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
在用户希望改写、精简、审计、简化、润色、拟人化、做语法检查,或让文本更平实、更清晰、更简短、更易浏览、更易执行,同时不改变原意、受众、语气或明确约束时使用。在诸如 plain English、simple English、make this clearer、make this more direct、clean this up、edit this、review this writing、grammar check、too wordy、too formal、less fluffy、friendlier、shorter、audit then rewrite、keep the tone、mode=strict、STE、ASD-STE100、ADHD-friendly 等请求上触发。也适用于文档、提示词、邮件、UI 文案、支持回复、发布说明、状态更新、事件记录、流程性文本以及其他由 LLM 撰写的文字。当主要任务是提升英文文笔或在增强清晰度的同时保留语气时,优先使用本技能,包括仅审计的请求和精确保留原文的约束;但当实际任务是事实核查、政策制定或实质性内容设计时则不适用。
真正掌控桌面 —— 在 Windows、macOS 或 Linux 上列出并聚焦窗口、输入、粘贴、点击、滚动和截图,并驱动其他在终端中运行的编码 Agent 会话。当被要求设置屏幕或规划一天、打开并排列一组应用或仓库、在录制前准备或运行实时演示、测试没有无头测试框架的桌面应用、在另一个窗口启动或引导 Claude Code 会话,或截取屏幕内容作为证据时使用。触发词:「set up my screen」、「get my demo ready」、「drive the screen」、「control my desktop」、「open these repos and start」、「test this desktop app」、「run this on my machine and show me」。不适用于浏览器自动化,后者有自己的无头工具。
使用 agent-browser 通过 Chrome DevTools Protocol 自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify 等)。当用户需要与 Electron 应用交互、自动化桌面应用、连接到正在运行的应用、控制原生应用或测试 Electron 应用时使用。触发条件包括 "automate Slack app"、"control VS Code"、"interact with Discord app"、"test this Electron app"、"connect to desktop app",或任何需要自动化原生 Electron 应用的任务。
当你粘贴原始的人类输入——通话记录(Grain、Zoom、Granola、Fathom)、来自客户/合作伙伴/朋友的文本或邮件、语音备忘转录,或会议记录——并希望将其转换为结构化的工作时使用。提取决策、行动项(你的与对方的)、缺陷/功能请求,以及值得保留的事实;在正确的仓库中提交 GitHub issue,保存到第二大脑库,并起草(绝不发送)回复。触发词包括“/ingest”、“ingest this”、“here's my call with X”、“here's the transcript”、“this is from [person]”、“[person] asked me this”、“from [person]”、带说话人标签的粘贴记录,或明显需要处理的转发客户消息。人员→项目路由位于一份私有配置中;未知发件人会被询问一次,之后记住。
从会议截止日期倒推构建提交时间线——剩余天数(感知 AoE)、摘要注册偏移量、作者列表冻结、OpenReview/CMT/EasyChair/HotCRP/PCS 账户提前期及各系统步骤、补充材料与代码大小限制、互审义务,以及双重投稿审计。适用于用户想要规划一次投稿、询问距截止日期还有多久、提到摘要注册、投稿清单、截止日期倒计时、"在 NeurIPS/ICML/CHI 截止日期前我需要做什么",或询问投稿后会发生什么(反驳窗口、通知、camera-ready)。感知阶段——根据 venues/ 配置生成投稿前、审稿中与 camera-ready 计划,并标记逾期步骤。
产出或评审产品愿景和/或产品战略——一个令人向往的终点,以及为实现它所做出的、以取舍为导向的慎重选择——而不是一张流行语海报或功能清单。区分愿景/战略/路线图/使命这几类产物,将产品愿景向上接续到公司愿景,强制要求聚焦的细分市场 + 差异化 + 明确的"不做",并确立稳定原则(在愿景上固执,在战略上灵活)。应用永远成立的核心,并对依赖情境的决策设置门控(用哪种战略框架、愿景沟通格式、单产品还是多产品、B2B 还是 B2C、从零开始还是基于现有、深度)。当被要求编写/定义/评审产品愿景、愿景陈述、产品战略、战略主题、定位/在哪里竞争/如何取胜,或区分愿景、战略与路线图时触发。
