Skills
收录 96,981 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
使用现代 v23+ 模式设计、重构和审查 Effector 状态管理。当任务涉及 createStore/createEvent/createEffect 建模、使用 sample/attach/split 的数据流、使用 fork/allSettled/serialize/hydrate 的 scope 安全 SSR、使用 useUnit 的 React 集成、Solid/Vue 集成模式、修复 scope 丢失，或替换反模式（如 watch 中的业务逻辑、effect 中的命令式调用、直接 getState 读取业务数据）时使用。
在 ElevenLabs Agents Platform（ASR、LLM、TTS、轮流发言模型）上构建对话式 AI 语音 Agent 的指南。涵盖 Agent 配置和系统提示词、工作流、多语音、发音词典和语速控制、知识库 RAG、客户端/服务端/MCP/系统工具、Scribe 实时 STT、WebRTC 和 WebSocket 连接、测试与评估、分析、成本优化、GDPR/HIPAA/SOC 2 合规，以及 agents-as-code 命令行工作流。包含 @elevenlabs/react、@elevenlabs/client、@elevenlabs/react-native、Next.js、Swift 和 Cloudflare Workers 的生产模板，以及 17 个以上有记录的修复：弃用的 @11labs 包、Android 音频中断、CSP 违规、缺失的动态变量、工具名称大小写敏感、webhook 认证失败和 WebRTC 配置错误。在构建、配置或调试 ElevenLabs 语音 Agent 时使用。
强制采用可移植的 Elysia 应用架构：功能模块、文件夹树、命名、一路由一文件、精简处理函数、schema/services 归属、挂载表，以及直接导入 db/runtime（不使用路由工厂）。在搭建新的 Elysia API 或功能、添加端点、评审或重组模块布局，或用户要求 elysia-architecture / Elysia 惯用风格时使用。拒绝 export function routes(db) / decorate-db 注入。可选 with-* 叠加层用于 Effect、env、会话认证、能力授权、API 密钥、Drizzle、OpenAPI、可观测性、HTTP 错误、领域包、插件、cron、webhooks、服务认证和 Vitest。HTTP 测试：Eden treaty(app)，而非 handle/Request。
对系统及其子系统进行全面深入分析，以识别缺陷、竞态条件、过时文档、死代码和正确性问题。在以下情况使用：「audit this system」、「exhaustive analysis of X」、「analyze for correctness」、「root out issues in...」、「deep dive into...」、「verify this code is correct」、「find bugs in...」，或审查 Agent 编写的代码是否可投入生产时。会自动将系统分解为子系统，应用相应的分析清单，并生成带严重性分级的结构化发现。
当用户想要一个自主的 ML 研究循环，广泛探索整个空间而不是对单一方法做爬山优化时使用。温度调度器取代了通常的假设步骤：它会在早期强制进行几次大胆、多样的跳跃（完全重写、不同的架构/范式），然后进入自适应阶段，每次迭代选择 swing / merge / exploit——并带有严格的停滞保护，一旦小步 exploit 运行过久就禁止继续，强制转向 swing 或 merge。跟踪一个 approaches.md 注册表和每次迭代的 move_type；在下一步之前分析每次运行。每次迭代只做一处更改；永远循环直到被中断。不适用于标准的分析优先的 ml-autoresearch（其仅让分析选择每次更改）、一次性训练运行或扫描。
在本地运行 Fastly Compute WASM 二进制文件，并作为 Compute 平台内部机制的权威参考。fastlike 源代码可读性很高，涵盖 host ABI、缓存与清除 API、KV/config/secret 存储接口、带计数器与惩罚盒的速率限制、ACL 查询、完整的请求生命周期、后端 fetch 语义，以及内置的按请求分析器，包含 hostcall span、后端瀑布图、原生 CPU 采样和可选的深度指标（body 字节数、缓存结果、请求头摘要、wasm 堆曲线）。适用于处理 Compute 运行时内部机制或 host call、理解边缘数据存储在运行时的行为、分析本地 Compute 应用，或在本地测试 WASM 二进制文件。任何非 Rust 的 Compute 工作都优先使用本 skill 而非 Viceroy —— 作为 Fastly Compute API 参考，其源代码更易于理解。
