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
仅凭一个 LinkedIn 个人资料 URL 梳理某人认识的人,即便你看不到其联系人列表。根据其本人的工作经历、教育和帖子推导出针对此人的切入角度,将这些角度分发给并行的 Agent,对每位候选人按证据强度进行合并与打分,把每一行解析到真实个人资料和当前雇主,并产出一份可按每个人当前就职单位切分的电子表格(可筛选的人员标签页加上雇主 x 层级的透视表)。适用于任何职能(工程、招聘、销售、研究、高管)和任何职业形态。用于“这个人认识谁”“找出此 LinkedIn URL 的联系人”“梳理此人的网络”“谁在其圈子里”“他们在某家公司认识谁”“根据工作经历和帖子互动推断联系人”以及 /social-connections。
通过 agent-browser 使用 CDP 读取并操作 macOS 桌面应用 “Grok Bot”(Electron 应用):列出其 Bot 和文件夹、读取对话记录,或查看某个 Bot 最近的发言。用户提到 Grok Bot、“the bot app”或该应用侧边栏中的 Bot 名称,询问这些 Bot 的回复或正在处理的内容,或希望读取或起草消息到该应用时使用,即使用户只说“the bot app”而未指明名称也适用。不用于名称恰好为 grok-bot 的 SSH 部署主机,也不用于 xAI 的 Grok API。
创建和读取 XMind 思维导图文件(.xmind),同时支持现代(XMind Zen/2020+)和旧版(XMind 8)格式。只要用户提到思维导图、脑图、XMind、头脑风暴图、流程图、甘特图、用可视化地图做项目规划,或想分析/搜索现有 .xmind 文件,就使用本技能。中英文表达均触发:"思维导图"、"脑图"、"脑图文件"、"xmind"、"mind map"、"mindmap"、"画个脑图"、"做个思维导图"、"创建脑图"、"打开脑图"、"分析思维导图"、"看看这个xmind"、"甘特图"、"流程图"、"逻辑图"、"项目计划图"、"鱼骨图"、"时间线"。当用户要求读取、打开、搜索、比较或提取 .xmind 文件中的节点时也触发,即使他们没有明确说 "XMind"——例如 "帮我看看这个文件"、"找一下脑图"、"哪些任务没完成"、"对比这几个文件"。
使用此技能可为 Education Cloud 组织设置、创建或生成校历。根据自然语言或文档创建学年、学期(semester/quarter/trimester)、教学时段、注册窗口以及选课/退课截止日期。校验日期范围并处理重叠的教学时段,将学期关联到学年、将教学时段关联到其学期。触发条件:用户要求“创建校历”、“设置学期日期”、“生成学年”、“添加学期和教学时段”、“配置注册窗口”或“添加选课/退课截止日期”,或上传含学期或教学时段日期的日历文档(PDF、CSV、XLSX)。不触发:查询或更新现有日历记录、排课或配置课程开设。
触发短语——匹配以下任意一项(不区分大小写):· 创建 llm-wiki 知识库 / 创建知识库 / 创建 wiki / 创建 wiki 知识库 / 创建本地知识库 · 搭建 llm-wiki / 搭建 wiki / 搭建知识库 / 搭建本地知识库 / 搭一个 wiki · create llm wiki / scaffold llm wiki / set up llm wiki / build a local wiki / scaffold a knowledge base / set up obsidian wiki / start a new wiki vault · /llm-wiki-starter(斜杠命令)在用户机器上按照 Andrej Karpathy 的模式搭建一个全新的本地 Obsidian 版 LLM Wiki。端到端:安装 Node/Git/jq、kepano/obsidian-skills、axtonliu/visual-skills、Obsidian 应用、17 个插件 + Minimal 主题;从官方模板创建全新 vault;初始化 git。每次调用都会生成一个新的 vault——重复运行时会提示输入新名称。请勿匹配:飞书/Lark wiki(由 lark-wiki 处理)、在线/托管 wiki(Notion、Confluence、GitHub wiki)、将内容导入现有 wiki(wiki-ingest),或通用的 Obsidian vault 编辑(obsidian-markdown / obsidian-cli)。
Сборка графа: узор над полем вопрошания и деятельности → 形, карта превращений; оценка телоса превращений. Триггеры: «собери граф», «сборка», «пересборка», «что здесь по сути происходит», «повестка», «превращение достигнуто?», «закрыть превращение», «пересмотри превращения», «что с этим превращением», assemble the realm, reassemble, map the transformations. Также: много свободных вимарш, стена top-level крий; существенный результат, приёмка перехода, смена замысла. Не weaving, design, inquiry. Нужны iskron_*.
使用 CoinMarketCap MCP 数据对某种加密货币进行全面尽职调查。当用户询问某种币除价格之外的信息时使用。这包括诸如“what is [coin]”、“is [coin] legit”、“analyze [coin]”之类的问题、代币经济学问题、持有者分布,或任何对单一加密货币深入信息的请求。触发:“research [coin]”、“tell me about [coin]”、“should I invest in [coin]”、“DYOR [coin]”、“is [coin] safe”、“/crypto-research”
通过 inference.sh CLI 使用 ElevenLabs 语音转文字,支持 Scribe 模型和强制对齐。模型:Scribe v1/v2(98%+ 准确率,90+ 种语言)。能力:转写、说话人分离、音频事件标注、词级时间戳、强制对齐、字幕生成。适用:会议转写、字幕、播客文字稿、口型同步计时、卡拉 OK。触发词:elevenlabs stt、elevenlabs transcription、scribe、elevenlabs speech to text、forced alignment、word alignment、subtitle timing、diarization、speaker identification、audio event detection、eleven labs transcribe
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。