此技能应通过设备端的 qmd 引擎(BM25 + vector + LLM rerank),按语义而非仅关键词来搜索本地 Obsidian vault / markdown 知识库。当用户要求“search my vault/notes”“find notes about X”“what do my notes say about Y”“do I have anything on Z”“semantic search my knowledge base”,或希望对 markdown 做概念性/跨语言检索时触发。完全本地——任何内容都不会离开本机。
发现、检索、排序并总结任意主题上真实存在的研究论文。搜索 arXiv、Google Scholar、PubMed、Semantic Scholar 和信誉良好的开放仓储;返回带有已验证 DOI、关键发现和可直接引用的元数据的精选阅读列表。通过斜杠命令(`/get-research-paper`、`/find-paper`、`/fetch-paper`、`/papers-on`、`/scholar`)以及自然语言请求(如 "get research paper on …"、"find papers about …"、"what are the top papers on …")激活。可干净地移交给 `research-paper` 技能进行论文写作。运行时中立 — 可与 Claude Code、OpenCode、Cursor、Cline、Codex、Aider、Amp 及 50+ 个 Agent 配合使用。
使用 Nimble Web Search Agents(WSA)和网络数据,发现、丰富并评分任意社区内的本地商家。返回带置信度评分、评论、社交存在和交互式地图的结构化排名列表。当用户询问本地商家、地点或社区探索时使用此技能。常见触发词:“find all coffee shops in”、“map every bar in”、“local businesses in”、“discover gyms near”、“what restaurants are in”、“neighborhood guide for”、“local places in”、“find places near”、“list all [business type] in [area]”、“best [type] near [location]”、“build a neighborhood guide”、“local place search”。需要通过 WSA 和后备搜索获取实时网络数据时,需要 Nimble 命令行(nimble extract:templates run、nimble search、nimble extract)。不适用于竞争对手分析或监控(请用 competitor-intel)、公司调研或深度分析(请用 company-deep-dive)、通用网络搜索或提取(请用 nimble-web-expert)。
Open Orbit 简报技能 —— 当用户连接了两个或更多连接器时,由 Orbit 流水线选用。从每个已认证连接器(GitHub、Linear、Notion、Slack、飞书、Calendar、Gmail、Drive、Sentry、Vercel……)提取过去 24 小时的活动,并在"我的设计"顶部渲染一个自适应的 bento 网格仪表板。每个连接器模块根据其返回的数据形态选择自己的 UI 形式(列表、头像堆叠、状态环、热力图、文件网格、告警卡片……),因此随着 Orbit 连接器生态的扩展,布局也能随之扩展。此技能不应手动触发 —— 它由 Orbit 的每日摘要调度器针对用户的实时连接器数据调用。
当智能体需要检索法律条文、司法解释、典型案例之外的辅助性法律信息时触发此技能。具体包括但不限于:立法背景资料(草案说明、审议报告、立法机关答记者问)、监管案例与行政处罚决定、地方指导意见与会议纪要、部门规章的起草说明与政策解读、行业标准与技术规范、法律实施情况报告、人大常委会执法检查报告、白皮书与政策文件、学术通说与权威教材观点、域外法律比较资料等。当用户问题涉及“为什么这样规定”“立法目的是什么”“实践中监管部门怎么处理”“地方上有什么特殊规定”“行业惯例是什么”等语境时,应当触发本技能。
将源文件处理为综合后的 wiki 页面。当用户说 /wiki-ingest、"import these files"、"process my clippings"、"ingest this article"、"I have new articles to add"、"turn this PDF into a wiki page"、"what's in my raw/ folder" 或 "what have I ingested" 时,始终使用此技能。当用户提到把文件放到某处以供处理、想把任何文档、文章或 PDF 变成 wiki 页面,或询问 raw/ 或 ingested/ 中的文件时也使用,即使他们没有说 "ingest"。将 raw/ 视为扁平队列;扫描所有文件,将知识综合为 wiki 页面,并把每个源文件移动到 ingested/,作为一次原子提交。若不确定是否在处理源材料,使用此技能。需要文件系统读/写/移动权限。
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。
