Skills
收录 97,905 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 DSPy（Stanford NLP）构建和优化语言模型程序，采用 Signatures、模块（Predict、ChainOfThought、ReAct、ProgramOfThought）和优化器（BootstrapFewShot、MIPRO、BootstrapFinetune）。适用于用声明式签名替代手写提示词、根据训练数据和指标自动调优提示词、构建多阶段 RAG 工作流或 ReAct Agent、构建分类器或结构化输出程序，或保存并评估跨 Anthropic、OpenAI、Ollama 等提供商的优化后 LM 程序。不适用于快速原型或简单链；请改用手动提示或 LangChain。
排查 Electric 同步问题。涵盖由 CDN/代理缓存键配置错误导致的快速循环检测、陈旧缓存诊断（StaleCacheError）、CORS 配置错误导致的 MissingHeadersError、409 shape 过期处理、SSE 代理缓冲（nginx proxy_buffering off、Caddy flush_interval -1）、本地开发中的 HTTP/1.1 6 连接限制（Caddy HTTP/2 代理）、复制槽导致的 WAL 增长（max_slot_wal_keep_size）、Vercel CDN 缓存问题，以及 onError/退避行为。当 shape 未收到更新、同步缓慢或控制台出现错误时加载。
设置服务端代理以安全地转发 Electric shape 请求。涵盖 ELECTRIC_PROTOCOL_QUERY_PARAMS 转发、服务端 shape 定义（table、where、params）、content-encoding/content-length 响应头清理、针对 electric-offset/electric-handle/electric-schema/electric-cursor 响应头的 CORS 配置、认证令牌注入、Bun fetch 并发上限（BUN_CONFIG_MAX_HTTP_REQUESTS 默认 256）、ELECTRIC_SECRET/SOURCE_SECRET 仅限服务端、通过 WHERE 位置参数实现租户隔离、onError 401 令牌刷新，以及子集安全（AND 语义）。在创建代理路由、添加认证或为 Electric 配置 CORS 时加载。
使用 Electrobun 构建、脚手架、调试和发布桌面应用——一个超快的 TypeScript 桌面应用框架，使用 Bun 作为运行时和原生操作系统 webview。该技能为使用 TypeScript 构建跨平台桌面应用提供全面指导，涵盖项目脚手架、窗口管理、主进程↔webview 的 RPC 通信、原生 UI 集成、自动更新和分发。当用户提到 Electrobun，想用 TypeScript 或 Bun 构建桌面应用，询问 BrowserWindow、BrowserView、主进程与 webview 进程之间的 RPC、应用打包、跨平台桌面开发，或需要菜单、托盘图标、更新器设置或分发打包方面的帮助时，使用该技能。当他们说"桌面应用"并且正在使用或考虑 Bun 时也触发。常见触发包括："create Electrobun app"、"desktop application TypeScript"、"Bun desktop app"、"BrowserWindow"、"webview RPC"、"Electrobun tutorial"、"desktop app updater"、"cross-platform desktop"、"macOS app with Bun"、"Windows desktop app TypeScript"，或任何关于使用 Web 技术与 Bun 运行时构建原生桌面应用的讨论。
使用最新文档构建、审查、调试、测试、迁移、加固或部署 Elysia 和 ElysiaJS 应用。适用于 Bun 或 Node 上的 Elysia 服务器、路由、schema 与校验、生命周期钩子、插件与作用域、守卫、宏、上下文扩展、错误处理、Eden Treaty、OpenAPI、WebSocket、SSE、运行时适配器、安全公告、生产就绪，以及从 Elysia 1.4 到 Elysia 2 beta（elysia@next、@elysia/codemod）的迁移。拒绝将 db、Effect 运行时或其他应用单例作为参数或通过 decorate 传入的路由工厂；应直接导入这些模块。端点测试必须使用 @elysia/eden 的 treaty(app)——禁止 app.handle(new Request(...)) 辅助函数。
当用户需要在 ADVPL/TLPP 中编写、审查或迁移 SQL 查询，使用 BeginSQL/EndSQL 块和宏表达式（%table%、%xfilial%、%notDel%、%exp%、%Order%）而非原生 TCQuery 字符串拼接时使用——涵盖 INNER/LEFT JOIN 模式、聚合（SUM/COUNT/GROUP BY/HAVING）、子查询、列类型声明、通过 TCSqlExec 执行 DML，以及 SQL 注入防护。也会因葡萄牙语表述触发，如 "consulta SQL"、"query embutida"、"migrar TCQuery para BeginSQL"、"escrever SELECT com filial e notDel" 或 "montar JOIN em ADVPL"。
当用户要求“execute this blueprint”“run the plan”“execute the plan”“start building from the plan”“implement the blueprint”“implement the plan”“continue the plan”“resume execution”“execute 01_milestone_name.md”“execute step 3”“run steps 3-5”或“skip to step 4”时，应使用此 skill。
使用 SwanLab 跟踪 ML 实验。这款开源工具支持 swanlab.init、配置和指标记录、标量图表及媒体记录（图像、音频、文本、GIF、点云、分子），可在云端、本地（mode="local" 搭配 swanlab[dashboard]）或自托管环境中运行。集成 PyTorch、Transformers、PyTorch Lightning 和 Fastai。适用于记录训练运行的指标和超参数、比较不同随机种子、检查点或超参数下的运行结果、使用离线或自托管仪表板替代托管 SaaS、在标量旁记录媒体，或将跟踪回调添加到 Transformers、Lightning 或 Fastai 训练循环中。不适用于 Weights & Biases 或 MLflow 等其他跟踪工具。
使用 Gemini embeddings API（gemini-embedding-001）构建 RAG 系统、语义搜索和文档聚类。生成 768-3072 维嵌入用于向量搜索，与 Cloudflare Vectorize 集成，并使用 8 种任务类型（RETRIEVAL_QUERY、RETRIEVAL_DOCUMENT、SEMANTIC_SIMILARITY）优化检索。适用于：使用 Google 嵌入实现向量搜索、构建检索增强生成系统、创建语义搜索功能、按含义对文档聚类、将嵌入与 Cloudflare Vectorize 集成、优化维度大小（128-3072），或排查维度不匹配错误、任务类型选择不当、速率限制问题（免费层 100 RPM）、向量归一化错误或文本截断错误（2,048 token 上限）。
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。