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
使用 Clean Architecture、共享包中的 Zod 契约、由 Zod 生成 OpenAPI 以及薄控制器,为 Bun + Hono 后端设计 HTTP API。支持两种可选约定——标准 REST(资源路径配合 GET/POST/PATCH/PUT/DELETE)和仅用 POST 的基于动作的路径——每个项目选择一种。用于定义新端点、审查或重构现有路由、设计请求/响应契约与响应封装、制定 API 标准,或将类型化的应用错误映射到 HTTP 状态码。不要用于 GraphQL、tRPC、非 Hono 运行时或纯前端事项。
审计现有仓库或多模块子系统,提出有证据支撑的架构改进,对有限候选方案排序,并以带前后对比图和首选建议的可视化 HTML 报告呈现。适用于用户询问代码库中哪里投入架构收益最高、希望多个架构候选方案排序,或需要诊断系统性耦合、散弹式修改、可测试性或 AI 可导航性问题时。针对单个具名模块的职责、深化、拆分或契约,请使用 codebase-design;针对源码树或包审计,请使用 structure-codebase;针对已选路径且其成功是有证据支撑的净机制减少主张的情况,请使用 reduce-system-complexity。默认是审计与筛选。
Java 语言(17+)。涵盖现代特性、模式与最佳实践。在编写 Java 应用、Spring Boot 后端或企业级系统时使用。使用场景:用户提到 "java"、"records"、"sealed classes"、"streams",或询问 "pattern matching"、"switch expressions"、"Optional"、"collections"、"generics"。不适用于:审阅现有 Java 代码——请使用 `review/java`,它涵盖 javac 和未配置的构建不会报告的缺陷。不适用于:Spring Boot 具体内容——请改用 `backend-spring-boot` 技能。不适用于:Lombok 注解——请改用 `lombok` 技能。不适用于:MapStruct——请改用 `mapstruct` 技能。
面向 2026 标准开发的资深 Java 与 Spring Boot 4 / Spring Framework 7 架构师技能。当用户要求使用 Spring Boot 4.x、Spring Framework 7.x、Spring Modulith 或任何相关 Spring 生态项目来构建、搭建脚手架、设计、审查或讲解 Java 应用时使用。触发场景包括:创建 REST API、设计微服务、配置数据访问(JdbcClient、JPA 3.2、R2DBC)、响应式编程(WebFlux)、安全(Spring Security 7)、可观测性、GraalVM 原生镜像、Gradle/Maven 构建配置、Jakarta EE 11 迁移,以及任何需要地道现代 Java(Java 25:记录、密封类、结构化并发、作用域值、模式匹配、JSpecify 空值安全)的任务。
通过半形式化执行追踪(Premises → Trace → Divergence → Trigger → Remedy)查找单个文件或函数中的逻辑缺陷。当用户分享代码并怀疑有问题但未指出具体故障时触发——例如 "review this"、"does this look right"、"check this function"、"audit this code"、"tests pass but prod fails"。范围硬性规则:仅限一个文件或一个函数。目录或整个模块请使用 logic-health;已确认的故障(堆栈跟踪、失败的测试、特定错误值)请使用 logic-locate;两个版本对比请使用 logic-diff;仓库范围的自动修复请使用 logic-fix-all。以下情况请勿触发:样式/格式、安全扫描、性能、测试生成、架构或设计问题。
通过改用基于线程的并行池,加速本地 parfor、parfeval 或 spmd。当用户描述本地并行性能缓慢或令人失望时触发,即使未提及线程。症状:笔记本/工作站上的 parfor 比预期慢,或“仅比 for 略快”;parfor 随 worker 数量增加扩展性差;ticBytes/tocBytes、Parallel Pool 仪表盘、mpiprofile 或系统工具显示每个 worker 存在大量数据传输;大型广播变量或切片输入使迭代变慢;开启进程池在短工作负载中占主导;用户提到序列化或数据传输开销。也适用于任何关于代码或函数能否在基于线程的池上运行的问题。对于非池相关的 MATLAB 性能工作(向量化、预分配、性能分析),请改用 matlab-optimize-performance。
将 mise 配置为项目唯一的运行时和命令行工具管理器。每个 mise.toml 都包含 [settings] disable_backends = ["ubi", "asdf"] 和 lockfile = true,完整固定所有版本,提交 mise.lock 和 .mise/locks/,通过 pypi 管理 Python 命令行工具(每个工具使用独立的私有 Python 和 venv,并基于锁定的 wheel-only 依赖图),通过 npm 管理 Node 命令行工具,并禁止使用相互竞争的管理器(brew/nvm/asdf/volta/fnm/pyenv/ubi/pip/pipx/uv tool)。
当用户要求优化、导出、部署服务、压缩或加速 ML 推理时,应使用本技能。主动在以下情况激活:(1) 延迟、吞吐量、p95/p99、批处理、并发、KV cache、显存或成本问题;(2) 量化 INT8/INT4、GPTQ、AWQ、bitsandbytes、剪枝、稀疏化、蒸馏;(3) ONNX export、ONNX Runtime、TensorRT、TorchScript、torch.compile、XLA、OpenVINO、Core ML、TFLite;(4) Triton、TorchServe、TF Serving、BentoML、Seldon、KServe 配置;(5) 边缘部署、CPU/GPU/TPU/Inferentia 服务。提供:硬件感知的推理优化和安全的基准测试。
仅适用于 NocoBase 2;切勿在 NocoBase 3 项目中使用。当任务提供了需要复现的原型——一个 HTML 文件、一张图片或一个链接,包括发布形式的 "Build a NocoBase app — X … Match the layout and signature visuals of this reference prototype: <url>"——或者有人说构建出的页面 "doesn't match the prototype / looks monotone / is ugly" 时使用。原型/URL 的存在就是触发本 skill 的条件,即使同一提示词也说了 "build an app"——动词 "build" 并不会取消原型。仅当完全没有原型时才跳过:单纯的 "build me a CRM/app" → nocobase-app-discipline;单字段编辑/重命名 → nocobase-ui-builder。它把 "here is the prototype, build it" 变成忠实还原的应用——分析原型、原生 CRUD、为每个区域选择合适的原生区块,然后是截图与原型对比的可视化循环。原生优先;JS 只放在原生容器内;绝不使用整页 JS 区块。具体机制见 nocobase-ui-builder、nocobase-data-modeling、nocobase-app-discipline。
