Skills
收录 98,873 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
使用公共的 `orca` CLI 操作 Orca 管理的 worktree、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、产物、worktree 评论以及 Orca 应用内嵌的浏览器。当用户说出「$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」、「orca artifacts」、「share HTML/Markdown」、「public artifact link」或「control the browser inside Orca」时使用。任务涉及 Orca 管理的状态时，优先使用它而非原始的 `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。
使仓库文档与代码实际内容保持同步：README.md、CLAUDE.md、AGENTS.md 和 docs/ 中的版本、依赖项、命令、项目结构和功能声明，在写入前逐项对照清单、锁文件、脚本和文件验证，同时保留原有的人类撰写文风、语气和章节顺序。适用于：（1）依赖项、框架或运行时版本已更改，但文档仍写着旧版本；（2）脚本、Makefile 目标或目录结构已更改；（3）新增、重命名或移除了功能，文档可能不再准确；（4）Agent 指令文件要求 Agent 运行可能不存在的命令；（5）用户提到：sync docs、update the README、docs are stale、docs out of date、outdated version in README、fix CLAUDE.md、AGENTS.md、package.json、lockfile、pyproject.toml、Cargo.toml、go.mod、“npm run lint” missing script、“docs: sync documentation with codebase state”。包含各生态系统的事实依据表、声明的版本范围与解析后版本之间的规则、无法验证的功能声明须标记而非猜测的规则，以及变更、已验证和已标记三部分报告。适用于任何项目类型，包括 Node、Rust、Python、Go 项目，以及完全没有清单的仓库；以仓库自身的清单和文件为衔接点。不是变更日志或版本更新工具，不会为缺失文件编写文档，也不审计代码是否符合文档。
通过 redis-iris 将 Redis Agent Memory 接入现有 Agent，使其能够跨会话记住用户。会询问五个问题（要记住什么、要共享什么、绝不保留什么、保留多久、是否支持忘记用户），将答案写入 service.yaml，通过终端运行 `iris agent-memory service create` 配置服务，然后在任何框架中将记忆召回和写回接入 Agent 的交互轮次。当 Agent 忘记用户、只使用 InMemoryStore 或检查点机制、将记忆保存在字典或本地数据库中，或用户询问长期记忆、召回或删除权时使用。
通过 redis-iris 将现有 Agent 使用的 MCP 服务接入一个 Redis Iris Context Gateway，使 Agent 只需使用一个 Agent 密钥连接一个 MCP 端点，而无需分别配置每个服务及其密钥。先询问 Gateway 部署在 Redis Cloud 还是自行管理，然后提出五个问题（Agent 当前使用哪些 MCP 服务及密钥、能看到多少工具、哪些只读工具可以缓存、哪些工具会返回大量结果、所用框架是否原生支持 MCP）。如果自行管理，则通过终端运行 `iris context-gateway` 配置 Gateway 和 Upstream，并设置缓存和压缩策略；在 Redis Cloud 中由开发者在控制台创建。随后在任何框架中将 Agent 指向 Gateway，并使用 `tools list` 和 `tools call` 进行验证。当 Agent 逐个配置多个 MCP 服务、每个服务都需要单独的密钥、提示词中加载了过多工具架构，或用户询问 Context Gateway、单一 MCP 端点、工具缓存或结果句柄时使用。
通过 redis-iris 将 Agent 现有的手写路由（关键字 if/else 链、正则表达式，或仅用于选择路由的 LLM 调用）替换为 Redis Iris Intent Router，根据示例说法和分数阈值将消息映射到定义好的意图及其分发目标。会询问五个问题（当前有哪些路由、每条路由的一些真实说法、各路由分发到何处、没有匹配项时如何处理、使用哪种嵌入模型），将答案写入 intents.yaml，通过终端运行 `iris intent-router service create` 配置 Router，使用 `iris intent-router intents add` 加载意图，然后在 Agent 当前进行决策的位置接入 `router.match()`。当 Agent 使用关键字或额外的 LLM 调用进行路由，或用户询问意图检测、意图路由或语义路由时使用。
通过 redis-iris 为现有 AI Agent 添加 Redis Iris Lens 跟踪，让 Agent 的每一轮在 Lens UI 中对应一条跟踪，记录其 LLM 调用、令牌、工具调用、记忆和文档检索，以及哪些内容进入了提示词。识别 Agent 的运行方式（LangGraph 或 ADK attach、workflows.turn、其他框架或普通循环），安装 redis-iris[llm-tracing]，调用 lens.init(agent_id=...)，并在 Iris 尚未打开轮次时为每轮开启一个 lens.turn()；同时处理与现有 OpenTelemetry 配置或应用中已有的 LLM 插桩共存的情况。用户要求为 Agent 添加 Lens、跟踪、可观测性或逐轮跟踪，或询问为何缺少 Lens 跟踪时使用。
