Skills

E

encore-go-testing

encoredev / skills

使用 `encore test` 和标准库 `testing` 包为 Encore Go 代码编写或运行自动化测试。涵盖每个测试独立的数据库、直接调用 handler 以及 `*testing.T` 模式。

G

gh-fix-ci

composio-community / awesome-codex-skills

用 gh 检查 GitHub PR 状态，拉取失败的 GitHub Actions 日志，总结失败上下文，然后在用户批准后制定修复计划并实施。当用户要求排查或修复 GitHub Actions 上失败的 PR CI/CD 检查并希望得到计划加代码变更时使用；对于外部检查（如 Buildkite），仅报告详情 URL 并标记为不在范围内。

T

thinking-map-territory

tjboudreaux / cc-thinking-skills

当某个说法、文档、测试、指标或假设与观察到的行为相冲突时，不要从地图上做理论推演，而要验证实时的代码或数据；让现实推翻地图。

T

thinking-thought-experiment

tjboudreaux / cc-thinking-skills

当真实测试过于罕见、代价过高或不可逆时，进行受控的反事实实验：隔离单一变量、固定条件、追踪机制链条，并界定结果的含义范围。

C

compose-performance-audit

new-silvermoon / awesome-android-agent-skills

通过代码审查和架构层面审计并改进 Jetpack Compose 的运行时性能。当需要诊断渲染缓慢、滚动卡顿、重组过多或 Compose UI 性能问题时使用。

N

no-workarounds

pedronauck / skills

评估一种掩盖错误、诊断信息或症状的修复方案。适用于疑似临时变通做法和无法避免的外部缺陷；不是每个缺陷修复都必须经过的阶段。

T

Test-Driven Development (TDD)

obra / superpowers-skills

先写测试，观察其失败，再写最少量的代码使其通过

A

a11y-audit

plugin87 / ux-ui-agent-skills

依据 WCAG 2.2 AA/AAA 和 ARIA 模式审查 UI 或设计，并按具体准则提供发现结果、严重程度和明确的修复方法。适用于用户需要无障碍检查、对比度验证、键盘／屏幕阅读器审查，或确认组件是否符合 POUR 时。

A

assemble-panel

camacho / ai-skills

当其他技能或 Agent 需要组建、保留或收敛评审小组时使用 — 由 /review、/plan-review 和 code-reviewer 调用，不由用户直接调用。

L

laravel-project-patterns

hosmelq / skills

使用 Laravel 实现示例和 Pest 测试模式，涵盖应用代码、HTTP 端点、数据模型、框架集成和项目工具。为检查过的项目契约提供紧凑的示例。

U

ui-visual-validator

sickn33 / agentic-awesome-skills

严谨的视觉验证专家，专精 UI 测试、设计系统合规性与无障碍验证。

C

crap-analysis

aaronontheweb / dotnet-skills

分析代码覆盖率和 CRAP（Change Risk Anti-Patterns）分数，以识别高风险代码。使用 OpenCover 格式配合 ReportGenerator 生成风险热点，展示圈复杂度和未测试的代码路径。

E

encore-go-code-review

encoredev / skills

审查已有的 Encore Go 代码是否符合最佳实践，并找出常见的反模式。

M

modbus-debug

leokemp223 / embed-ai-tool

当需要调试 Modbus RTU（串口）或 Modbus TCP（网络）设备通信时使用，支持寄存器读写、从站扫描和持续监控。

S

Systematic Debugging

obra / superpowers-skills

四阶段调试框架，确保在尝试修复之前先查明根本原因。绝不直接跳到解决方案。

T

testcontainers

wshaddix / dotnet-skills

在 .NET 集成测试中使用 Testcontainers 的模式，用于启动数据库、消息队列等真实依赖。适用于需要真实数据库的集成测试、使用 RabbitMQ 或 Kafka 等消息代理进行测试，或用 Docker 容器隔离测试依赖的场景。

D

dotnet-slopwatch

aaronontheweb / dotnet-skills

使用 Slopwatch 检测 .NET 代码变更中的 LLM 奖励黑客行为。每次代码修改后运行，以发现被禁用的测试、被抑制的警告、空的 catch 块以及其他掩盖真实问题的捷径。

R

run-tests

coralogix / cx-cli

这是 Coralogix CLI

V

validate

camacho / ai-skills

运行完整的项目校验（类型检查 + lint + 格式化 + 测试 + 构建（可选））

A

adopt-better-result

dmmulroy / better-result

在现有 TypeScript 代码库中引入 better-result。适用于全仓库范围的错误处理审计与方案设计，或使用 TaggedError 和 Result 实现指定的垂直切片。

