Skills
收录 98,284 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 @youdotcom-oss/teams-anthropic 将 Anthropic Claude 模型（Opus、Sonnet、Haiku）添加到 Microsoft Teams.ai 应用。可选集成 You.com MCP 服务以进行网络搜索和内容提取。- 强制触发词：teams-anthropic、@youdotcom-oss/teams-anthropic、Microsoft Teams.ai、Teams AI、Anthropic Claude、Teams MCP、Teams bot - 使用场景：用 Claude 构建 Microsoft Teams bot、将 Anthropic 与 Teams.ai 集成、为 Teams 应用添加 MCP 工具
面向 Python、TypeScript、Go、Java、.NET、Ruby 和 Rust 开发、调试和管理 Temporal 应用。适用于用户使用 Temporal SDK 构建工作流、活动、工作进程或后台任务队列，调试非确定性错误、工作流卡住或活动重试等问题，使用 Temporal CLI、Temporal Server 或 Temporal Cloud，或处理信号、查询、心跳、版本控制、继续运行、新建子工作流或 Saga 模式等持久执行概念时。用户提到“从 CLI 运行 Temporal 工作流”“启动开发服务器”“运行 temporal server start-dev”“temporal workflow start”“temporal workflow execute”“temporal workflow signal”“temporal workflow query”或“temporal workflow update”时也适用。
当终端 UI 卡死、挂起、显示空白屏幕、破坏终端状态、卡在 raw 模式、不再响应输入、输出乱码、破坏颜色/光标状态、在 SSH/tmux/screen 下失效，或需要针对细微终端故障模式进行深度根因分析时使用本技能。以下情况主动激活：TUI 卡死、终端挂起、TUI 空白、卡在 raw 模式、stdin 暂停、无输入事件、卡在备用屏幕、卡在鼠标模式、括号粘贴标记、终端输出乱码、光标/颜色损坏、部分渲染、缩放竞态、终端状态清理缺陷、npm run tui 卡死，以及调试终端陷阱。提供：卡死/挂起诊断、终端恢复、启动与清理生命周期检查、平台分诊和修复模式。
面向 AI Agent 的 tmux。在具名后台会话中运行开发服务器和 TUI，Agent 可以读取、等待、快照并向其中输入。用响应式等待取代 tmux 的盲目 `sleep`。项目用 tuistory 包装其 dev 脚本（`"dev": "tuistory -- next dev"`），这样 Agent 获得后台会话，人类则自动接入。在以下情况使用 tuistory： - 运行后台开发服务器或长期运行的进程 - 控制交互式命令行和 TUI（输入、按键、点击、等待、快照） - 为终端应用编写 Playwright 风格的测试 **命令行**（`tuistory`）用于后台会话。**JS/TS API**（`launchTerminal`）用于程序化控制和测试。
WordPress Playground 审查与开发指导。适用于审查 Blueprint、Playground JSON 设置流程、`@wp-playground/cli` 用法、嵌入式 Playground 演示、可复现的 bug 复现、文档示例，或当用户提到“WordPress Playground”、“Blueprint”、“playground.json”、“run-blueprint”、“build-snapshot”、“embed Playground”或“zero-setup repro”时。帮助审查 Blueprint 设计、本地 Playground 工作流、演示可靠性以及可复现的 WordPress 环境。
在 Windows 上使用 arduino-cli 操作 Seeed XIAO ESP32S3 开发板：安装核心、编译、上传、读取串口输出，并运行经过验证的示例（blink、serial、touch、ADC、PWM、WiFi scan/AP、BLE、deep sleep）。只要任务涉及 ESP32S3 / XIAO 开发板、arduino-cli、烧录 sketch、读取串口监视器、COM 端口或任何嵌入式/Arduino 工作——哪怕只是“简单”的 LED 改动——就使用本技能。它包含经过验证的命令和已知陷阱（DTR reset、deep-sleep USB drop、PSRAM flag），可避免浪费调试时间。
Zod 4——TypeScript 优先的 schema 校验，具备静态类型推断。在编写 Zod schema、校验数据、用 Zod 定义类型、解析输入、创建表单校验 schema、定义 API 请求/响应 schema，或使用 z.object、z.string、z.number、z.enum、z.array、z.union、z.discriminatedUnion、z.file、z.jwt、z.email、z.uuid、z.url、z.codec、z.toJSONSchema、z.fromJSONSchema、z.int、z.stringbool、z.templateLiteral、z.record、z.partialRecord 或任何其他 Zod API 时使用。也适用于从 Zod 3 迁移到 Zod 4，或用户的 package.json 显示 zod@^4 的情况。重要：始终使用 Zod 4 API。除非用户明确要求兼容 Zod 3，否则绝不使用已废弃的 Zod 3 模式。
构建多 Agent 的 AG2 网络——只要两个或更多 `Agent` 需要交互就加载本 skill。网络是 `ag2` 中标准的多 Agent 模式。涵盖 `Hub.open`、`LocalLink`、`HubClient.register`、`Passport`、`Resume`、channel 生命周期（PENDING → ACTIVE → CLOSING → CLOSED）、两种两方 channel 适配器（用于严格 1Q1R 的 `consulting` 和用于自由形式的 `conversation`）、`Envelope` 线上格式、受众路由、`wait_for_channel_event`、通过 `hub.read_wal` 的 WAL 重放，以及五种 channel 关闭路径。入口——更深入的需求可路由至 `ag2-network-discussion`（N 方轮询）、`ag2-network-workflow`（声明式编排 / GroupChat 迁移）、`ag2-network-governance`（规则 / 期望 / 审计）或 `ag2-network-tools-and-views`（自定义 handler / 对等发现）。
