Skills

在决定 font-size 应使用 rem 还是 px、审查 Chrome 文本缩放支持，或选择依赖文本的间距与尺寸是否应随排版缩放时使用该技能。当 CSS 使用一刀切的 rem 转换、根 font-size hack，或 em、ch 等缺乏明确语义依据的相对单位时应用该技能。

K

kk-migrate

e0ipso / kenkeep

通过查询确定性的迁移链（`migrate status`），并在主机内执行每个待处理步骤的已记录流程，运行所有待处理的知识库迁移；所有写入均委托给该步骤的确定性 CLI 基元。当节点读取器、`doctor` 或 `init` 报告 `schema_version` 过期或存在旧版扁平布局并要求迁移，或用户要求迁移知识库时使用。

K

knack

membranedev / application-skills

Knack 集成。管理 Organizations。当用户希望与 Knack 数据交互时使用。

K

knip

liaoann / skills

配置 Knip 或诊断其检查结果时使用。

L

laminar-quickstart-trace

lmnr-ai / lmnr-skills

暂无简介

L

LangGraph Fundamentals

jackjin1997 / clawforge

在编写任何 LangGraph 代码时调用此技能。涵盖 StateGraph 创建、节点函数、边、带 reducer（Annotated）的状态 schema，以及 Command API。

L

laravel-stripe-connect

fusengine / agents

在使用 Stripe Connect 实现多卖家市场支付、卖家入驻、佣金、打款或分账时使用。

L

laravel-stripe-connect

fusengine / claude-plugins

通过认知自动化和协作式 Agent 系统重新定义开发。

L

launch-nemo-rl

promptingcompany / nv-skills

通过 nrl-k8s CLI 在 Kubernetes 集群上启动、监控、停止和调试 NeMo-RL 配方的操作指南。涵盖临时与长期运行的 RayCluster 模式、迭代运行，以及调试卡住或失败的训练任务。

L

legacy

htlin222 / dotfiles

现代化遗留代码库、迁移框架并减少技术债。适用于遗留系统更新或框架迁移。

在修改、删除或重构缺乏测试覆盖的代码时使用。强调未经测试的变更所带来的风险，以及通过 RGR 工作流在修改前添加表征测试。

L

library-update-review

shokai / agent-skills

库更新 pull request 的审查。审查 dependabot 或 renovatebot 创建的 PR，或手动创建的库更新 PR，并进行发布说明分析、代码更新、依赖项调查和过往失败调查。

L

linear-setup

tjcages / linear

以正确方式引导或扩展 Linear 项目追踪——是方法论，而非 API 增删改查。适用于用户要求搭建 Linear 追踪、在 Linear 中追踪此项目、将此仓库加入 Linear、回填历史、准备开始追踪，或在 linear-discipline 柔性提醒后表示同意时。锚定 North Star、用证据回填 Done、串联 blockedBy、安装各仓库的纪律。不适用于一次性的 issue 创建/评论——那由 Linear MCP 处理。

L

liquid-glass-motion

yordilorenzo / liquid-glass-skills

介绍 iOS 26+/macOS 26+ 至 iOS 27 的 Liquid Glass 和 SwiftUI 动画中有关动画、形变及着色器的最佳实践。用于玻璃效果动画或构建 UI 动效：glassEffectID、@Namespace 形变、GlassEffectContainer 间距、glassEffectUnion、glassEffectTransition（.matchedGeometry/.materialize）、withAnimation、弹簧、UnitCurve、PhaseAnimator、KeyframeAnimator、@Animatable、matchedTransitionSource、navigationTransition 缩放、scrollTransition、visualEffect、Metal 着色器（colorEffect、distortionEffect、layerEffect、[[stitchable]]）、accessibilityReduceMotion 条件控制，以及使用 Instruments/xctrace 分析卡顿和动画掉帧。以下症状也会触发：玻璃形变动画未运行、视图突然出现而非形变、玻璃淡出而非显现、启用 Reduce Motion 后形变闪烁、菜单玻璃变成矩形形变、动画仅在插入时运行而不在移除时运行、PhaseAnimator 无限循环或只触发一次、着色器边缘被裁切（maxSampleOffset），以及滚动玻璃界面时动画卡顿或主线程挂起。对于静态玻璃效果、可用性条件控制、工具栏、UIKit/AppKit 玻璃，或材质本身的无障碍性，请优先使用 liquid-glass skill。

L

list-open-work

outthislife / brooklyn-skills

列出我在当前仓库/worktree 中未关闭的 MR/PR，并附上各自的跟踪工单。当我说 /list-open-work，或询问我有哪些未关闭项、哪些在评审中，或想要一份我未关闭 MR 或 PR 的站会清单时使用。

