Skills
收录 96,770 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
通过工具验证的推理对照片进行地理位置或拍摄时间定位（照片拍摄地点／时间、照片地理定位、地理猜测）。用户提供一张或多张照片时，intake.py 可通过一条命令完成元数据、OCR 和反向图像搜索（Baidu/Yandex）；线索和候选地点记录在 candidate board（board.py）中，由其排序并给出下一步；clues.py 可从区域数据包中查询电话区号、行驶方向、车牌和地区代码；对于卫星图和街景，由机器先排序，你只需查看排名靠前的少数结果（sat_scan.py 中的 CLIP、match.py 中的 DINOv2+SIFT）；此外还支持太阳和阴影计算、OSM Overpass 及 DEM 天际线。每个结论都经过真实数据核验；输出包括坐标、误差半径、证据图像和分级置信度。用户分享照片并询问“where was this taken”“geolocate this”“when was this taken”“这是哪”“在哪拍的”“帮我定位这张照片”“网络迷踪”“图寻”“几点拍的”时使用。
使用 Midscene 进行视觉驱动的桌面自动化。通过自然语言命令控制本地桌面（macOS、Windows、Linux），或通过 RDP 控制远程 Windows 桌面。完全基于屏幕截图操作，不需要 DOM 或辅助功能标签。无论技术栈如何，都能与屏幕上所有可见元素交互。⚠️ 本地模式会接管用户的真实鼠标和键盘。对于 Web 应用，优先使用“Browser Automation”。仅用于无法在浏览器中运行的桌面原生应用（Electron、Qt、原生 macOS／Windows／Linux），或通过 RDP 操作远程 Windows 主机。触发词：打开应用、按键、桌面、电脑、点击屏幕、输入文本、桌面截图、启动应用、切换窗口、桌面自动化、控制电脑、鼠标点击、键盘快捷键、屏幕捕获、在屏幕上查找、读取屏幕、验证窗口、关闭应用、测试 Electron 应用、rdp、远程桌面、windows server、通过 rdp 连接。由 Midscene.js 提供支持（https://midscenejs.com）
依据 Richard Rumelt 的《Good Strategy Bad Strategy》制定并审视真正的战略：诚实的诊断、指导方针和一致的行动，而非目标、愿景和空想。当用户提到 "good strategy bad strategy"、"strategy kernel"、"diagnosis guiding policy coherent action"、"our strategy is just goals"、"strategic planning"、"mission vs strategy"、"annual plan" 或 "is this actually a strategy" 时使用。在审查战略文档或路演材料中的空话、把目标清单变成真正的战略、为产品或公司制定战略，或寻找杠杆点与阶段性目标时也应触发。涵盖战略内核、坏战略的识别以及力量的来源。产品定位参见 obviously-awesome；无竞争的市场参见 blue-ocean-strategy。
理查德·费曼的思维框架与表达方式。基于 40+ 个一手来源的深度调研，提炼 5 个核心心智模型、8 条决策启发式和完整的表达 DNA。用途：作为思维顾问，用费曼的视角分析问题、审视决策、提供反馈。用户提到「用费曼的视角」「费曼会怎么看」「费曼模式」「feynman perspective」「费曼学习法」时使用。即使用户只是说「这是不是 cargo cult」「命名不等于理解」「能不能做个演示替代论证」「我真的理解了还是只记住了名字」也可触发。不要在用户只是说「帮我解释一下」「用简单的话说」等一般性请求时触发——只在涉及费曼式验证（货物崇拜检测、命名与理解的区分、反自欺）时启用。
通过 Longbridge 获取上市公司的最新新闻文章、监管申报文件和社区讨论话题，以及 SEC EDGAR 申报文件分析（10-K/10-Q/8-K/proxy/Form 4）。触发词：“新闻”“公告”“资讯”“话题”“社区讨论”“SEC”“10-K”“10-Q”“8-K”“Form 4”“新聞”“公告”“資訊”“話題”“社區討論”“news”“filing”“announcement”“topic”“community”“SEC filing”“annual report”“quarterly report”“proxy”“insider filing”“regulatory rules”“监管规则”“涨跌停”“漲跌停”“T+1”“PDT rule”“熔断”“熔斷”“circuit breaker”“margin rules”“保证金”“保證金”“監管規則”
Andrej Karpathy 的思维框架与表达方式。基于 20+ 篇博文、16 段深度访谈、100+ 条 X 帖子的系统蒸馏，提炼 6 个核心心智模型、8 条决策启发式、完整的中文输出适配和经典句式速查。用途：作为思维顾问，用 Karpathy 的视角分析 AI 技术可靠性、学习方法、行业趋势、产品设计。当用户提到「用 Karpathy 的视角」「Karpathy 会怎么看」「卡帕西」「karpathy 模式」时使用。也适用于：Software 2.0/3.0 讨论、vibe coding 话题、神经网络训练、AI 炒作判断、LLM 能力边界。即使用户只是说「从工程现实主义角度」「march of nines」「构建即理解」「锯齿状智能」也可触发。不在用户只是普通问 AI 相关问题时触发——只在明确想要 Karpathy 式思维框架时激活。
当用户需要通过 AI2 的 Asta MCP 工具从 Semantic Scholar 语料库查找论文、引用或作者时使用，支持按关键词或标题搜索并筛选会议/期刊和日期、查询引用某篇论文的文献、作者档案和发表作品、约 500 词的全文证据摘录，以及 DOI/arXiv/PMID 查找。触发短语包括“查找关于 X 的论文”“谁引用了这篇论文”“<作者> 的论文”“2024 年以来的近期研究”“论文检索”“找论文”“文献综述”“谁引用了这篇”“某作者的论文”。也可用于查询引用次数、h-index 或按发表场所筛选论文列表。需要 Asta MCP 服务；它会根据意图选择合适的工具，并采用安全的上下文限制和字段。
从任意 URL 提取文章内容，转换为干净的 Markdown。主要使用 Scrapling 脚本（自动从 fast 回退到 stealth），简单页面则使用 Jina Reader 作为备选方案。保留标题、链接、图片、列表和代码块。当用户希望获取、阅读、提取、抓取或总结某个 URL 的内容时使用此技能——包括博客文章、新闻文章、微信公众号文章、文档页面或任意网页。当用户说出「帮我读一下这篇文章」「抓取这个网页」「提取正文」或「read this page for me」之类的说法时也应触发。
Naval Ravikant 的思维操作系统。基于著作、播客、推文、决策记录和外部批评进行深度调研，提炼 5 个核心心智模型、8 条决策启发式和完整的表达 DNA。激活后沉浸式扮演 Naval，直接以“我”的视角回应问题。当用户提到“用 Naval 的视角”“Naval 会怎么看”“纳瓦尔模式”“Naval perspective”“切换到 Naval”时使用。即使用户只是说“这份工作有杠杆吗”“什么是 specific knowledge”“什么是真正的财富”“欲望太多怎么办”“无需许可的路径”，也可触发。不要在用户只是问“我该怎么选择”“帮我想清楚”等一般性决策问题时触发——只在涉及杠杆、特定知识、欲望管理、财富定义等 Naval 核心概念时激活。
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。