使用 FastMCP 在 Python 中构建 MCP（Model Context Protocol）服务，涵盖工具、资源和提示词定义，存储后端（memory、disk、Redis、DynamoDB），服务生命周期，8 种内置中间件类型，通过 import 和 mount 组合服务，OAuth Proxy 与认证，OpenAPI 集成，客户端配置，以及 FastMCP Cloud 部署。包含基础服务、存储、中间件、组合、OAuth proxy、API 集成、测试和生产架构的模板，并防止 25 个以上常见错误，如存储配置错误、生命周期和中间件顺序错误、循环导入、模块级服务问题、async/await 混淆、OAuth 安全漏洞和云部署失败。在创建或调试 Python FastMCP 服务、定义 mcp 工具、资源或提示词、接入 fastmcp 存储或中间件、挂载子服务、设置 MCP OAuth 或部署到 FastMCP Cloud 时使用。
分析并优化 FiveM 和 RedM 资源，涉及客户端/服务端 resmon、Lua/native CPU、Wait(0) 循环、卡顿警告、TriggerServerEvent / TriggerClientEvent / TriggerLatent* 泛滥、负载大小、广播（-1）、state bags、首次 GET 缓存、启动时加载 MySQL、neteventlog、profiler 和带宽。适用于审查、重构、调试或优化 FiveM/RedM 的 Lua 性能或网络流量。适用于用户运行 /fivem-redm-performance-network 或 $fivem-redm-performance-network 时。
在 GrowthBook 功能标志上添加、移除或检查功能级前置条件。当用户说“让标志 X 以标志 Y 已启用为前提”“添加前置条件”“标志 X 只应在标志 Y 开启时评估”“移除标志 X 上的前置条件”“这个标志依赖什么”或“这个标志应要求 new-checkout 标志先为 true”时使用。功能级前置条件会门控整个标志——当前置条件标志关闭时，该标志对所有用户返回其默认值。前置条件必须是布尔标志。若要为单条规则（而非整个标志）设置前置条件，使用 flag-targeting。若要追踪完整的依赖图，使用 flag-graph。
资深全栈工程师模式。Agent 负责技术决策与实现；用户是工程经理，确定 what/why，并在编写任何代码之前批准 Stage 3 计划。现有代码库中的全栈功能开发：后端 API、服务、数据模型、迁移、后台任务、外部集成、命令行、库，以及产品 UI（页面、表单、表格、模态框、仪表盘）。当用户想要实现 / 添加 / 构建 / 扩展某项功能时使用：“let's build X”、“add feature Y”、“implement Z”、多模块重构、模式变更、新端点、现有产品中的新页面或组件，或任何在编写代码前需要阅读现有模式的非平凡工程任务。只要功能涉及多个环节，就优先使用它而非普通的编码回复。
将 goalflow（wanmol/goal-flow）的工作 —— 一个结合工作流图与 Agent 循环的 LangGraph 框架 —— 路由到恰好一种模式：适配检查、把 Dify DSL 导出转译为可运行的 LangGraph Python、编写工作流节点与边、用中间件和 harness 构建 `agent_kit` 循环、接通服务层（数据适配器、SSE 流式传输、HITL、Redis/MySQL、API key 注册），或运行发布前安全门禁。当用户想要 Dify 的可视化设计但没有 Dify 的运行时、想要一个承载 Agent 循环的图节点、在自己的工作流之上使用 OpenAI 兼容的通信协议，或想要通过提示词注入的 `SKILL.md` 能力时使用。触发词：goalflow、goal-flow、dify to langgraph、dify transpiler、dify DSL export、BaseWorkflow、agent_kit、AgentBaseNode、DataAdapter、chunk processor、HITL interrupt、dify2langgraph。普通的 graph-API 问题请路由到 `langgraph-fundamentals`。
使用当前 @google/genai SDK v1.27+（而非已弃用的 @google/generative-ai，后者将于 2025 年 11 月停用）的 Google Gemini API 指南。涵盖文本生成、流式传输、多模态输入（图像、视频、音频、PDF）、函数调用（包括并行和组合调用）、系统指令、多轮对话、思考模式、生成参数、上下文缓存、内置代码执行、Google Search 接地、错误处理和速率限制，以及准确的 2025 年模型事实（Gemini 2.5 Pro、Flash 和 Flash-Lite 具有 1M 输入 token，而非 2M）。在集成 Gemini、构建多模态或对话应用、将 Gemini 调用部署到 Cloudflare Workers、从 @google/generative-ai 迁移，或调试 model not found、上下文窗口、函数调用或多模态格式错误时使用。嵌入位于 google-gemini-embeddings skill 中。