当用户询问 MLX 推理服务、mlx_lm.server、oMLX、Apple Silicon 上的 LLM 推理服务，或在 Mac 上运行本地 LLM 时使用；也用于排查模型加载失败、加载或推理时 OOM、batch>1 时服务器挂起或崩溃、工具调用以纯文本内容返回、吞吐量退化，或选择 mlx-lm 与 oMLX。还涵盖 oMLX 功能标志调优（turboquant_kv、dflash、MTP、specprefill、thinking_budget、max-concurrent-requests、force_sampling）、用于运行超出 RAM 容量模型的 OptiQ 代理、Llama-4 ChunkedKVCache 批处理、Llama-3 工具调用 JSON 格式，以及基于基准测试验证推理服务配置。仅适用于 Apple Silicon M 系列；不适用于云端 LLM 托管、llama.cpp、Ollama 和 vLLM 等非 MLX 后端，也不适用于模型训练。
通过 `orca` CLI 管理 Orca 管理的 worktree、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、产物、技能共享、worktree 评论以及 Orca 内嵌浏览器。用户提到“$orca-cli”“Orca worktree”“child worktree”“spawn codex/claude in a worktree”“read/wait/send Orca terminal”“handoff”／“handover”／“give this to another agent”“Orca browser”“orca artifacts”或“share skills”时使用。涉及 Orca 状态时，优先于直接使用 git worktree、临时 PTY 或 Computer Use。仅当可见窗口需要 GUI 控制，且 CLI、文件系统或 API 无法完成时，才使用 Computer Use。
与没有相关知识的人一起，按固定的八个步骤搭建网站：模型图、设计（根据特性提供两到三个方案）、框架、供验收的 PRD、本地构建并展示、发送到港口并在那里用浏览器展示、生产线、网站或服务器。在 Cockpit 中打开该岛，并通过 schritt_melden 汇报每一步。凡是在网站构建过程中都使用此技能：在 webseite-planen 之后、webseite-modernisieren 完成现状盘点后，或遇到“帮我建这个网站”“模型图”“设计稿”“PRD”“本地查看”“计划之后怎么做”等请求时使用。
将现有产品的界面补录到设计系统的 Storybook 中，作为具有代表性的页面模板；产品已使用本地设计系统的部分从 LOCAL 设计系统重建，并醒目标记所有不属于该系统的区域。用户说“get this product into Storybook”“backfill our screens”“represent this product in the design system”“I want to see how a component change ripples across products”“relocate these pages into Storybook”，或同时提到某个产品（网站、应用、代码仓库、URL）和 Storybook 时使用。这是迁移位置，不是翻译：移动界面并标记系统之外的内容；绝不将定制 UI 转换为系统样式（那是 vibe-killer），也不规划迁移（那是 ds-adoption-plan）。还会运行刷新操作，报告自上次捕获以来产品与 Storybook 副本的差异程度。
指导 Agent 在 Capacitor Android 应用中启用 R8，以满足 Google Play 的 DEX 代码优化要求（自 2027 年 2 月起，DEX 代码超过 10 MB 的应用必须至少进行 25% 的混淆、优化和缩减）。内容涵盖在 `android/app/build.gradle` 中将 `minifyEnabled true` 与 `proguard-android-optimize.txt` 配合使用；防止 R8 full mode 下启动崩溃的 `-keep @interface com.getcapacitor.** { *; }` 规则；各插件的 keep 规则；通过 `missing_rules.txt` 解决 R8“Missing class”构建错误；使用 debug keystore 构建签名的 release APK；以及通过 logcat、`mapping.txt` 和应用包中的 `r8.json` 文件进行验证。当 Play Console 报告 DEX 代码优化问题、启用 `minifyEnabled` 后 Capacitor 应用启动崩溃，或 R8 导致 release 构建失败时使用。不要用于 iOS、资源缩减、Capacitor 插件项目、Capacitor 版本升级或非 Capacitor 移动框架。
通过船上的航海日志和港口副本（Albatros 的 Git 服务 code.aufwind.sh）的比喻，为没有相关经验的人讲解 Git。指导用户从港口获取仓库，通过优质备注完成首次记录（Commit），将记录发送到港口（Push），并检查副本是否到达 Albatros 服务器的 ~/projekt。规则：仅使用 main，只逐个暂存自己的文件，绝不 force-push。在需要“Git”“GitHub”“港口”“commit”“push”“pull”“Repo”“什么是 Repository”“保存我的更改”“push 被拒绝”“冲突”，以及替用户提交任何内容之前使用此技能。
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。