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。
文档处理
在为 Jira 工单、德语的内部 wiki/规范文档，或向德语同事发送团队聊天（Slack、Matrix、Teams）而撰写超过一句话的德语文本时使用。请在动笔之前调用。涵盖英语化动词（failt、triggern、returnen）、仿译搭配与习语（blockiert auf、macht Sinn、in 2026）、外来词性（der Commit、die Pipeline）、按产物区分语域（Jira/wiki 用无人称，聊天用 ich/du）、德语排版（Gedankenstrich、Anführungszeichen、Durchkopplung），以及 AI 典型节奏（重述、对称段落、总结式收尾）。提交信息、MR/PR 描述、发布说明（按团队惯例用英语）、对话式聊天回复或单行确认可跳过。如果你发现自己认为“我这句德语大概没问题”——只要长于一句话，就调用本技能。
将 Markdown 文件转换为 HTML，类似于 `marked.js`、`pandoc`、`gomarkdown/markdown` 等工具；也可编写自定义脚本将 markdown 转换为 html，和/或使用 `jekyll/jekyll`、`gohugoio/hugo` 等采用 markdown 文档并将其转换为 html 的 Web 模板系统。在用户要求“将 markdown 转换为 html”“将 md 转换为 html”“渲染 markdown”“从 markdown 生成 html”，或处理 .md 文件和/或可将 markdown 转换为 HTML 输出的 Web 模板系统时使用。支持采用 GFM、CommonMark 和标准 Markdown 变体的 CLI 与 Node.js 工作流。
使用本技能从 CSV 或表格输入构建多元素 Excel 仪表盘 —— 打开即显示 Dashboard 工作表、多个公式驱动的 KPI 卡片、多个图表、迷你图和条件格式。触发词：'dashboard'、'KPI dashboard'、'analytics dashboard'、'executive dashboard'、'metrics dashboard'、'CSV to dashboard'、'data visualization'。输出为单个 .xlsx。基于 officecli-xlsx 的场景层：继承所有 xlsx 硬性规则。不要用于：单一预算跟踪表 / 带格式的单表 CSV（使用 xlsx）、三表 / DCF / LBO 财务模型（使用 financial-model）、最多 1 个图表且少于 10 行的周报（使用 xlsx）。
从 URL、文件、视频、PDF 中提取结构化 JSON，支持实体提取与批处理。使用场景：parse、extract、URL、transcript、entities、JSON、batch、content、YouTube、PDF、article、newsletter、Twitter、browser extension、collision detection、detect content type、extract article、extract newsletter、extract YouTube、extract PDF、parse content。
在审查或评判一份完成或修订后的开发者指南——即开发者工具产品（SDK/库/命令行/框架/API 平台）的采用 + 集成叙述——时使用。判断开发者能否仅凭该指南安装、集成并运维该工具。这是一道关卡，而非撰写。依据单一来源的 14 项可采用性 + 准确性标准进行评判：有标识的"从这里开始" + 可验证的首次成功；概念先于操作；操作指南覆盖交付的场景；示例可运行且与当前工具一致（无虚构/过时的端点）；链接到 api 参考文档，绝不重复它；Diataxis 模式标注清楚；有故障排查路径；修订以差异范围为界进行审查。只输出 `VERDICT: approve|revise` + 可执行的发现项；对达到标准的指南予以通过（对单薄的指南不误判为修订），仅在指出具体缺口时要求修订。不用于撰写它、终端用户的用户指南、端点目录（api 参考文档审查）或工程设计文档（design-review）。
在审查/评判一份发布运行手册（将系统交付到生产的上线流程）时使用——判断一位不熟悉的工程师能否仅凭它执行、验证并回滚。这是一道关卡，而非撰写。依据单一来源的 11 项可执行性 + 安全性标准进行评判：每一步都可安全复制粘贴 + 幂等，并给出预期结果；有一道 go/no-go 关卡；完整的回滚（每个正向变更都有对应的回退、可度量的触发条件、不可逆时前滚）；部署后验证复用测试计划的标准；升级 + 监控；不内联任何密钥（内嵌的 token/key 是一项发现项）；有状态变更的安全性（按比例）；对影响用户的部署设有沟通窗口（按比例）；命令已对照上游来源抽查；无虚构内容；修订以差异范围为界。只输出 `VERDICT: approve|revise` + 可执行的发现项；对达到标准的运行手册予以通过（不误判为修订），仅在指出具体缺口时要求修订。不是撰写它，不是 QA 测试计划，也不是工程设计文档（design-review）。
在审查/评判一份终端用户产品指南——即通常非技术用户为达成产品目标所阅读的面向使用方的帮助（教程、操作指南、说明、产品功能/设置参考、故障排查、术语表）——时使用，判断真实用户能否仅凭该指南完成所有受支持的目标。这是一道关卡，而非撰写。依据单一来源的 12 项可用性 + 准确性标准进行评判：每个目标一份操作指南；四种 Diataxis 模式正确标注（不混为一谈）；完整的产品参考（不是 HTTP API）；步骤准确并按其在 UI 中的确切标签命名；按症状索引的故障排查；非技术读者能看懂的平实语言；可访问性 + 可查找性；明示假设，无虚构；修订以差异范围为界。只输出 `VERDICT: approve|revise` + 可执行的发现项；对达到标准的指南予以通过（不误判为修订），仅在指出具体缺口时要求修订。不是撰写它、开发者采用指南、端点目录或工程设计文档（design-review）。
