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
诊断 Claude Code 使用限额问题,查明 token 实际用在何处,以及为何触发 5 小时或每周限额。用户提到达到使用限额、被限流、配额消耗过快、Claude Code 用量耗尽、token 消耗异常或可疑、“为什么我会触发限额”、虚假用量,或要求审计、分析、跟踪 Claude Code token 用量时,均使用此工具。用户询问 5 小时窗口已用多少、现在是否适合开始大型任务、哪个工具、模型、项目、文件、MCP 服务、skill 或子 Agent 正在消耗配额、API 用量成本、某种习惯或更新是否改变了消耗、是否有程序在后台或用户离开时使用 Claude Code,或想要用量报告、周环比比较、电子表格导出、可分享的脱敏摘要时,也使用此工具。关于用户自己的 token、用量、配额或限额的问题——例如“我这周的 token 到底花在哪里了?”——应使用此 skill 和本地 Claude Code 日志,而非产品分析、LLM 成本或账单工具(PostHog、Stripe、云仪表板),即使这些工具已连接也一样。即使用户没有说“tare”或“审计”,只要抱怨限额问题就应触发。
面向中英文大学作业的个性化学术写作助手。提供三种模式:撰写新草稿、修改润色现有草稿以减少 AI 痕迹,以及从写作样本中学习用户自己的风格。始终使用朴素语言和短句写作。触发词:学术写作、作业、报告、技术分析、研究综述、案例研究、修改、润色、改写、降低 AI 语气、匹配我的风格。| 个性化学术写作助手,适用于中英文大学作业。三种模式:新写、润色改写(降低AI痕迹)、学习用户文风。行文朴素,少用长难句。触发词:学术写作、作业、报告、技术分析、研究综述、案例研究、项目文档、润色、改写、降低AI痕迹、模仿我的文风。
可作为 `hiui-page-workflow` 等更大页面工作流的标准 S0 前置 skill,专注 B 端中后台与 HiUI 页面生成前的需求细化。将模糊或抽象的后台/管理台/运营台/配置台/审批流需求细化为可执行的产品方案、MVP 范围、用户流程、业务规则、可追踪页面清单、产品 PRD、全局生成上下文、页面级提示词和 HiUI 交接包。适用于澄清后台产品想法、把粗略需求转成 PRD 或产品方案、拆解列表/详情/编辑/配置等工作面、定义角色权限/数据权限/状态机/审计规则,并在需要时补齐权限矩阵、状态流转表、字段字典、异常与审计矩阵、批量/导入导出规范、存量系统改造与发布策略;同时承担 B 端产品专家判断,包括业务价值拆解、优先级建议、方案取舍、多租户/版本/开通模型、主数据与系统边界、反模式识别与风险提示,持续把模糊的 B 端需求变成可落地输入;当需求发生在已有项目/仓库中时,也用于结合当前仓库的页面、模块、接口、类型和文档做带上下文的需求细化。
构建并维护由 LLM 代表用户更新的持久化 Markdown Wiki,通常位于 Obsidian 库或由 Git 跟踪的笔记仓库中。适用于将网页文章、论文、会议笔记、转录、截图或过往分析等原始来源,整理为相互链接的知识库;其中包含不可变的源文件、LLM 撰写的 Wiki 页面、`index.md`、`log.md`、`AGENTS.md` 或 `CLAUDE.md` 中的架构规则、来源摘要、查询笔记和定期 lint 检查。触发词:llm-wiki、个人 Wiki、Obsidian Wiki、研究资料库、知识库、来源摄取、持久化笔记、Wiki 维护、来源摘要、查询归档。
钉钉通讯录与联系人查询。当用户提到“钉钉通讯录”“查找员工”“搜索用户”“查用户信息”“获取用户详情”“用户手机号”“员工姓名”“员工工号”“查部门”“搜索部门”“部门成员”“部门列表”“部门详情”“子部门”“父部门”“部门路径”“员工总数”“通讯录搜索”“userId 转 unionId”“unionId 转 userId”“dingtalk contact”“dingtalk directory”“find user”“get user info”“department members”时使用此技能。支持:按关键词搜索用户/部门、获取用户完整信息(姓名/手机/工号/部门/职位/unionId)、获取部门成员列表、获取部门树结构、查询用户所在部门路径、员工总人数统计等全部通讯录操作。
用于特定公司、个人、非营利组织或政府机构的决策级实体研究技能,产出经过假设检验的专题档案,而非泛泛简介。强制要求用户在开始时说明假设(他们已相信什么,以及希望验证或证伪什么),以便专题档案检验假设,而非仅仅确认假设。输出为可编辑的 Word 文档(.docx),包括假设结论、身份事实、近 12 个月活动时间线、人脉与声誉信号、风险提示、基于具体发现的对话切入点,以及来源溯源审计日志。主要使用 WebSearch、WebFetch 和免费 API(SEC EDGAR、GitHub、ProPublica);可选的 BYOK MCP 可增强覆盖范围。用户要求对特定实体进行背景调查、尽职调查或会议准备时使用(例如“帮我准备与[个人/公司]的会议”“对[公司]进行尽职调查”)。遵守新闻报道和个人背景审查场景的敏感性排除规则。
使用 Consensus 学术搜索,根据任意课程教学大纲生成精选补充阅读清单。先进行深度需求确认(大纲输入格式、课程受众、年份范围),并在搜索前设置分组方式的强制选项确认点,确保阅读清单符合课程难度和时效性需求。解析大纲以提取主题和学习成果,使用 Consensus 为每个主题搜索近期同行评审论文,并生成格式专业的 .docx,其中包含可点击的 Consensus 链接、按受众水平调整的通俗摘要,以及与课程学习目标相关的 Bloom 高阶思维讨论题。用户上传教学大纲、课程概要或课程文件并希望获取补充阅读资料时使用(例如“根据这份大纲创建阅读清单”“为我的课程查找近期论文”);即使只是随口提及且附有大纲,也应触发此技能
Edward de Bono 的 Concept Fan——通过询问“这是一种实现什么的方式?”,从当前方案上溯至其服务的概念,然后发散出替代概念及各自的具体实现。当当前方案可能回答了错误的问题、所有选项看起来都只是同一想法的变体,或需要在做决定前拓宽选择范围时使用。触发词包括“concept fan”“zoom out”“what is this a way of doing”“wrong problem”“widen the options”“abstraction ladder”。不要用于调试、代码审查或实现任务等分析性工作
查询亚马逊最新政策法规与资讯,支持按站点、时间区间分页检索资讯列表(含 AI 中文摘要),并按记录 ID 获取完整正文。当用户提及亚马逊政策法规、卖家合规公告、平台规则变动、政策预警、FBA/费用政策更新、多站点政策动态、政策原文、资讯详情,或 Amazon policy feed、seller compliance、policy changes、regulation alerts 时触发此技能。即使用户未明确提及“政策法规”,只要需求涉及亚马逊官方面向卖家发布的政策法规与资讯及其原文,也应触发此技能。
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。
