问“为什么 X 被归类为 Y？”，稳定性报告显示出人意料的 `runtime stable`、`unknown` 或 `unstable` 判定，涉及泛型、继承、循环、接口或跨模块类，或用户提到 `$stable`、`@StabilityInferred`、分离编译，或“编译器认为我的类不稳定但它看起来没问题”时。
Unreal Engine 5.x Gameplay Ability System (GAS) C++ 开发专家指南。涵盖 AbilitySystemComponent、GameplayAbilities、GameplayEffects、Attributes/AttributeSets、GameplayTags、GameplayCues、AbilityTasks、预测/复制以及常见模式。当用户在 GAS 语境下询问 GAS、gameplay abilities、gameplay effects、attribute sets、ability system component、gameplay tags、gameplay cues、ability tasks，或任何与 UAbilitySystemComponent / UGameplayAbility / UGameplayEffect / UAttributeSet 相关的 C++ 代码时使用。关于技能预测、技能复制、使用 GAS 的连招系统、冷却、消耗、堆叠，或基于 GAS 构建的伤害/治疗管线的提问也会触发。
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。