C

cr-request

sentimony / agentic-workflow

当某项变更在继续推进前需要独立审查时，必须使用此技能——包括已完成的任务、功能分支、拉取请求、进行中的工作、相对于指定引用的未提交更改，或需要审查的规格说明或计划文档，适用于任何编程语言。替代 devflow review-request。固定确切目标及其树指纹，收集意图和约束，并派发只读审查者，返回分开的判定和有证据支持的发现。

H

harden

educlopez / ui-craft

生产就绪加固——审查并实现完整的非理想路径矩阵：加载骨架屏、空状态、错误消息、部分数据、i18n、离线、权限和首次运行引导。用于准备将界面投入生产，或用户说“空数据时会崩溃”/“没有加载状态”/“加固这个”时。用户要求加固 UI，或在设计/UI/前端工作中提到“harden”时调用。

A

agent-observability-trace-rca

datadog-labs / agent-skills

对生产环境 LLM 追踪进行根因分析。诊断 LLM 应用为何失败——根据现有信号，从评估评审结论、运行时错误或结构异常入手。沿 span 树从症状追溯到根因。适用于用户说"我的应用出了什么问题"、"评估为什么失败"、"分析错误"、"根因分析"、"诊断故障"，或想了解生产环境故障模式时。

M

mobile-app-debugging

aj-geddes / useful-ai-prompts

调试移动应用特有的问题，包括平台相关问题、设备限制和连接问题。

S

static-analysis

leokemp223 / embed-ai-tool

当需要对嵌入式 C/C++ 代码运行 cppcheck、clang-tidy 或 GCC analyzer 静态分析，或进行 MISRA-C 合规检查时使用。

D

document-review

everyinc / compound-engineering-plugin

使用并行的角色 Agent 审查需求文档或计划文档，找出各角色特有的问题。当需求文档或计划文档已存在、且用户希望改进它时使用。

G

godot-gdscript-mastery

thedivergentai / game-design-agentic-skills

GDScript 地雷专家指南：静态类型操作码、signal-up/call-down、%UniqueName/@onready 生命周期、Callable 绑定/解绑、await 序列、类型化集合以及安全的 Dictionary 迭代。用于代码审查、重构热点路径或制定项目规范。触发关键词：static_typing、signal_architecture、unique_nodes、@onready、class_name、signal_up_call_down、Callable.bind、typed_collections、await_sequence。

R

rust-security

mohitmishra786 / low-level-dev-skills

Rust 安全技能，涵盖供应链安全和内存安全开发。适用于使用 cargo-audit 审计依赖、使用 cargo-deny 执行策略、审查 RUSTSEC 公告、编写内存安全的 FFI 模式，或将模糊测试和 Miri 集成到安全审查流水线。会在查询 cargo-audit、cargo-deny、RUSTSEC 公告、供应链安全、Rust CVE、安全 FFI 或用于安全的模糊测试时激活。

S

sap-fiori-opa5-test-development

sap / open-ux-tools

在编写、修复、扩展或评审 OPA5 集成测试时使用该技能

A

agent-observability-eval-bootstrap

datadog-labs / agent-skills

从生产链路追踪引导生成评估器——默认提出在线 LLM 评判评估器，在你确认后于 Datadog 中创建为已禁用的草稿（绝不会自动启用）；按要求可改为输出 Python SDK 代码或与框架无关的 JSON 规范。当用户说“bootstrap evaluators”“generate evaluators”“create evals from traces”“eval bootstrap”“write evaluators”“build eval suite”“publish evaluators”，或希望从生产 LLM 链路追踪数据生成 BaseEvaluator/LLMJudge 代码或在线评判配置时使用。可与 ml_app 配合使用，并可附带 RCA 报告或失败假设。

A

apex

melvynx / aiblueprint

执行自适应 APEX 实施流程，包括范围明确的任务委派、持久检查点、基于风险的测试与审查，以及有证据支持的验证。适用于需要严谨执行的功能开发、错误修复、迁移或代码更改。

Q

Quality Gates

hedera-dev / hedera-skills

当用户想设置 lint、配置编辑后的自动检查、创建部署清单、设置推送前检查、配置 CI 流水线、添加质量门禁、设置类型检查钩子、启用编辑后验证，或自动验证代码更改时使用此技能。触发短语包括：“set up linting”“auto check after edits”“deploy checklist”“pre-push checks”“CI pipeline”“quality gates”“hook for typecheck”“post-edit validation”“auto-validate”。

