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
只要涉及 LLM API 成本，或应当涉及成本时就主动使用。触发情形包括: “我的 AI 成本太高”、“优化 token 用量”、“我该用哪个模型”、“LLM 支出失控”、“实现 prompt caching”、“我们即将上线 AI 功能”、“给我搭一个 AI 端点”。不要等到有人明确抱怨成本——如果有人正在构建 AI 功能、设计 LLM 端点或在模型之间做选择，成本架构就该纳入讨论。出现以下任一情况时立即应用: 系统提示词超过几百个 token、所有请求都打到同一个模型、未设置 max_tokens，或缺少按功能维度的成本日志。不适用于 RAG 流水线设计（请用 rag-architect）。不适用于提升提示词质量或效果（请用 senior-prompt-engineer）。
阻塞性要求。在撰写或编辑任何 PR 标题/正文、issue 正文、GitHub Discussion 帖子/评论/回答、PR 评审评论、README/文档散文、行内代码注释、设计文档/RFC/回顾，或需求/验收标准之前，包括对上述任何产物进行编辑、文字校对、修订、改写、重述、重做、润色或重构的请求，以及在调用 create_pull_request、update_pull_request、add_pr_review_comment、edit_pr_review_comment、reply_to_comment、reply_to_review_thread 或 reply_and_resolve_review_thread 之前，都必须先调用本 Skill。
完整的 Python 类型提示系统。以下情况请主动启用：(1) 内置泛型（list[str]、dict[str, int]），(2) 联合类型（str | None），(3) Python 3.12+ 的类型参数语法，(4) 用于结构化类型的 Protocol，(5) 用于字典 schema 的 TypedDict，(6) Literal 和 Final 类型，(7) TypeGuard 和 TypeIs，(8) 用于装饰器的 ParamSpec，(9) Mypy/Pyright 配置。提供：类型语法、Protocol 模式、TypedDict、mypy 配置。通过渐进式类型策略确保静态类型安全。
使用 React Hook Form，通过 useForm、useWatch、useController、useFieldArray、subscribe() API 以及 Watch / FormStateSubscribe / FieldArray render-prop 组件，优化客户端表单验证性能。涵盖 RHF 7.82 新增的 resetDefaultValues() 和 disabled 字段数组选项。使用 React Hook Form 库构建客户端受控表单时应使用此技能。不涵盖 React 19 Server Actions、useActionState 或服务端表单处理（这些请使用 react-19 技能）。
将逻辑关系数据库设计方法提炼为 Agent 在设计或审查模式时应用的规则。涵盖设计顺序（使命 → 表 → 字段 → 键 → 关系 → 业务规则 → 视图 → 完整性审查）、一表一主题的分解、原子的单值字段、候选键/主键/外键、带删除规则与参与度的关系类型、数据完整性的四个层级、数据库与应用的业务规则、验证表、派生数据视图，以及需要避免的平面文件/电子表格/RDBMS 驱动反模式。该结构是逻辑的、与 RDBMS 无关，并且构建时即已规范化。在设计新的关系模式、审查或重构现有模式、解决冗余或重复数据、选择键、建模关系，或决定约束应放在何处时使用。
ROS1（Robot Operating System 1）开发的最佳实践、设计模式和常见陷阱。在构建 ROS1 节点、包、launch 文件或调试 ROS1 系统时使用本技能。每当用户提到 ROS1、catkin、rospy、roscpp、roslaunch、roscore、rostopic、tf、actionlib、消息类型、服务或任何 ROS1 时代的机器人中间件时触发。在将 ROS1 代码迁移到 ROS2、维护遗留 ROS1 系统或构建 ROS1-ROS2 桥接时也触发。涵盖 catkin 工作空间、nodelet、dynamic reconfigure、pluginlib 以及整个 ROS1 生态。
构建 Salla App Function 的第 3 步：根据 trigger 的 `template` 编写 handler 主体。在编写逻辑时使用——读取带类型的 `context`（payload/merchant/settings），通过 `Resp`（或实体 `Shipment`）builder 返回响应契约，保持在 V8-isolate 沙箱内（web 标准 API、用 `fetch` 发起 HTTP），并将每次 `fetch` 限制在同步/异步超时之内。由 salla-app-functions 路由；接下来用 salla-app-functions-validate 验证。Token 处理 → salla-app-auth；API 细节 → salla-api-core。
保存 Salla App Function 之前的必需步骤：严格保留模板的 wrapper——即它的第一行和最后一行——所有代码都放在 wrapper 内（不要提升 const/helper），并在编辑器的状态栏处用 TypeScript 编译器，对照 trigger 的 `types`（.d.ts URL）对 handler 进行类型检查——非严格模式，忽略未使用的变量（TS6133）——另外还要对照其 OpenAPI schema 验证任何已记录的 Admin API 调用（salla-api-core 循环）。`salla_functions action=save` 只校验这些 wrapper 行。由 salla-app-functions 路由；用 salla-app-functions-release 发布。
SE Ranking API 集成架构师。覆盖 SE Ranking 的全部接口面——Data API（关键词研究、反向链接、域名与竞争对手分析、SERP、网站审计、AI Search）和 Project API（排名跟踪、项目/关键词/反向链接管理、营销计划、子账户、AIRT 提示词）。回答关于端点、参数、JSON schema、积分消耗、速率限制或鉴权的任何“我该怎么做……”问题，并产出可直接粘贴的 cURL / Python / TypeScript / MCP 工具调用配方。在明确确认后，它也会实际写入 Project API 状态——创建项目、添加关键词、配置审计、设置 AIRT 提示词组。从所连接的 MCP 拉取实时工具 schema。与分析类技能（简报、审计、报告）不同，seo-api 产出集成配方并写入状态。当用户询问如何使用 SE Ranking API、哪个端点返回某项指标、如何构建排名跟踪器、Postman / cURL / Python 配方，或如何与 Looker / n8n / Make 集成时使用。
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。