L

lit-and-flutter

rodydavis / skills

了解如何将 Lit Web Component 直接嵌入 Flutter 应用，以利用基于 Web 的 UI 和功能，同时访问原生设备 API，实现强大的混合开发方案。

L

LLM

answerzhao / agent-skills

使用 z-ai-web-dev-sdk 实现大模型（LLM）对话补全。当用户需要构建对话式 AI 应用、聊天机器人、AI 助手或任何文本生成功能时使用本技能。支持多轮对话、系统提示词和上下文管理。

L

lucidworks

membranedev / application-skills

Lucidworks 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户希望与 Lucidworks 数据交互时使用。

L

ludeo-unreal-integration

ludeo-labs / integration-skills

在将 Ludeo SDK 集成到 Unreal Engine 游戏中、进行 Ludeo 集成分析、在 UE 代码中设计或实现 Ludeo 集成架构，或处理 Ludeo SDK 集成的任一阶段（生命周期、操作、状态跟踪、玩家流程）时使用。当用户提到 Ludeo SDK、Ludeo 集成、可玩精彩片段集成、LudeoSession、LudeoRoom、DataWriter、DataReader 或用于 Ludeo 的游戏状态跟踪时也触发——前提是工作针对 Unreal Engine 游戏的代码。不用于 Unity 或非 Unreal 引擎（请改用 ludeo-unity-integration）、无代码工作的纯 SDK 概念/文档问题、云串流会话/VM 日志诊断（请使用 ludeo-diagnose-session）、仓库开源化，或创建关于集成的演示文稿/文档。

L

luvus

rizriyz / luvus

通过本地命令行和 UHP 控制 Luvus。仅在行首为 `=target message`、明确点名 Luvus、要求委派给指定的在线 Luvus Agent 或面板，或明确要求执行涉及会话、机器、工作区、标签页、面板、Agent、文件、Git、DIFF、工作树、任务、租约、模块、主题、Luvus Bar、配置、UI、集成或 Luvus UHP 的 Luvus 操作时使用。除非用户明确将请求与 Luvus 关联，否则不要用于常规编码、文件编辑、Git 操作、测试、任务规划、通用 Agent 工作或并行处理。仅仅处于 Luvus 环境中并不会触发此技能。在 Luvus 内使用继承的会话；在外部使用已安装的生产版 Luvus 命令和已配置的会话。

M

managing-github-issues

hjewkes / agent-skills

在开始会话寻找工作、创建/分类议题，或完成工作并更新议题状态时使用

M

mastering-git-cli

spillwavesolutions / mastering-git-cli-agent-skill

面向现代开发的 Git 命令行操作、工作流与自动化（2025）。适用于处理仓库、提交、分支、合并、变基、工作树、子模块或多仓库架构时。包含并行 Agent 工作流模式、合并策略、冲突解决和大仓库优化。触发场景：git 命令、版本控制、合并冲突、工作树搭建、子模块管理、仓库排障、分支策略、变基操作、cherry-pick 决策和 CI/CD 的 git 集成。

M

matechat-vue

devcloudfe / matechat

为 MateChat Vue 3 组件库提供全面指导，包括 AI 聊天/Agent UI 组件、安装、API 参考和演示示例。适用于用 Vue 3 构建 AI 聊天界面、实现会话气泡、输入组件或任何 MateChat UI 组件时。

M

matlab-optimize-gpu-codegen

matlab / matlab-agentic-toolkit

优化 MATLAB 设计文件以供 GPU Coder 生成更快的 CUDA 代码。通过迭代分析性能、重写和基准测试，直到达到性能目标或解决诊断问题。适用于以下需求：针对 GPU Coder 进行优化、提升 GPU 代码生成性能、分析生成的 GPU/CUDA 代码、分析 GPU MEX、修复 gpuPerformanceAnalyzer 诊断问题、加速 GPU MEX、减少 GPU 内存传输、提升内核并行度、将 MATLAB 重写为 CUDA，或运行 gpuPerformanceAnalyzer。

M

matlab-secure-credentials

matlab / matlab-agentic-toolkit

在 MATLAB 中使用内置的 MATLAB Vault（setSecret、getSecret、importSecrets、secretID）安全地存储、检索和传递凭据，而不是将其硬编码。支持连接任何经过身份验证的服务：REST API、数据库、云存储（S3/Azure/GCS）、SFTP 等。涵盖 API 密钥、令牌、密码、SSH 密语，以及 CI／批处理／计划任务和“不要将凭据写入代码”的需求。不涵盖第三方密钥管理器（HashiCorp Vault、AWS Secrets Manager）、操作系统级密钥管理，也不涉及连接／查询逻辑本身。

M

mcore-linting-and-formatting

promptingcompany / nv-skills

Megatron-LM 的代码检查和格式化。涵盖运行 autoformat.sh、工具（ruff、black、isort、pylint、mypy）和代码风格规则。

