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。
生产力
你的研发团队在做没人要的功能,而用户反馈的 Bug 却堆积数月。运营指责研发无视用户,研发指责运营不懂技术限制。这份 SOP 为你提供完整的产品 × 工程 × 运营协同框架——从统一待办列表,到 10 天冲刺节奏,再到一票否决权规则。内容包括:• 双层看板系统(主待办 + 冲刺看板,统一标签)• 10 天冲刺标准流程(第 1 天开发 → 第 6 天可测试版本 → 第 10 天发布)• 含可复现要求的问题模板(被报告 3 次 = 自动定为严重)• 三方协同会议(每日站会 / 冲刺规划 / 冲刺评审)• 运营对发布的一票否决权(P0 Bug = 阻止发布)• 用户反馈 → 产品迭代闭环(内测 + 访谈 SOP)• 核心指标框架(获客 → 激活 → 留存 → 变现 → 推荐)• 技术债管理(预留 20-30% 冲刺产能)• 可直接使用的模板:Bug Report、Sprint Planning、Responsibility Matrix。构建基础:真实产品战略会议 + 内测框架。参考 Supabase 冲刺模型、Manus/DeepSeek 商业化协同。作者 @WeiYipei。触发词:"product ops" | "engineering operations" | "product development SOP" | "sprint planning" | "iteration management" | "cross-functional alignment" | "product engineering ops" | "dev ops collaboration" | "产研运协同" | "迭代管理" | "产品研发运营" | "プロダクト開発運営" | "제품개발운영"
当用户提到 Jira 问题键并希望进行超出表面层次的查询时使用 —— “Read PROJ-123”、“What's PROJ-123 about?”、“Give me context on PROJ-123”、“Deep dive PROJ-123”、“What's blocking PROJ-123?”、“Summarize PROJ-123 and its dependencies”、“I need to work on PROJ-123, what should I know?”,或任何想要理解某个问题的目的、范围或需求的请求。深入调研并综合一个 Jira 问题,包括所有关联问题、子任务、被阻塞的依赖项以及相关的 Confluence 文档。
谢胜子的思维框架与表达方式。基于《无界成长》著作、20+ 期小宇宙播客、B 站长视频直播、少数派长文、即刻/微博/Threads 社交媒体动态、小红书内容策略、2025 年终演讲精华的深度调研,提炼 6 个核心心智模型、12 条决策启发式、完整的表达 DNA 和 80+ 条原话语料库。用途:作为思维顾问,用谢胜子的视角分析个人 IP 打造、内容创作、职场成长、AI 时代策略、商业认知等问题。触发词:「用谢胜子的视角」「谢胜子会怎么看」「胜子视角」「谢胜子模式」「无界成长视角」。即使用户只是说「帮我用谢胜子的角度想想」「如果谢胜子会怎么说」「切换到谢胜子」也应触发。
每当需要在 Linux 上使用用户在任意站点上已有的已认证会话来自动化或控制 Google Chrome 时使用此技能——尤其是在阻止自动化或无头登录的站点(MFA、CAPTCHA、OAuth、机器人检测)。当用户要求你“使用 Chrome”“打开浏览器”“自动化网站”“控制浏览器”“使用 agent-browser”,或想在其已登录的站点上做某事时触发。当用户提到 CDP、远程调试或连接到 Linux 上正在运行的 Chrome 实例时也触发。只要 agent-browser 需要已认证会话,此技能就必不可少——不要跳过它,因为遗漏复制配置文件这一步会让你停在你无法通过的登录页上。
使用证据分级框架(GRADE、Cochrane 偏倚风险工具,如 RoB 2 与 ROBINS-I)评估科学主张与证据质量,评估实验设计有效性,并识别偏倚、混杂因素、统计陷阱和逻辑谬误。适用于评判证据质量、对证据确定性分级、发现设计或因果推断缺陷、识别偏倚或混杂因素、指出统计谬误,或教授批判性分析。若撰写正式可提交的同行评审,使用 alterlab-peer-review;若做多评审人模拟评审小组结论,使用 alterlab-paper-reviewer;若涉及 IRB/知情同意/利益冲突伦理,使用 alterlab-research-ethics。属于 AlterLab Academic Skills 套件的一部分。
按主题、类别或论文 ID 搜索并获取 arXiv 学术论文——附带 AlphaXiv 增强的 AI 生成概览。跨 cs.AI/cs.LG/cs.CL/cs.CR/cs.MA/cs.SE/cs.IR 使用 arXiv Atom API。三种工作流:Latest、Search、Paper。USE WHEN arxiv、papers、latest papers、research papers、recent ML papers、paper lookup、summarize paper、latest LLM papers、AI safety papers、cs.AI latest。NOT FOR 通用研究(Research)、URL 解析或年度报告。
适用于自动化操作一个真实且已登录的 Chrome,同时不干扰用户已打开的标签页——例如 ChatGPT、LinkedIn 等需要持久登录的已认证会话或任何网站。按命名配置启动或复用专用的调试 Chrome 实例,与用户的主浏览器共存;它从不退出或结束任何浏览器(不同于 real-browser,后者会关闭 Chrome Beta 的标签页)。触发场景包括「在不关闭我的标签页的情况下自动化此网站」「使用我登录的会话」「在自动化中打开 ChatGPT/LinkedIn」,或当浏览器任务必须保留用户现有窗口时。macOS,需要 agent-browser CLI。
以细粒度控制创作 FigJam 白板——便签(单个 + 批量)、节点之间的连接线、带文本的形状、分区、表格、代码块和自动排列——并能读回白板内容和连接图。适用于用户想逐个元素构建或编辑 FigJam 白板时。触发词:'add stickies to FigJam'、'create a flowchart/diagram in FigJam'、'connect these nodes'、'make a section/table/code block in FigJam'、'auto-arrange the board'、'read what's on the FigJam board'、'map the connections'。比原生 generate_diagram(一次性生成整张图)更细粒度。仅限 FigJam 文件(figma.editorType === 'figjam')。需要 Figma 桌面应用(Plugin API)。
通过比较论文、基准、代码和真实分歧,构建有来源依据的研究主题地图。当用户想要理解一个研究领域而不仅仅是找论文时使用——包括“X 的现状如何”“关于 Y 我该读什么”“X 还是 SOTA 吗”“Z 有好的基线吗”“该领域对 W 的看法是什么”“帮我综述这个领域”“X 的关键论文有哪些”“比较这两种方法”或“这个论断真的有充分依据吗”等说法。当用户即将基于某种方法开展工作、应先验证证据基础是否可靠时也适用。如果用户已有来源地图并想要打磨好的 Related Work 文字,请改用 related-work-writer。此技能的主要作用是防止幻觉式共识——那些并非基于实际来源却自信地综合出来的立场。
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。