塑造 AG2 网络 Agent 所感知的内容以及其 LLM 可执行的操作。涵盖通过 `NetworkPlugin` 提供的五个自动注入、面向 LLM 的工具（`delegate`、`peers`、`channels`、`tasks`、`context`）以及适配器自有的 `say`；用 `agent_client.on_envelope(callback)` 替换默认处理器（网关、无头工作进程）；`ViewPolicy` Protocol 及内置的 `FullTranscript`、`WindowedSummary(recent_n=N)` 与 `NamedWindowedSummary(recent_n=N)` 视图，以及如何编写自定义视图；通过 skill markdown 进行对等方发现（`skill_md=`、`parse_skill_frontmatter`、`hub.set_skill`）；`Envelope` 线格式与 `EV_*` 事件分类（`EV_TEXT`、`EV_PACKET`、`EV_CHANNEL_*`、`EV_EXPECTATION_VIOLATED`、`EV_TASK_CANCEL_REQUEST`、`EV_TASK_CANCELLED`）、`audience` 与 `visible_to` 语义、`Priority`、`causation_id`，以及如何通过 `agent_client.send_envelope(...)` 发送带自定义事件类型的原始 envelope。适用于用户想要定制 LLM 的网络界面、编写自定义 envelope 处理器、构建网关/无头工作进程，或接好对等方发现时。
构建 AG2 网络 `workflow` 通道——由声明式 `TransitionGraph` 驱动的编排式 N 方适配器。适用于用户需要条件式交接、多步流水线、上下文感知路由、反馈循环，或正从经典的 `GroupChat` + `Agent.handoffs` 模式迁移。涵盖 `TransitionGraph`；工厂方法 `TransitionGraph.sequence(...)` / `.round_robin(...)`；内置目标（`AgentTarget`、`RoundRobinTarget`、`StayTarget`、`RevertToInitiatorTarget`、`TerminateTarget`）；内置条件（`Always`、`FromSpeaker`、`ToolCalled`、`ContextEquals`）；用于动态路由的类型化 `Handoff` 返回值；通过 `set_context` 实现的通道级上下文；用于自定义子类的 `register_target` / `register_condition`；数据包执行模型与幂等工具要求；八种 cookbook 模式（流水线、分层、升级、反馈循环、分诊等）；以及与经典 `GroupChat` 的并排迁移。请在 `ag2-network-quickstart` 之后加载本文档。
回答有关 AI SDK 的问题，并协助构建 AI 驱动的功能。开发者在以下情况下使用：(1) 询问 generateText、streamText、ToolLoopAgent、embed 或 tools 等 AI SDK 函数；(2) 想构建 AI Agent、聊天机器人、RAG 系统或文本生成功能；(3) 询问 AI 提供商（OpenAI、Anthropic、Google 等）、流式传输、工具调用、结构化输出或嵌入；(4) 使用 useChat 或 useCompletion 等 React Hooks。触发词包括：“AI SDK”“Vercel AI SDK”“generateText”“streamText”“为我的应用添加 AI”“构建 Agent”“工具调用”“结构化输出”“useChat”。
在不破坏现有功能的前提下切换 AI 提供商或模型。适用于想从 OpenAI 切换到 Anthropic、尝试更便宜的模型、不再依赖单一供应商、并排比较模型、模型更新破坏了输出、需要供应商多元化,或想迁移到本地模型。也适用于模型更新后提示词失效、适用于 GPT-4 的提示词不适用于 Claude 或 Llama,或需要进行模型迁移。涵盖带提供商配置的 DSPy 模型可移植性、重新优化、模型比较和多模型流水线。也用于从 OpenAI 迁移到 Anthropic、GPT 到 Claude 的迁移、用 Llama 替代 GPT、模型比较框架、多提供商 AI 设置、避免 AI 供应商锁定、切换模型时提示词失效、与模型无关的 AI 代码。
Andrej Karpathy 的思维框架与表达方式。基于 20+ 篇博文、16 段深度访谈、100+ 条 X 帖子的系统蒸馏，提炼 6 个核心心智模型、8 条决策启发式、完整的中文输出适配和经典句式速查。用途：作为思维顾问，用 Karpathy 的视角分析 AI 技术可靠性、学习方法、行业趋势、产品设计。当用户提到「用 Karpathy 的视角」「Karpathy 会怎么看」「卡帕西」「karpathy 模式」时使用。也适用于：Software 2.0/3.0 讨论、vibe coding 话题、神经网络训练、AI 炒作判断、LLM 能力边界。即使用户只是说「从工程现实主义角度」「march of nines」「构建即理解」「锯齿状智能」也可触发。不在用户只是普通问 AI 相关问题时触发——只在明确想要 Karpathy 式思维框架时激活。
UIKit iOS/iPadOS UI 框架。UIViewController、UINavigationController、UITabBarController、UISplitViewController、UIView、UILabel、UIButton、UITextField、UIScrollView、UIStackView、UITableView、UICollectionView、diffable data source、NSDiffableDataSourceSnapshot、UICollectionViewCompositionalLayout、Auto Layout、NSLayoutConstraint、NSLayoutAnchor、UILayoutGuide、intrinsicContentSize。UIArrangementViewController、UISplitArrangement、UIOverlayArrangement、UIView.ReservedRegion、UIHingeInteraction、纵向条、iPhone Duo 自适应布局（iOS 27.1+）、迁移至基于 scene 的生命周期、UISceneAccessory。与 SwiftUI ArrangementView 是不同的 API。
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。