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。
测试与质量
将任何问题、计划、PR 或代码交由由 5 位采用不同推理方法的 AI 顾问组成的 Diverse Multi-Agent Debate (DMAD) 委员会评议。顾问协作并匿名互评,由主席综合得出结论。实证表现优于对抗式辩论(M3MADBench 2026、DMAD ICLR 2025)。当用户说“council this”“run the council”“council review”“pressure-test this”“stress-test this”“war room this”,或面临具有重大影响和取舍的真实决策时使用
使用 RSpec 和 Minitest 测试 Inertia Rails 响应:组件断言、prop 匹配、flash 验证、延迟 props 和局部重新加载辅助工具。编写 Inertia 页面相关的控制器规范、请求规范或集成测试时使用。始终使用匹配器(render_component、have_props、have_flash),不要直接访问(inertia.component、inertia.props)。重要:POST/PATCH/DELETE 重定向后,必须先调用 follow_redirect!,再断言 flash 或 props;否则断言的是 302,而不是 Inertia 页面。设置:require 'inertia_rails/rspec'.
使用 Claude Code 作为 Agent,基于真实的 Datadog LLM-Obs 数据在本地迭代改进代码。先建立基线评估,进行一次有针对性的更改,使用同一评估工具重新评分;如果评分朝目标方向提升,则保留更改(将处于噪声范围内的提升标记为暂定),然后重复。用户说“run an auto experiment”“hill-climb this code”“iteratively improve X and measure the delta”“optimize this prompt/file against my traces”“auto-optimize against LLM-Obs”,或需要 auto_experiments worker 的本地等效方案时使用。支持 ml_app、dataset_id、annotation_queue_id(人工标注交互队列)、trace_ids 列表,或(特殊情况下)本地数据集文件。语料及其验证集/测试集划分存储在 Datadog LLM-Obs Datasets 中,每次运行创建一次,名称中带有时间戳
全面审查前端设计,涵盖 UI/UX 设计质量、设计系统验证、无障碍合规性、响应式设计模式、组件库架构和视觉设计一致性。评估设计规范、Figma/Sketch 文件、设计令牌、交互模式和用户体验流程。识别可用性问题、无障碍违规、设计系统偏差,并提供可执行的改进建议。生成详细的设计审查报告,包含按严重程度评级的问题、视觉示例和实施指南。在审查前端设计、验证设计系统、确保无障碍合规、评估组件库、评估响应式设计,或用户提及设计审查、UI/UX 审查、Figma 审查、设计系统验证、无障碍审计或前端设计质量时使用。
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。