M

mcore-run-on-slurm

promptingcompany / nv-skills

介绍如何在 SLURM 集群上启动分布式 Megatron-LM 训练任务。涵盖最简 sbatch 框架、torch.distributed.run 的环境变量配置、不同硬件和并行模式下的 CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS 规则、容器惯例、监控以及逐 rank 故障诊断。

M

mcore-split-pr

promptingcompany / nv-skills

将一个 PR 拆分为多个 PR，以减少所需的 CODEOWNERS 审查组数量。

M

mcp-builder

makerjackie / jackie-skills-starter

指导如何用 Python 或 Node/TypeScript 构建高质量 MCP (Model Context Protocol) 服务，以集成外部 API/服务。

M

mcp-php-schema

wordpress / php-mcp-schema

浏览并理解 MCP PHP schema。在实现 MCP 客户端/服务、理解协议类型或为任务寻找合适的 DTO 时使用。

M

mece

uxderrick / mece-skill

使用 MECE 框架（相互独立、完全穷尽）验证或分解任何规范、计划或需求列表。在审查 PRD、功能列表、用户故事、API 设计、状态管理、路线图或任何结构化拆解时使用。当用户说 "check this"、"anything missing?"、"is this complete?" 或 "break this down" 时也使用。

M

merge-reconciler

nousresearch / hermes-agent

由中立的第三方解决 Agent 合并冲突。

指导 Metronome 按用量计费集成的决策——事件摄取（单个与批量、幂等性、可计费指标）、合同设计（费率卡、覆盖项、多维定价、产品）、发票生命周期（宽限期、最终确认、Stripe 同步）、信用与承诺管理（预付、后付、阈值、自动充值），以及 Stripe 集成（欠费开票、税务服务商、行项目限制）。在构建、修改或审查任何 Metronome 集成时使用——包括摄取用量事件、创建合同或费率卡、管理信用与承诺、配置开票，或将发票与 Stripe Billing 同步。

M

ml-autoresearch

gaasher / agent-loop-skills

当用户想要一个不只盲目尝试改动的自主 ML 研究循环时使用。每次训练运行后，Agent 会分析模型内部实际发生的情况——梯度、激活、嵌入、误差、数据——并让下一次改动以这些证据为依据。一个 `<literature>` 开/关开关加入科学文献依据：关时表现为纯粹的分析优先循环；开时检索论文、评估证据等级，并仅实现已有工作支持的内容。每次运行一次改动；无限循环直至被中断。不适用于一次性训练运行或超参数扫描。

M

model-router-cost-quality-review

sylphxai / skills

设计并审计 AI 模型路由器，在任务质量、延迟、成本、可靠性、安全性、隐私、上下文长度、工具使用、降级回退、缓存、评估、预算和供应商故障之间取得平衡。适用于 Agent 或产品必须动态选择模型、而非硬编码单一默认模型时。

M

modernize-scientific-stack

letta-ai / skills

将旧版 Python 2 科学计算代码迁移到 Python 3 并使用现代库的指南。当需要把涉及数据处理、数值计算或分析的 Python 2 科学脚本迁移到 Python 3，或将已弃用的科学计算模式更新为现代等价写法（pandas、numpy、pathlib）时，应使用此技能。

在检测到过度工程模式时自动激活：(1) 修改用户未明确要求更改的代码或文件 (2) 未经要求创建新的抽象层（类、接口、工厂、包装器）(3) 未经要求添加注释、文档、JSDoc 或类型注解 (4) 未经要求引入新依赖 (5) 重写整个文件而非进行最小修改 (6) diff 范围显著超出用户请求 (7) 用户发出 "too much"、"don't change that"、"only change X"、"keep it simple"、"stop" 等信号 (8) 为不可能发生的场景添加错误处理、校验或防御性代码 (9) 未经要求生成测试、配置脚手架或文档

N

nemo-automodel-distributed-training

promptingcompany / nv-skills

NeMo AutoModel 中分布式训练策略的选择和配置指南，包括 FSDP2、Megatron FSDP、DDP 和并行设置。

N

nemo-automodel-launcher-config

promptingcompany / nv-skills

配置 NeMo AutoModel 作业启动，以支持交互式运行、Slurm 集群和 SkyPilot 云端执行。

N

nemo-automodel-model-onboarding

promptingcompany / nv-skills

介绍如何将新的模型架构接入 NeMo AutoModel，涵盖架构发现、实现模式、注册和验证。

N

nemo-automodel-recipe-development

promptingcompany / nv-skills

创建和修改 NeMo AutoModel 训练与评估配方，包括 YAML 结构、构建器和执行流程

N

nemo-evaluator-plugin

promptingcompany / nv-skills

在处理 Evaluator 插件 CLI、作业、由 SDK 支持的 spec、指标类型或插件自有的 Evaluator 技能时使用。

N

nemo-mbridge-mlm-bridge-training

promptingcompany / nv-skills

使用模拟或真实数据运行 Megatron-LM (MLM) 和 Megatron Bridge 训练。涵盖相关性测试、可用配方和多 GPU 示例。

N

nemo-mbridge-multi-node-slurm

promptingcompany / nv-skills

将单节点脚本转换为多节点 Slurm sbatch 作业，并排查常见的多节点故障。涵盖 srun-native 与 uv run torch.distributed 方案、容器设置、NCCL 超时、MoE 模型的 OOM 规模估算，以及交互式资源分配

