Skills
收录 96,981 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
在周期收尾时对已完成的 OKR 进行评分,按标准 OKR 类型枚举(committed | aspirational | learning | operational_health | compliance_or_safety)在 KR 层面打分,解释 committed 与 aspirational 的差异,评估证据质量,综合学习,并给出下一周期的建议。拒绝追溯修改目标、缩减 committed 范围、把护栏 KR 取平均、把 0.7 视为 committed 或 compliance_or_safety KR 的成功标准、把工作量等同于影响,或用分数评价个人绩效。交由 iterate-lessons-log、iterate-retrospective、define-hypothesis、measure-dashboard-requirements、measure-instrumentation-spec 和 foundation-okr-writer 处理。
将个人或公司的优势、经历与执念,提炼为一到两个 VOTERS——那些决定性的、特立独行且极端的特质:珍视它们的客户会接受其他所有取舍,从而赢得竞争。让每个候选特质通过严苛考验:由执念(而非仅仅是能力)积累出的极端性、在同类中的稀缺性、决定力(说明它压倒了哪些弱点),以及回响(它必须能在产品、定价和市场层面迫使决策)。答案最多两个,并将入围者记录在 VOTERS.md 中——同时记录可加以利用的差一点入选的“特殊优势”——如果还没有任何特质足够极端,就给出诚实的“零 VOTERS”结论。输入可以是自画像文件(以 M 编号)、优势或基石图表,或现场采集。当用户询问是什么让自己与众不同、策略该押注在什么、他们的非对称优势或“超能力”,或要求“找出我们的 VOTERS”时加载。不要用它来构建完整的自画像(上一步)或设计整体策略——这个文件正是为那一步提供素材的。
用尖锐、不留情面的问题拷问用户的决定、计划、提案、定位、目标市场、定价或尚未成形的想法——必要时甚至延伸到敌意乃至不公平的提问角度——直到计划打磨成可辩护的决定,或用户最终认定这根本不是个好主意。它充当用户自己无法扮演的建设性 devil's advocate。当用户想要压力测试、攻击、挑刺、找漏洞,或对自己执着的东西扮演 devil's advocate;当他要求被「拷问」「狠狠批」或被告知「我错在哪」;当他怀疑自己的计划里有一厢情愿的空话、含糊其辞或没人提起的房间里的大象;或当他需要把模糊的愿望转化为真正的战略决定(并接受相应后果)时加载。不适用于没有对抗性框架的普通代码评审、文案编辑或一般反馈请求。
当用户想要归档 URL、绕过付费墙、查询已有归档、查看网页的缓存版本、从 archive.today 或 Wayback Machine 获取文章文本,或批量归档一组 URL 时,使用此技能。提供 archive.today + Wayback Machine 命令行,支持提交前先查询、某个后端不可用时自动回退,并输出适合 Agent 使用的结果。无需 API key。触发短语包括:'archive this article'、'bypass the paywall on this link'、'grab the cached text'、'save this url to archive.today'、'check if this was already archived'、'bulk archive these 20 URLs'。
实体合规跟踪器 — 初始化、报告即将截止的期限、更新状态、运行健康审计、导出为 CSV。维护基于实体表构建的 compliance-tracker.yaml,按实体和司法管辖区计算申报期限,并提示未来 30/60/90 天内到期的项目。当用户说出 "entity compliance"、"filing deadlines"、"annual reports due"、"entity tracker"、"what filings are due"、"entity health" 或 "good standing" 时使用。
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。
