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
任何研究请求的默认入口——一种混合路由器,可确定性地对问题分类,并将其委派给专门的研究技能(pulse 用于趋势/情绪分析,grants 用于 NIH 资助,litreview 用于学术文献,syllabus 用于课程阅读,patent 用于现有技术和 IP 格局,dossier 用于实体研究,deepread 用于优先依据证据阅读用户提供的文档);若没有匹配的专门技能,则运行自己的“规划—拆解—多源搜索—综合—引用”备用工作流。始终显示路由决策,方便用户覆盖。用于用户提出任何研究请求、且请求明显不匹配更具体的专门技能时(例如,“研究 [主题]”“调查一下 [主题]”“我们对 [主题] 了解多少”“查找有关 [主题] 的信息”“我需要了解 [主题]”)。默认输出带完整引文和审计日志的 Markdown 简报,也可按要求输出 .docx 文档。
结合 GTD、Zettelkasten 和 PARA 的 Obsidian 个人知识管理。包含六种工作流:(1) 捕获——“capture this”“remember this”“save this thought”“note this down”:将想法/任务保存到每日收件箱,不进行分类;(2) 处理收件箱——“process my inbox”“organize captures”“GTD processing”:澄清条目并将其归入项目或永久笔记;(3) 每日计划——“plan my day”“what should I work on”“morning planning”:根据精力和上下文创建优先任务列表;(4) 每日回顾——“daily closeout”“review my day”“evening reflection”:标记进度并起草明日计划;(5) 设置——“set up my second brain”“configure vault”:配置 vault 路径和用户目标;(6) Excalidraw——“create a diagram”“visualize this”“draw flowchart”“sketch this”:创建包含矩形、椭圆、菱形、箭头、线条和文本的 .excalidraw.md 文件。在研究对话中主动提议记录有价值的见解。
需要针对某个主题进行多来源、多步骤研究时使用——销售电话前的竞争对手研究、新商业创意的市场研究、定位角度、合作伙伴或播客嘉宾的尽职调查、技术决策研究(选哪个数据库、哪种身份验证),或任何“我需要真正了解 X”的情况。结合网络搜索、URL 获取、agent-browser、last30days(Reddit/X/YouTube/HN/网络近期内容)、记忆和 Notion。输出包含引用、矛盾、信息缺口和建议后续步骤的结构化简报。每次研究都存档至 ~/.config/makerskills/deep-research/archive/,便于搜索过往工作。当出现“/deep-research”“research X”“investigate X”“do a deep dive on X”“look into X”“what's actually happening with X”“due diligence on X”“validate this market”时触发。不同于一次性网络搜索:这是经过多轮验证的研究。不适用于持续监控(radar)或获取单条帖子或视频(social-fetch、watch-video)。
用于模拟个人财务情景:购房与租金收入(ADU、出租卧室、以房养房)、装修预算、月度现金流、大额采购决策,以及家庭储蓄/投资的假设分析。内置房屋情景模板;其他情景(再融资、汽车、教育、退休、副业收入)可作为模板添加。输出 Markdown 情景比较表。情景保存在 ~/Documents/personal-cfo/,索引位于 ~/.config/makerskills/personal-cfo/archive/。不适用于公司账目或月度报告(请使用 company-cfo)。可与 decide、deep-research(租金可比数据、利率)、business-brainstorm、second-brain 配合使用。触发词包括“/personal-cfo”“model this scenario”“house math”“rental forecast”“monthly cash flow”“what if I rent out the ADU”“compare these housing scenarios”“should we buy this house”“house-hack math”“renovation budget”。
