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收录 101,174 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。
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使用此技能将 USB 设备或模拟器连接到 ADB,用 `adb devices` / `adb devices -l` 列出传输,通过 `-s SERIAL`、 `-d`(单个 USB)、 `-e`(单个 TCP/IP)或 `-t TRANSPORT_ID` 在多个设备间消歧,用规范的 `adb wait-for[-TRANSPORT]-<state>` 语法(TRANSPORT 取 {usb, local, any};state 取 {device, recovery, rescue, sideload, bootloader, disconnect})让脚本按传输等待,解读设备状态(`device`、 `offline`、 `unauthorized`、 `no permissions`、 `recovery`、 `sideload`、 `bootloader`、 `rescue`),在首次连接时接受 RSA 指纹对话框,并安装 Linux udev 规则。当用户提到 `error: more than one device/emulator`、 `error: device not found`、 `unauthorized`、 `no permissions`、 `daemon not running`、“wait for device to boot”、 `wait-for-device-online`(它并非真实子命令),或询问如何围绕模拟器启动编写脚本时使用。
针对目标关键词生成结构完整的 SEO 内容简报,并可选地将其推送到 Notion 数据库。只要用户说 "create a content brief"、"brief this keyword"、"run a content brief for"、"generate a brief"、"write a brief for [keyword]"、"content brief on [topic]",或任何需要研究某个关键词并将其转化为结构化写作任务的变体(包含 H1、H2 大纲、FAQ、内部链接、目标字数与写作者备注),就使用此技能。当用户提供一个关键词并要求 SEO 简报、编辑简报或写作规范时也会触发。输出强制结构化格式,文本解析器会将其直接映射为 Notion 属性。支持单关键词与批量(CSV)模式。
从代码库、产品和文案中清除 AI 生成的水货内容。代码水货——console 语句、`any` 类型、未使用的导入、被注释掉的代码、冗余注释、可信路径上不必要的防御性 try-catch、过度嵌套。产品水货(配合 --product)——营销填充文案、泛泛的 AI 措辞、默认 shadcn 外观、未加样式的加载/错误状态、失效按钮和半接通流程。UI 水货(`ui`)运行基于项目推导的设计系统基础组件梳理。文案水货(`prose`)剔除写作中的 AI 痕迹。可限定为当前分支的 diff 或全树扫描。当被要求清理 AI 生成的代码、去除文案水货、移除水货,或让应用在交付客户前显得完整时使用。
当你在本仓库中编写或审阅调用 Deepgram Speech-to-Text v1(`/v1/listen`)以转写预录音频或实时音频的 JavaScript/TypeScript 代码时使用。涵盖 `client.listen.v1.media.transcribeUrl` / `transcribeFile`(REST)以及 `client.listen.v1.createConnection()` / `connect()`(WebSocket)。摘要/情感/主题/说话人分离等叠加功能请使用 `deepgram-js-audio-intelligence`,`/v2/listen` 上的 Flux 轮次切换请使用 `deepgram-js-conversational-stt`,全双工助手请使用 `deepgram-js-voice-agent`。触发词包括“transcribe”“speech to text”“STT”“listen.v1”“nova-3”“live transcription”和“websocket transcription”。
Microsoft Defender for Cloud 指南——跨 Azure、AWS 和 GCP 的云安全态势管理(CSPM)与云工作负载保护(CWPP)。涵盖基础版与 Defender CSPM、安全分数、Defender 计划(服务器、存储、容器、数据库、App Service、Key Vault、API、AI)、无代理扫描、攻击路径分析和修复优先级排序。WHEN:Defender for Cloud、CSPM、云工作负载保护、安全分数、强化云态势、Defender 计划、攻击路径分析、多云安全、修复建议、云安全强化、提高 Azure 安全分数、强化 Azure 订阅、保护 VM 和容器、跨 AWS 和 GCP 的多云 CSPM、云安全图。DO NOT USE 用于 SaaS 态势(使用 cloud-app-security-posture)、Sentinel SIEM(使用 sentinel)或将 Azure 扩展到本地服务器(使用 azure-arc)。
集成 DFlow Proof —— 一个 Solana 钱包身份验证原语(底层为 Stripe Identity)—— 以 KYC 为门槛限制你自己应用的功能。当用户问「how do I KYC a wallet?」、「check if a wallet is verified」、「add KYC to my DeFi app」、「redirect to dflow.net/proof」,或「gate a feature by jurisdiction or identity」时使用。请勿用于地理封锁(另一项议题)、年龄限制(Proof 目前不验证年龄)或现货兑换(无需 KYC)。
查找 CE.SDK SvelteKit 参考文档、指南和配置页面。当用户需要 SvelteKit 的 CE.SDK 文档,例如配置、UI 自定义、导出选项、功能指南或入门说明时使用。当用户需要现有 SvelteKit 文档页面,且提到“IMG.LY”“CreativeEditor”“CE.SDK”或“cesdk”时也会触发。不用于编写代码(使用 build)或解释概念(使用 explain)。<example>上下文:用户询问 SvelteKit 配置 user:“如何在 SvelteKit 中配置编辑器?” assistant:“我会使用 /imgly-sdk:docs-sveltekit 查找配置选项。”</example> <example>上下文:用户询问 SvelteKit SSR user:“CE.SDK 能否与 SvelteKit 服务器端渲染配合使用?” assistant:“我来使用 /imgly-sdk:docs-sveltekit 查找相关文档。”</example>
面向实时音频的数字信号处理算法与技术。涵盖滤波器设计(biquad、Moog ladder、SVF、FIR、Linkwitz-Riley)、音频效果(delay、reverb、dynamics、modulation、distortion、立体声处理)、声音合成(振荡器、带限波形、FM/PM、噪声生成、包络)、频谱分析(FFT、包络检测、节拍检测)以及 DSP 工具(快速数学、插值、防 denormal、抖动)。只要是在 C/C++ 中实现音频 DSP、构建合成器或效果器、编写滤波器代码、生成波形,或任何涉及数字音频处理的任务,就使用本 skill——即使用户没有明确提到"DSP"。
生成用于 EDC 导出验证、临床数据范围检查、跨表单一致性检查、SDTM 结构验证、受控术语核实以及 define.xml 生成的代码。当用户要求验证临床试验数据导出、检查生命体征或实验室数值范围、核实 AE 日期一致性、依据 CDISC 规则验证 SDTM 数据集、生成 define.xml 或构建自动化数据审查流水线时使用。触发词包括「EDC validation」「range check clinical data」「cross-form consistency」「SDTM validation」「controlled terminology check」「define.xml generation」「Medidata Rave export」「Oracle InForm」「Veeva Vault CDMS」「clinical data cleaning」「edit check」「data query」「SDTM structure check」「lab range check」「vital signs validation」「AE date check」「protocol deviation detection」「OpenCDISC」「Pinnacles 21」「P21 validation」。
使用 Python 解析并提取 HL7v2 消息和 FHIR R4 资源中的临床数据。当用户提到 HL7v2、HL7、FHIR、PID segment、OBX segment、MSH segment、Patient resource、Observation resource、Condition resource、MedicationRequest、EHR 数据提取、临床消息解析、FHIR bundle、HL7 到 FHIR 转换、ADT 消息、ORU 消息、检验结果提取或临床数据质量检查时使用。触发词包括 "parse HL7"、"extract FHIR"、"HL7v2 message"、"FHIR resource"、"PID segment"、"OBX segment"、"Patient resource"、"Observation resource"、"EHR parsing"、"clinical data extraction"、"HL7 to CSV"、"FHIR to DataFrame"。
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。