N

nemo-mbridge-perf-activation-recompute

promptingcompany / nv-skills

验证并使用 Megatron Bridge 中的选择性与全量激活重计算，以额外的计算开销换取更低的 GPU 显存占用。

N

nemo-mbridge-perf-cpu-offloading

promptingcompany / nv-skills

在 Megatron Bridge 中验证和使用 CPU 卸载，包括层级激活卸载，以及通过 HybridDeviceOptimizer 按比例卸载优化器状态

N

nemo-mbridge-perf-cuda-graphs

promptingcompany / nv-skills

在 Megatron Bridge 中验证并使用 CUDA 图捕获，包括本地完整迭代图，以及适用于 attention、MLP 和 MoE 模块的 Transformer Engine 作用域图

N

nemo-mbridge-perf-expert-parallel-overlap

promptingcompany / nv-skills

在 Megatron-Bridge 中验证和使用 MoE 专家并行通信重叠，包括 overlap_moe_expert_parallel_comm、delay_wgrad_compute，以及 DeepEP 和 HybridEP 等 flex dispatcher 后端

N

nemo-mbridge-perf-hierarchical-context-parallel

promptingcompany / nv-skills

在 Megatron-Bridge 中启用分层上下文并行的操作指南，包含配置选项、代码定位点、注意事项和验证方法。

N

nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp

promptingcompany / nv-skills

在 Megatron-Bridge 中启用 Megatron FSDP 的操作指南，包括配置选项、代码定位点、注意事项和验证方法。

N

nemo-mbridge-perf-memory-tuning

promptingcompany / nv-skills

降低 Megatron Bridge 峰值 GPU 显存占用的技巧——可扩展段、并行度调整、激活重计算、CPU offload 约束以及常见 OOM 修复方法。

N

nemo-mbridge-perf-moe-comm-overlap

promptingcompany / nv-skills

Megatron Bridge 中 MoE 专家并行通信的重叠处理。涵盖 dispatch/combine 重叠、flex dispatcher 后端和专家 wgrad 调度。

N

nemo-mbridge-perf-moe-dispatcher-selection

promptingcompany / nv-skills

根据硬件、EP 度数和优化阶段，选择合适的 MoE token dispatcher（`alltoall`、DeepEP 或 HybridEP）。总结了 DSV3、Qwen3、Qwen3-Next 和 VLM bring-up 工作中的模式。

N

nemo-mbridge-perf-moe-hardware-configs

promptingcompany / nv-skills

按硬件平台和模型系列划分的典型 MoE 训练 playbook。汇总了取整后的吞吐区间、并行模式和常用调优组合。

N

nemo-mbridge-perf-moe-long-context

promptingcompany / nv-skills

Megatron Bridge 的长上下文 MoE 训练指南。涵盖 CP 配置、选择性重计算、dispatcher 选择，以及来自 DSV3、Qwen3 和 Qwen3-Next 长上下文实验的实践模式。

N

nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow

promptingcompany / nv-skills

基于 Megatron-Core MoE 论文的 Megatron Bridge MoE 训练优化系统化工作流。涵盖 Three Walls 框架、并行折叠、重计算策略、调度器选择以及 CUDA graph 启用。

N

nemo-mbridge-perf-moe-vlm-training

promptingcompany / nv-skills

提供在 Megatron Bridge 中训练 MoE VLM 的实用指南。比较 FSDP 和 3D 并行方案，并总结 Qwen3-VL、Qwen3-Next 及其他多模态实验中的经验。

N

nemo-mbridge-perf-parallelism-strategies

promptingcompany / nv-skills

Megatron Bridge 中并行策略选择与组合的操作指南，涵盖规模估算规则、硬件拓扑映射和组合并行配置

N

nemo-mbridge-perf-sequence-packing

promptingcompany / nv-skills

验证并使用 Megatron-Bridge 中的打包序列和长上下文训练，区分面向 LLM 的离线打包 SFT 与面向 VLM 的批内打包，并应用正确的 CP 约束。

N

nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap

promptingcompany / nv-skills

在 Megatron-Bridge 中启用 TP、DP 和 PP 通信重叠的操作指南，包括配置选项、代码定位点、注意事项和验证。