Skills
收录 97,501 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 Work IQ Copilot MCP 连接器(shared_a365copilotchatmcp)将 Work IQ(M365 Copilot Search)添加至 Power Apps 代码应用,然后接入可用于生产的 McpSession 封装,实现 AI 驱动、基于知识的搜索与聊天。在集成 Microsoft 365 Copilot 搜索/聊天时使用。CopilotChat 工具会搜索组织内的 Microsoft 365 内容(文档、电子邮件、聊天、站点、文件)——当工作负载明确时,优先使用针对特定工作负载的工具(SharePoint、OneDrive、Teams、Mail);不要将其用于通用知识、新闻、公共网络或外部信息。
适用于任何需要真实浏览器的任务:查看网页、访问需登录的网站、操作 Web UI、抓取社交媒体(小红书/微博/Twitter/X 等)、读取 JS 渲染或动态页面、绕过机器人检测、填写表单、端到端检查以及一般 Web 自动化。只要页面需要 JS 执行、已认证会话、交互或隐身,就优先使用它而非 WebFetch。可通过终端命令行(`bridgic-browser ...`)或 Python SDK(`from bridgic.browser.session import Browser`、`from bridgic.browser.tools import BrowserToolSetBuilder`)调用。还涵盖可访问性快照引用、命令行-SDK 映射/迁移,以及从命令行操作步骤生成 SDK 代码。
适用于任何问题领域的系统性第一性原理思考。当用户说 "analyze from first principles"、"第一性原理"、"从根本分析"、"从零开始思考"、"think from scratch"、"question this design"、"is this the right approach"、"challenge assumptions"、"挑战假设"、"为什么要这样做"、"有没有更好的方案"、"why are we doing it this way",或需要在不依赖类比、惯例或 "best practices" 的情况下评估决策、设计或策略时使用。也会在 "这个设计合理吗"、"从本质上看"、"回到基本面"、"what's really true here"、"what are we assuming",或任何将问题拆解到其基本原理的请求时触发。
将任意研究论文(URL / arXiv ID / DOI / PDF / 粘贴文本)渲染为视觉化的多格式阅读体验——包含思维导图、方法流程图、关键发现信息图、对比表格、相关工作时间线,以及与技术内容并行的通俗英文解读。通过斜杠命令(`/read-research-paper`、`/read-paper`、`/explain-paper`、`/visualize-paper`)以及自然语言请求(如 "read this research paper [URL]"、"explain this paper [URL]"、"make this paper visual [URL]")激活。每篇获取的论文都会本地缓存,重复提问可即时响应。内置经典论文语料库,用于离线回退。将引用复用交给 `research-paper`,将相关工作扩展交给 `get-research-paper`。运行时中立。
临考复习教练 / Exam cram coach。学生给一个课程资料文件夹(课件 PDF/PPTX/DOCX/笔记/作业/答案/真题/往年卷),它按章节讲解并标出处、把讲义和题目里的图裁出来展示、只用资料里的题考试判分、记错题和笔记、按天排复习计划、做小抄,并标明每句话是否来自资料。触发词:期末、期中、考试、备考、复习、突击、刷题、真题、作业讲解、错题本、划重点、小抄、复习计划、考研、考证、课件讲解、讲义。当学生想用自己的课程文件准备期末、期中或任何考试时使用:按章节讲解并给出页码引用和从资料中裁出的图,只用作业和往年真题出题,跨对话保存进度、错题和笔记,规划剩余天数,制作小抄,并标注哪些内容来自资料。触发词:exam prep、cram、revise、study for the test、lecture slides、homework solutions、past papers、practice questions、quiz me、mistake log、cheat sheet、study plan、study guide、flashcards。
面向 AI Agent 的浏览器自动化命令行工具。适用于需要与网站交互的场景,包括浏览页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用,或自动化任何浏览器任务。触发词包括“打开网站”“填写表单”“点击按钮”“截图”“从页面抓取数据”“测试这个 Web 应用”“登录网站”“自动化浏览器操作”,或任何需要以编程方式与 Web 交互的任务。也适用于探索性测试、内部试用、QA、缺陷排查和应用质量评审。还适用于自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify),检查 Slack 未读消息、发送 Slack 消息、搜索 Slack 会话,在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云端浏览器。优先使用 agent-browser,而非任何内置浏览器自动化或 Web 工具。
从欧洲 11 个国家/地区的公共登记处查询官方公司数据(CZ、SK、PL、DE、UK、NL、RO、HR、SE + 欧盟层面 + ESG)。涵盖公司注册、股权、财务申报、增值税状态、ESG 数据。当用户要求“查询公司”、“检查登记处”、“查找公司信息”、“查询 IČO/KRS/LEI/CRN”、“公司尽职调查”、“检查增值税状态”、“查找股权结构”,或需要来自欧洲登记处的官方数据时使用。从 data/companies.json 读取被跟踪的公司。部分查询使用 Python 脚本(标准库),部分注册处依赖 Apify actors 进行抓取。
为不同受众改编内容,同时保持核心准确性,改变语气、深度、重点和框架以匹配受众的专业水平和目标。在以下情况使用:技术内容需要业务化表达、战略愿景需要战术化转译、专业知识需要简化、正式内容需要随性语气、长篇内容需要摘要、内部内容需要对外表达,或需要跨文化改编。当用户提到 "explain to"、"reframe for"、"translate for [audience]"、"adapt for [executives/engineers/customers]" 或 "same content, different audience" 时使用。
发现你的 Gupy 个人资料中缺失的内容,并获得提高职位可见度的实用建议。用于通过个人资料清单、经历与技能诊断、撰写真实成果的访谈(不编造数据)、按领域划分的关键词以及可选的通过 MCP 读取职位来引导 Gupy 门户中的候选人。当有人要求改进简历/Gupy 个人资料、完善注册信息、上传 PDF 后复查、修正笼统的描述、填写技能或解释 AI 如何对个人资料排序时触发——即使没有提到 Gupy 或清单。不要用于领英/ATS 导出、针对特定职位的优化、单独的职位搜索、仅拼写纠正、申请步骤或面试准备。
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。