C

can-debug

leokemp223 / embed-ai-tool

当需要调试 CAN 总线通信时使用，支持通过 USB-CAN 适配器监听、发送 CAN 帧和扫描节点。

S

systematic-debugging

spencerpauly / awesome-cursor-skills

结构化调试方法论——复现、隔离、假设、验证。涵盖 git bisect、二分查找、日志记录和最小化复现。

C

codex-review

jezweb / claude-skills

以无头模式使用 OpenAI Codex CLI 运行独立的代码审查。从不同的模型家族（当前的 Codex 模型）获得对近期改动、PR、提交或整个应用的第二意见——涵盖 bug、回归、安全性、数据一致性、UX/状态问题、性能风险和测试缺口。将按严重程度排序的报告保存到 .jez/reviews/。触发条件：'codex review'、'review with codex'、'independent code review'、'what does codex think'、'get codex to review'。

G

grinding-until-pass

spencerpauly / awesome-cursor-skills

持续迭代代码修改，直到测试通过、构建成功或 lint 干净。在「修复 → 运行 → 检查 → 重复」的紧凑循环中运行。当你希望 Agent 自主攻克测试失败或构建错误时使用。

T

testcontainers-integration-tests

aaronontheweb / dotnet-skills

使用 TestContainers 为 .NET + xUnit 编写集成测试。涵盖在 Docker 容器中使用真实数据库、消息队列和缓存而非 mock 进行基础设施测试。

A

agent-performance-engineer

tony363 / superclaude

专家级性能工程师，专注于系统优化、瓶颈识别和可扩展性工程。精通应用、数据库和基础设施的性能测试、性能剖析与调优，目标是实现最优的响应时间和资源效率。

A

antfu-create-pr

antfu / skills

从当前分支创建便于审查的 GitHub 拉取请求，标题遵循 Conventional Commits，正文简洁且以证据为依据，并为 UI 更改附上前后截图。用户要求发起、创建、发布或准备 PR 时使用。

C

code-review-excellence

sickn33 / agentic-awesome-skills

通过建设性反馈、系统性分析和协作改进，把代码评审从把关把关转为知识共享。

暂无简介

N

Next.js Security Scan

sugarforever / 01coder-agent-skills

面向 Next.js 和 TypeScript/JavaScript 项目的全面安全漏洞扫描器。检测 OWASP Top 10 漏洞、XSS、注入缺陷、认证问题、硬编码密钥以及 Next.js 特有的安全问题。审计依赖项中已知的 CVE，并生成可操作的安全报告。

V

visa-debug

leokemp223 / embed-ai-tool

当需要调试 GPIB/USB/TCP/Serial VISA 仪器通信时使用，支持 SCPI 命令收发、波形捕获、截图和持续监控。

在合并前、进行重大修改后或重新审查修复内容时，审查 Agent 编写的更改。对于高风险更改或明确要求的深度审查，使用对抗式协议

P

pr-review

dynatrace-oss / dtctl

在合并前对 pull request 或功能分支进行全面质量审查。当用户要求审查 PR、判断代码是否可上线、评估质量、确认文档是否已更新，或询问“可以合并了吗”“审查这个 PR”“检查质量”“可以上线了吗”等时，请使用此技能。在提交前自查工作时也可使用。

Q

quality-code-review

frappe / skills

审查任意 Frappe 应用的代码——这份清单提炼自多年的工程实践，涵盖正确性、安全性、性能、并发、可读性、API 设计和测试。当你在审查 diff、PR 或一段代码的质量与安全性时使用，或者想要一份源自 Frappe/ERPNext 实战经验的审查清单时使用。

用于检测和消除「AI 垃圾内容」的全面工具包——即自然语言、代码和设计中泛泛而谈、质量低劣的 AI 生成模式。适用于审查或改进内容质量、防止通用 AI 模式、清理现有内容，或在写作、代码、设计工作中执行质量标准。

I

integration-testing

aj-geddes / useful-ai-prompts

设计并实现集成测试，验证组件交互、API 端点、数据库操作和外部服务通信。适用于集成测试、API 测试、组件端到端测试以及服务层验证。

A

android-emulator-skill

new-silvermoon / awesome-android-agent-skills

面向 Android 应用测试、构建和自动化的生产就绪脚本。提供语义化 UI 导航、构建自动化、日志监控和模拟器生命周期管理。针对 AI Agent 优化，token 输出极少。

C

code-review

vercel-labs / open-agents

审查代码更改并提供可执行的反馈。用户要求审查 PR、差异、提交或代码更改时使用。触发词包括“/review”“review this PR”“review my changes”或“code review”

F

finish-pr

pinguapps / skills

完成与当前分支关联的 GitHub pull request：解决合并冲突、诊断并修复失败的 CI 检查、处理来自各来源的审查反馈（不重复回复正在等待审查者响应的内容）、推送聚焦的提交，并持续进行，直到当前 head 的 CI 和正在运行的 PR Agent 审查全部通过、所有可处理的反馈都已解决。每当用户要求完成、收尾、就绪、解决、修复或处理当前 PR 上的反馈/CI/冲突时使用。