基于实际检索到的论文起草或重写 Related Work / 先前工作章节——从论文自身声称的范围（而不只是检索到的内容）推导出必需的聚类，将先前工作按主题聚类，逐个聚类阐明差异（本文新增了什么），强制每个聚类的引用下限，并将预期为空的聚类退回 find-papers，遵循目标社区的排版与引用惯例（数字型 ACM/IEEE 与 natbib 作者-年份、单盲与双盲自引、该章节在 NeurIPS/CHI/SIGMOD 类会议中的位置），并且只接受已验证的引用。当用户说"related work"、"prior work"、"position my paper against the literature"、"how do we differ from X"、"reviewers said related work is thin/missing/a laundry list"，或要求为草稿添加引用时使用。基于通过 find-papers 找到的论文和/或现有 .bib 工作——绝不编造参考文献。
重写帮助文章，提升可扫读性并实现自助分流——每个步骤一个标题、前置条件放在开头、疑难解答放在结尾，用紧凑的文字让焦急的读者也能快速浏览。当用户说 "restructure this help article"、"make this doc scannable"、"this article is a wall of text"、"reformat this for our help center" 或 "improve this article so customers stop filing tickets" 时使用。
研究目标会议/期刊的范例论文，并产出原创的风格与结构简报 —— 按需抓取最佳论文获奖者与高被引论文（DBLP、Semantic Scholar、Unpaywall、arXiv、开放获取的 ACM DL），分析章节架构、贡献表述、评估模式和图表惯例。当用户想研究某会议的 best paper 或获奖论文、找出被引最多的论文及其结构、了解某会议成功论文的写法（"what do winning SIGSPATIAL papers look like"、"analyze NeurIPS best papers before I draft"），或以某会议最强作品为范本撰写草稿时使用。设计上确保版权安全 —— 论文从合法的开放获取来源抓取并仅作临时处理，绝不捆绑、存储或提交；输出为元数据加原创分析。触发词 —— exemplar、best paper、award-winning、most cited、top cited、model paper、venue style、paper structure。
当需要对判决书、裁定书、调解书、仲裁裁决书、行政处罚决定书等法律文书进行结构化摘要时触发此技能。典型触发场景包括但不限于：- 用户要求对一份法律文书做摘要、提炼要点或生成裁判要旨 - 用户需要将多份法律文书转化为可对比、可检索的标准化摘要 - 用户要求提取案件信息、争议焦点、法律依据或说理过程 - 用户需要为案例研究、诉讼分析、教学备课准备摘要材料 - 用户要求区分不同文书类型（判决/裁定/调解/仲裁/行政处罚）的摘要重点 本技能的核心价值：在忠实于原文的基础上，将冗长法律文书转化为简明、客观、结构化的摘要，突出核心内容，避免复述全文和主观评价。
将 Markdown 文档转换为专业排版的 PDF 文件。主引擎：reportlab（封面、卷首插画、封底、书签）。备用引擎：pandoc + XeLaTeX（表格处理更好，LaTeX 级排版）。处理中日韩/拉丁文混排文本、围栏代码块、表格、块引用、可点击目录、水印、页眉页脚和页码。支持多种配色主题，并针对中文技术报告经过实战检验。当用户提到"markdown to PDF"、"md2pdf"、"any2pdf"、"md转pdf"、"报告生成"、"导出pdf"或希望从 markdown 生成专业格式的 PDF 时触发。
撰写国家自然科学基金（NSFC）申请书，覆盖青年科学基金（C类）、优秀青年科学基金（B类）、国家杰出青年科学基金（A类）2026年度最新规范。提供分阶段写作工作流：基本信息、摘要、立项依据、研究内容、研究基础、个人简历、伦理与AI辅助声明等模块；内置文献检索策略与质量自查清单。工具中性，适配 Claude Code / Cursor / Codex / OpenClaw / Gemini CLI。触发词：国家自然科学基金、国自然、NSFC、青基、青年基金、优青、杰青、面上项目、natural science foundation of china、nsfc grant、青年科学基金申报
生成用于最终用户支持的 AGENTS.md。涵盖安装、设置、运行与故障排除。当用户请求“getting started”帮助时或 /init user 工作流中主动使用。示例：- 用户：“/init user” → 带官方文档的用户支持 AGENTS.md - 用户：“Create getting started guide” → 安装 + 设置 + 故障排除 - 用户：“Document how to use this repo” → 面向用户的 AGENTS.md - 用户：“Help users run this software” → 设置、前置条件、使用模式
把信息类或内容类视频（口播讲解、观点或分析短片、产品评测风格的片段，任何不是软件演示的视频）变成一篇干净利落的书面文章，作为 Clueso 项目中的真实、可在线访问的文章构建。按论点或主题节奏组织，而非编号的 UI 步骤。配图来自从视频中实际抽取的帧——只要屏幕上的内容确实有助于说明（图表、带标注的物体、演示过的对比）——其余地方则用生成图像，替代无法传达要点的真实帧。适用于用户说“把这个视频变成一篇文章”“把这个片段写成博客文章”“把这个讲解视频写成文字版”，或上传一段内容（不是软件屏幕录制）并要求据此写一篇文章时。
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。