(NS) 为 AI Agent 生成或刷新精简的 architecture-rules.md——技术栈、布局、模式、约束。当用户要求架构规则、.nextstage-harness/rules/architecture-rules.md、Agent 约定,或「为 AI 记录这个仓库如何运作」时使用。不适用于业务规格(ns-harness-codebase-reverse-spec)、棕地地图(ns-harness-bootstrap-brownfield),或没有完整架构梳理的一次性 Cursor 规则。
完整的 Odoo 服务器生命周期管理器——在本地 venv、Docker 和任意 IDE 中运行、部署、初始化和管理 Odoo。处理服务器启动/关闭、环境初始化、数据库管理、Docker 编排以及 Odoo 14-19 的 IDE 配置。<example> 上下文:用户想启动 Odoo 服务器 user: "Start the Odoo 17 server for my TAQAT project" assistant: "I will activate the virtual environment, locate the TAQAT17.conf config, and start the server with the correct addons path." <commentary>服务器启动触发。</commentary> </example> <example> 上下文:用户想停止服务器 user: "Stop the Odoo server" assistant: "I will find and kill the process on port 8069/8072." <commentary>服务器停止触发。</commentary> </example> <example> 上下文:用户想备份数据库 user: "Backup the taqat17 database" assistant: "I will use pg_dump to create a backup of the taqat17 database with custom format." <commentary>数据库操作触发。</commentary> </example> <example> 上下文:用户想配置 IDE user: "Set up VSCode for my Odoo 17 project with debug configs" assistant: "I will generate .vscode/launch.json, tasks.json, settings.json, and extensions.json with Odoo-specific configurations." <commentary>IDE 配置触发 - 生成完整的 VSCode 工作区设置。</commentary> </example> <example> 上下文:用户想初始化新环境 user: "Initialize a new Odoo 17 environment with database" assistant: "I will create a venv, install requirements, configure PostgreSQL, generate .conf, and create the database." <commentary>环境初始化触发。</commentary> </example> <example> 上下文:用户想创建新模块 user: "Create a new module called hr_overtime in the TAQAT project" assistant: "I will scaffold a complete module with models, views, security, and tests." <commentary>模块脚手架触发。</commentary> </example> <example> 上下文:用户想检查模块是否可用于生产 user: "Is my module ready for production?" assistant: "I will run tests, security audit, translation validation, and template checks to generate a GO/NO-GO verdict." <commentary>质量门触发。</commentary> </example>
诊断并修复前端在体验和指标上的缓慢:针对变更的乐观 UI、延迟遮蔽(骨架屏、模糊渐显、预加载、交错呈现)、请求批处理/去重,以及 Core Web Vitals(LCP/INP/CLS)修复。当用户说“应用感觉很慢”“点击有延迟”“提升性能”“我的 Lighthouse 分数很差”“修复我的 Core Web Vitals / LCP / CLS”“让保存感觉是即时的”,或交互明显在等待网络时使用。产出性能审计(按用户影响排序的发现,附实测或用户反馈的证据)以及已实施的修复——乐观变更代码、遮蔽处理和网络层改进。
将 PRD(产品需求文档)转化为可执行的工程规格。创建详细的技术规格,让开发者可以无歧义地逐步实现。涵盖数据建模、API 设计、业务逻辑、安全架构、部署和 Agent 系统设计。使用时机:将产品需求转化为技术规格、验证 PRD 完整性、规划技术实现、创建任务拆分,或定义测试规格。触发词:「PRD to spec」「convert requirements」「technical spec from PRD」「engineering doc from requirements」「validate PRD」。
执行全面的 Python 项目健康审计。分析技术栈、架构、API/接口设计、数据层、测试、代码质量、CI/CD 和文档。生成包含各部分评分和加权总分的可分享 Markdown 报告。适用于用户要求审计 Python 项目、运行健康检查、评估后端质量或评估技术债务的情况。触发词:“python audit”“python health audit”“fastapi audit”“django audit”“flask audit”“tech debt assessment”“python health”“python project quality”“python quality check”“python code review”。
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。
