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
向项目的会话日志（`docs/LOGS.md`）追加一条结构化记录：本次会话做了什么、涉及哪些文件、做出了哪些决定，以及下一步——让下一次会话（或另一个人）无需重读 git 历史即可接续线索。在 `/clear` 之前、关闭 Agent 会话之前，或任何自然的停顿点运行它。与模型无关：该技能会沿用你的 Agent 会话当前使用的任何模型和投入程度。触发词："log this session"、"log-session"、"write a session log"、"journal what we did"、"record this session before I clear"、"save the session summary"。
从 Python 使用 FFmpeg 进行视频/音频处理、编码、流媒体和媒体操作的专家指南。在以下情况主动激活：(1) 通过 ffmpeg-python、PyAV、subprocess、moviepy 使用 Python+FFmpeg；(2) 编码（H.264、H.265/HEVC、VP9/WebM、AV1）；(3) 硬件加速（NVIDIA NVENC、Intel QSV、AMD AMF、VAAPI）；(4) 音频提取、转换、滤镜链；(5) 视频滤镜（缩放、裁剪、旋转、文字/图像叠加、色彩）；(6) 裁剪/拼接工作流；(7) HLS、DASH、RTMP 流媒体；(8) 元数据探测（ffprobe、ffmpeg.probe）；(9) 缩略图（单张 + 精灵图集）；(10) 帧精确的 PyAV；(11) 缺陷调试（滤镜后音频丢失、subprocess 死锁、Windows 路径、-y 提示）；(12) GIF、变速、画中画、模糊/质量检测。提供：库的选择、安装步骤、可复制粘贴的编码配方、硬件加速参数参考、错误处理、subprocess 最佳实践、面向生产级 Python+FFmpeg 流水线的性能调优。
生成自适应 Python 编码练习，全面培养实用的 Python 能力：基础语法、OOP、标准库、测试、命令行、自动化、后端服务、FastAPI、Flask、AWS 自动化、数据处理和生产脚本。当用户想要练习 Python、学习 Python 概念、审查 Python 代码、调试 Python 程序、构建后端 API、用 Python 自动化 AWS，或提到 Python 练习、挑战、pytest、FastAPI、Flask、boto3、脚本、命令行或自动化时使用。练习必须创建在 /home/laborant/repos/python-practice 下带日期的文件夹中。技能会在根目录的 learning-log.md 中记录反复出现的错误和澄清性问题；不使用进度跟踪脚本或动态进度数据库。
Salla 应用生命周期 webhook 事件——商家安装、更新、卸载、试用和订阅时 Salla 会触发什么。适用于处理 `app.installed`、`app.store.authorize`、`app.updated`、`app.uninstalled`、`app.trial.*` 或 `app.subscription.*`；在安装时进行配置；在卸载时清理；或构建商家状态机（installed → trial → active → expired → uninstalled）。基于 salla-webhooks（签名、幂等性、快速返回 200）和 salla-app-auth（令牌存储）构建。套餐/试用状态与权益 → salla-app-billing。
当用户想在网站上添加、修复或优化 schema 标记和结构化数据时使用。用户提到“schema markup”“structured data”“JSON-LD”“rich snippets”“schema.org”“FAQ schema”“product schema”“review schema”“breadcrumb schema”“Google rich results”“knowledge panel”“star ratings in search”或“add structured data”时也使用。凡是有人想让网页在 Google 中显示增强型搜索结果，都使用此技能。关于更广泛的 SEO 问题，请参阅 seo-audit。关于 AI 搜索优化，请参阅 ai-seo。
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。