以 Amazon 的叙事风格生成决策备忘录和产品发布文档。两种模式:`memo` 生成 6 页叙事备忘录(引言、目标、原则、业务现状、经验教训、战略重点 + 不限长度的附录);`prfaq` 为产品发布生成新闻稿 + 外部常见问题 + 内部常见问题(从发布目标倒推)。遵循 Strunk 的写作规则(主动语态、具体措辞、省去冗词、不用限定词、平行结构、主题句段落、不夸大)以及 Anthropic 逐行可移除性准则。适用于:“six pager”、“6-pager”、“amazon memo”、“narrative memo”、“PRFAQ”、“press release”、“work backwards”、“decision memo”、“strategy doc”、“launch document”、“silent read doc”,以及任何值得投入一周写作流程的重大决策之前。
通用 X/Twitter 研究 Agent。搜索 X,获取实时观点、开发者讨论、产品反馈、文化看法、突发新闻和专家意见。它像网页研究 Agent 一样工作,但以 X 为信息来源。适用于:(1) 用户说“X 研究”“搜索 X 上的内容”“搜索 Twitter”“大家对……怎么说”“Twitter 上有什么说法”“查查 X”“X 搜索”或“/x-research”;(2) 用户正在处理近期 X 讨论可提供有用背景的事项(新库发布、API 变更、产品发布、文化事件、行业风波);(3) 用户想了解开发者、专家或社群对某个主题的看法。不适用于发布推文或管理账号。注意:目前使用近期搜索(最近 7 天)。同一按次付费的 X API 方案支持完整存档搜索,但此技能尚未实现。
搜索和浏览 Cline 会话历史。用户要求按时间段、提示词内容、状态、模型、提供方、来源、模式、工作区或其他条件查找、列出、检查或导出 Cline 会话时使用。用户想阅读会话记录或将会话导出到目录时也使用。触发短语包括“find my session”“search my session history”“show me past sessions”“what was that session where”“find the session that started with”,以及任何提及过去 Cline 对话的内容。
转录会议或通话录音,将其归档到项目的 arch/ 文件夹下,并以语音音频链接而非大段文字的形式向你汇报。每当你指向音频或视频录音,希望对其进行转录、总结、“朗读”或生成会议报告,以及每当你要一份通话的简报、回顾或概要时,都使用此项。也单独用于音频回复模式(“以音频发送”“给我一个链接”“语音模式”“仅音频”“1.5 倍速”“直接跟我说”),在该模式下每个回答都以预签名 S3 音频链接而非文本形式给出。处理 ElevenLabs Scribe v2 区分说话人转录、arch/ 归档约定、任意播放速度的 ElevenLabs TTS、按项目解析 AWS 凭证、预签名私有链接,以及在你回复后删除每个音频片段。还负责 Meeting Capture 浏览器扩展(Meet、Zoom 网页版和 Teams 网页版通话无需点击即可自动录制到私有 S3 收件箱;视频仅在手动启动时录制)以及拉取这些录音的摄取流程,因此“我刚通了个电话”“处理我的会议”“检查会议收件箱”“有新录音吗”和“设置会议录制”也属于此项技能,任何提到通话的内容都会先检查该收件箱。即使从未出现“转录”或“技能”这些词也要触发——‘读一下我的会议’‘我们在通话中决定了什么’‘向我简报’‘归档这个通话’和‘把那个以音频发送’都属于此项技能。
使用看板 + Eisenhower 方法管理跨业务项目。每个业务使用一个看板(适用于你运营的任何业务、项目或计划组合)。与工具无关——通过 API/MCP 连接各业务使用的项目管理工具(Notion、GitHub Projects、Plane、Linear、基于 Obsidian 文件的方式或手动模式)。优先异步输出。六种模式:setup(为业务搭建新看板)、triage(按 Eisenhower 方法整理待办)、next(选择下一项工作,可针对单个或所有看板)、status(可直接粘贴的异步状态快照)、unblock(诊断 Review/Blocked 列)、weekly(周五回顾 + 周计划)。以下情况触发:“/pm”、“/pm setup”、“/pm triage”、“/pm next”、“/pm status”、“/pm unblock”、“/pm weekly”、“我接下来该做什么”、“看板状态”、“按 Eisenhower 方法整理”、“整理我的待办”、“哪些事项被阻塞”。
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。
