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。
测试与质量
当需要根据维护者清理过的 Gherkin 场景事实,为与框架无关的 Java(不使用 Spring Boot、Quarkus、Micronaut)实现验收测试时使用——编码前确认 @acceptance 场景,使用 RestAssured 测试成功路径,准备 DB/Kafka 测试夹具,仅对外部 REST 使用 WireMock,并由 Failsafe 运行 *AT 类。以下请求应触发此技能:审查 Java 验收测试代码;应用 Java 验收测试最佳实践;根据 Gherkin 场景在 Java 中实现验收测试;将功能文件映射到 Java 步骤定义;审查 Java 服务的 Cucumber 验收测试。属于 Plinth Toolkit
查询 OpenRouter 的 Benchmarks API,获取模型基准排名和分数。用户要求基于基准测试选择模型、按编码/智能/Agent 能力查看模型排名、查询 Artificial Analysis 或 Design Arena 的 ELO/胜率结果、获取基准引用,或调用 GET /api/v1/benchmarks 时使用。用户询问某个应用、产品、工作流或用例应采用什么模型,且基准证据可能影响或排除部分建议时,也可与 openrouter-models 一起使用,涵盖创意写作、编辑、编码、设计、Agent 能力或高智能需求的应用。不要用于 OpenRouter 使用分析、账单/支出分析、生成元数据、提供商正常运行时间/延迟、没有模型选择或基准相关决策的一般模型价格/能力查询,或为本地应用创建评估套件。
查找可能通过生成的序列化内容泄露的机密、令牌、密码和 API 密钥,涵盖 Python dataclass repr 和 asdict、attrs、pydantic model_dump、NamedTuple、JavaScript JSON.stringify 和 util.inspect、结构化日志、追踪 span 及错误报告。有人要求“检查机密序列化”“repr 中的凭据”“审计 repr=False”“span 中的机密”“日志中的令牌”时使用;当更改为 dataclass、模型或配置对象添加凭据字段,或添加将整个对象或所有关键字参数字符串化并写入遥测数据的代码时,也使用此技能。
验证由 /mem0-integrate 生成的 Mem0 集成。在同一工作区、同一分支(松散耦合)中运行:安装依赖、运行代码库原生测试套件,然后使用用户的 API key 执行真实的端到端冒烟测试流程,并生成评分卡。触发条件:用户刚运行 /mem0-integrate,并要求“验证”“测试集成”或“运行 /mem0-test-integration”;或者当前分支存在 .mem0-integration/ 目录,且尚未运行测试。不应触发:用户想运行常规项目测试(应使用代码库原生测试命令),或者当前分支没有运行过 /mem0-integrate(请先让用户运行 /mem0-integrate)。此技能仅用于捕获编译和运行时错误。逻辑集成错误——例如存储了错误数据、检索时间错误、用户范围错误——由人工审查者负责发现。
全面的 TypeScript/JavaScript 编码规范,侧重类型安全、防御式编程和代码正确性。适用于:(1) 编写或审查 TS/JS 代码;(2) 修复类型错误,或避免使用 any/enum/null;(3) 实现控制流、状态管理或错误处理;(4) 应用零值模式或不可变性;(5) 审查 TypeScript 反模式。涵盖命名约定、函数设计、返回值、有界迭代和输入验证。性能优化请使用 accelint-ts-performance 技能;文档编写请使用 accelint-ts-documentation 技能。
在需要根据维护者编写或清理后的 Gherkin 场景事实,为 Spring Boot 应用实现验收测试时使用,包括选择标记为 @acceptance 的场景,使用 TestRestTemplate、@SpringBootTest、带 @ServiceConnection 的 Testcontainers 测试 DB/Kafka,以及使用 WireMock 模拟外部 REST 服务。切勿读取原始 .feature 文件。适用于以下请求:审查 Spring Boot 验收测试的 Java 代码;在 Java 代码中应用 Spring Boot 验收测试最佳实践;根据清理后的 Gherkin 事实实现 Spring Boot 验收测试;为 Spring Boot 设置 Failsafe 验收测试;在 Spring 验收测试中模拟外部 HTTP 服务。属于 Plinth Toolkit。
依据 19 条规则审查 Figma 文件和代码(HTML/CSS/React/Vue/Tailwind)。自动检测框架和设计系统(MUI、Chakra、shadcn/ui、Ant Design、Radix、Bootstrap)。针对全部 19 个类别运行代码 superpowers:aria、焦点、对比度、tokens、响应式、动效、表单、导航、间距、状态、微文案、层级、图标/SVG。标记色盲风险。审查暗黑模式、伦理设计和 Nielsen 启发式。输出前后差异、开发交接报告和线框图转规格说明。支持英语和韩语。适用于:检查设计、审查 UI、审计布局、检查无障碍、设计评审、色彩对比度、WCAG、a11y、像素级精确、Figma 审计、CSS 检查、暗黑模式、是否符合 GDPR、是否具有操纵性、表单无障碍、暗色模式是否正确、线框图转规格说明、启发式评审、Nielsen 审计、可用性启发式,以及对应的韩语请求。
在处理 SDK 代码前,将 LangSmith 工作归入一个工作流任务包。适用于用户需要为 LLM 应用或 Agent 工作流进行 LangSmith 跟踪、离线评估、注释/审核队列、提示词注册表决策、审计/差距审查或跨服务跟踪传播的情况。选择一个任务包:trace-debug、eval、review、prompt-registry、propagation 或 audit。触发词包括:LangSmith、LangChain tracing、`@traceable` / `traceable`、`wrap_openai` / `wrapOpenAI`、数据集、实验、注释队列、反馈标准、Prompt Hub、运行树、跟踪 ID,或 AI 功能的生产就绪度评估。不适用于通用 SLO/告警设计、非 LangSmith 部署编排,或 LangSmith 之外的运行时防护措施。
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。