I

improve-system

gasserane / personal-skills

当 Ane 输入 /improve-system、要求 "mine recent sessions"、"what is the system getting wrong"、"improvement loop"、"trend the rejection rate"，或提出 "where are my tokens going"、"token audit"、"why was that session expensive"（spend-audit 模式）时使用；或当 SessionStart 维护提醒按 14 天周期报告 improve-system 时使用。挖掘 QA 日志和会话历史以找出反复出现的纠正模式，提出系统修改建议，并审计 token 支出去向。不适用于一次性 bug 修复（用 /system-audit）、wiki 完整性检查（用 /li lint）或质量态势评级（用 /grade-system）。

A

agent-observability-eval-pipeline

datadog-labs / agent-skills

面向已埋点 ml_app 的端到端 Agent 可观测性流水线：分类生产 trace、定位失败根因、引导创建评估器，然后（可选）采样并发布数据集、生成并运行实验、分析结果。共六个带解说的阶段，每个阶段之间都有标准化的横幅提示和“继续”检查点。完全基于 agent-observability 子技能（`agent-observability-session-classify`、`agent-observability-trace-rca`、`agent-observability-eval-bootstrap`、`agent-observability-experiment-bootstrap`、`agent-observability-experiment-analyzer`）进行编排。当用户说“run the eval pipeline”、“go from traces to evals”、“bootstrap evals end to end”、“classify then RCA then bootstrap”、“build an eval set from scratch”、“onboard me to datasets and experiments”、“walk me through experiments”、“I have an ml_app, now what”、“Agent Observability onboarding”、“guided experiment setup”、“from traces to experiments”，或希望从生产数据经由评估器、数据集到实验获得确定性且带解说的完整体验时使用。可用 `--stop-after <phase>` 在评估器或数据集阶段提前中止以缩短流程，也可用 `--start-at <phase>` 从中途恢复。

H

huawei-cloud-skill-tester

huaweicloud / huaweicloud-skills

华为云技能的端到端功能测试框架——三级流水线，覆盖单技能单元测试、多技能编排和端到端全流程测试。每个阶段都会输出带链路校验的结构化 JSON。支持技能安装验证、功能分析、CLI→SDK→API 可行性研究、测试用例生成、含资源生命周期的真实环境执行、资源清理、多技能场景编排、触发冲突检测以及汇总报告。触发词包括：测试技能, 执行技能测试, 跑测试流程, 技能回归测试, skill test, run skill tests, test huawei cloud skill, verify skill, 测试华为云skill, 全流程测试, 编排测试, 技能完整性检查, skill-tester, 跑测试, 回归测试, 组合测试, 多skill编排, verification, e2e.

L

legend-list-best-practices

legendapp / legend-skills

实现或审查 @legendapp/list 的用法，包括回收复用、测量、失效处理和滚动锚定。

V

verifying-in-browser

spencerpauly / awesome-cursor-skills

在做出代码修改后，启动开发服务器，在 Cursor 内置浏览器中打开应用，并验证一切正常——检查渲染效果、控制台错误和网络状况。在任何 UI 或 API 变更后主动使用。

A

ax-audit

mblode / agent-skills

使用 24 条规则和发布评定，审计 Agent 产品的工具对等性、权限、审批载荷、恢复能力和可信度。用户要求进行“AX 审计”、审查 Agent 审批流程，或评估 Agent 是否能够操作该产品时使用。

C

cr-received

sentimony / agentic-workflow

当代码审查发现、拉取请求评论、CI 或静态分析输出、审查者建议（包括 cr-request 结果、规范或计划审查、审查者消息）需要在修复前作出决定时，必须使用此工具，适用于任何编程语言。它会根据当前代码树核实每项发现，基于证据决定接受、拒绝、部分接受、延期或升级处理；只修复经核实成立的问题，在计划的执行记录中记录决定，并返回验证流程。取代 devflow review-resolution。

L

laravel-security-audit

sickn33 / agentic-awesome-skills

面向 Laravel 应用的安全审计工具。依据 OWASP 标准和 Laravel 安全最佳实践分析代码中的漏洞、配置错误和不安全做法。

R

roblox-testing

el4cteo / roblox-skills

测试 Roblox 代码——通过依赖注入实现可测试模块、Jest Lua（runCLI、.spec 文件）、旧版 TestEZ、在 Studio 中运行测试、通过 Studio MCP、run-in-roblox 或借助 Open Cloud Luau Execution 的 CI、用于纯 Luau 的 Lune、多客户端试玩、QA 检查清单。在添加测试、搭建测试运行器或 CI，或验证游戏玩法改动是否生效时使用。