Skills
收录 97,222 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
使用公共 `orca` CLI 来操作 Orca 管理的 worktree、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、worktree 评论，以及 Orca 应用内嵌的浏览器。当用户说「$orca-cli」、「use orca cli」、「Orca worktree」、「child worktree」、「cardStatus」、「spawn codex/claude in a worktree」、「read/wait/send Orca terminal」、「terminal send」、「full handoff」、「handover」、「give this to another agent」、「another worktree」、「Orca browser」或「control the browser inside Orca」时使用。当任务涉及 Orca 管理的状态时，优先使用它而不是原始的 `git worktree`、临时 PTY、Playwright 或 Computer Use。对于 Orca 内嵌浏览器之外的浏览器窗口、webview 或桌面 UI，使用 Computer Use。
通过将 diff（pull request、commit 或本地改动）与项目的 BLUEPRINT.md slice 目录进行比对来进行审查。自动识别输入格式（git diff、GitHub/GitLab PR URL 或编号、commit SHA、粘贴的 diff）。为 diff 涉及的每个项目加载 blueprint，并将发现分类为：偏离已声明 slice、通用反模式或改进项。存在歧义时由人工介入（slice 分类、严重程度、有歧义的偏离）。输出是临时的——发送到聊天中或按需保存，绝不自动提交。只要用户提出“review this PR”“check my changes”“any anti-patterns in this commit”“is this safe to merge”“look at PR #N”“review my diff”，粘贴 diff，提到 commit SHA，或希望对代码改动做合并前检查时使用。
通过检查代码库的结构来发现其架构 slice、约定和模式，然后在 docs/architecture 下为每个项目输出一份成文的 BLUEPRINT.md（单体仓库还会额外输出一份 SYSTEM_MAP.md），用以记录该项目实际所做的事。发现指的是从文件夹形态和命名约定中找出重复出现的结构性模式（slice），而不是套用架构理论。可识别包含子项目的单体仓库、voice/text 等内部维度以及 slice 变体。设计上就采用人工介入——会暂停下来询问单例与模板、规范参考选择的取舍、slice 命名以及写入前确认。只要用户想梳理代码库、上手某个项目、记录架构、理解“这个团队是怎么添加 X 的”、构建 slice 目录，或为新贡献者生成参考文档时使用。
inference.sh 的 Python SDK —— 运行 AI 应用、构建 Agent 并集成所有模型。包名：inferencesh（pip install inferencesh）。支持同步/异步、流式传输、文件上传。可用模板或临时模式构建 Agent，并提供工具构建器 API、技能和人工审批。适用场景：Python 集成、AI 应用、Agent 开发、RAG 流水线、自动化。触发词：python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python。
使用 @virtuoso.dev/reactive-engine-* 包族管理应用状态。在以下情况使用本技能：(1) 使用 Cell、Stream、Trigger 或 Resource 节点定义响应式状态；(2) 通过 EngineProvider、useCellValue、useCellValues 或 usePublisher 连接 React 组件；(3) 使用 reactive-engine-query 中的 Query 和 Mutation 获取数据；(4) 使用 reactive-engine-router 中的 Route、Layout 和 Guard 进行路由；(5) 使用 linkCellToStorage 持久化 cell；(6) 在引擎之上架构组件或库；(7) 使用 describeNode、observeDiagnostics、useEngineDiagnostics 或 useRemoteEngineDiagnostics 观察或排查传播问题；或 (8) 任何涉及 Engine、pub、sub、getValue、combine、pipe、link、changeWith、e 命名空间、缺失或重复发射、意外的 distinct 抑制，或错误 "No active engine found" 的任务。
重构 Next.js 代码，以提升可维护性、可读性并更好地遵循 App Router 最佳实践。识别并修复上帝组件、prop drilling、不当的 'use client' 用法、过时的 Pages Router 模式、缺失的 Suspense 边界、不正确的缓存策略以及 useEffect 数据获取反模式。应用现代 Next.js 15 模式，包括 Server Components、Client Components、Server Actions、使用 Suspense 的流式渲染、正确的缓存策略、容器-展示模式、布局组合、并行路由和拦截路由。
重构 Nuxt.js/Vue 代码，以提升可维护性、可读性并更好地遵循最佳实践。识别并修复 DRY 违规、过大的组件、深层嵌套、SRP 违规、useFetch/useAsyncData/$fetch 的数据获取反模式、组合式函数组织不当以及业务逻辑与展示逻辑混杂。应用 Nuxt 3 模式，包括自动导入、正确的数据获取、单一职责的组合式函数、TypeScript 集成、运行时配置、Nitro 服务器路由、Nuxt Layers、中间件模式、Pinia 状态管理以及性能优化。
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。