使用 graph-it 命令行分析代码依赖、调用图和架构。只要用户想了解其代码是如何连接的，就应使用此技能——即使他们没有明确说 "dependency graph"。触发场景："what calls this function"、"who uses this class"、"is it safe to delete X"、"what breaks if I change Y"、"show me the architecture"、"trace the execution from main"、"find circular imports"、"give me an overview of this module"、"what imports this file"、"impact analysis"、"refactoring safety"、"review this PR"、"review this diff"、"is this change risky"、破坏性变更、未使用的导出、死代码检测、codemap、file logic、module resolution、graph-it、dependency graph、reverse dependencies。
GraphQL schema 设计与评审。使用场景：设计新的 GraphQL schema 变更（类型、变更操作、查询、连接、枚举、错误）、评审 schema 差异、规划 schema 演进，或审计可空性与命名。触发词：'graphql schema design'、'design a mutation'、'design a query'、'design a type'、'new type'、'new mutation'、'review schema'、'review schema diff'、'schema review'、'schema evolution'、'audit the schema'、'/graphql-schema-design'。
当用户要求“创建 hook”、“添加 PreToolUse/PostToolUse/Stop hook”、“验证工具使用”、“实现基于提示词的 hook”、“使用 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}”、“设置事件驱动自动化”、“阻止危险命令”，或提及 hook 事件（PreToolUse、PostToolUse、Stop、SubagentStop、SessionStart、SessionEnd、UserPromptSubmit、PreCompact、Notification）时使用。本技能全面介绍如何创建和实现 Claude Code 插件 hook，重点讲解高级提示词 hook API。
在 tempa-spec schema 的 `proposal` 阶段、\"What Changes\" 列表定稿之前运行的变更规模检查。当草稿把若干各自都值得单独成项的独立变更捆在一起时，它会检测到并停下来询问用户是否拆分（默认：一个变更；Agent 绝不自行拆分）；当用户选择拆分时，它会把延迟切片记录到 proposal.md 的 Out of Scope 部分、discovery.md 的 Key Decisions 以及 openspec/BACKLOG.md。理由见 docs/research/2026-08-27-mattpocock-skills-gate-and-seams.md。
使用可复用 UI 包、绑定 DOM 的产品标注、浏览器内 Direct Edit、浏览器评审标记、本地创作服务器、元素到源码的 Inspector 以及多状态截图，借助 AI Agent 构建、标注、评审、截图并交付原生 HTML UI 原型。当用户提到 /html-prototype-build，或要求用 HTML 重建 UI、创建产品标注、编辑原型样式、评审或标记 DOM 元素、捕获原型状态、打包原型交付物，或向模块草图板添加组件时使用。适用于 Claude Code、Codex、Cursor 及其他 Agent Skills 客户端；不用于通用的源码导航、普通文档或生产前端开发。
在阅读或编辑导入 hydra_zen（builds、make_custom_builds_fn、store、just、MISSING、hydrated_dataclass、kwargs_of、make_config、ZenStore、BuildsFn）的配置代码时使用，或在 hydra-zen 项目中出现 Hydra 风格的 "${...}" 插值、配置组、_target_ 块或 `builds_bases` 继承时使用。涵盖类型模型、惯用模式、类型细化陷阱，以及极端情况的 hack（部分之部分、按变体覆盖、项目级构建器默认值）。
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。