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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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为 Physical AI Studio 策略训练、验证、测试并运行预测，基于 library Lightning 技术栈。适用于运行 physicalai fit/validate/test/predict、在 Python 中调用 physicalai.train.Trainer 与 Policy API、编写或编辑 library/configs 下的 YAML 配置、连接 model + datamodule + trainer、从 checkpoint 恢复，或调试训练运行。涵盖 ACT、Pi0、Pi0.5、GR00T 与 SmolVLA。
编写 Playwright 测试、修复不稳定测试、调试故障、实现 Page Object Model、配置 CI/CD、优化性能、模拟 API、处理身份验证或 OAuth、测试无障碍性（axe-core）、文件上传／下载、日期／时间模拟、WebSockets、地理位置、权限、多标签页／弹窗流程、移动端／响应式布局、触控手势、GraphQL、错误处理、离线模式、多用户协作、第三方服务（支付、电子邮件验证）、监控控制台错误、全局 setup／teardown、测试注解（skip、fixme、slow）、测试标签（@smoke、@fast、@critical，以及使用 --grep 筛选）、项目依赖、安全测试（XSS、CSRF、auth）、性能预算（Web Vitals、Lighthouse）、iframe、组件测试、canvas／WebGL、service worker／PWA、测试覆盖率、i18n／本地化、Electron 应用或浏览器扩展测试时使用。涵盖 E2E、组件、API、视觉、无障碍、安全、Electron 和扩展测试。
在本地机器上使用 Playwright 构建浏览器自动化和网页抓取。规避 10 类有文档记载的错误，包括 CI 超时挂起、扩展测试失败和 Ubuntu 兼容性问题。包含用于绕过反爬的隐身模式、认证会话、无限滚动处理、截图/PDF 生成，以及 v1.57 Speedboard 性能分析。适用场景：浏览器自动化、抓取受保护站点、使用真实 IP 测试、绕过机器人检测、生成截图/PDF，或排查 "target closed"、"page.pause() 导致 CI 挂起"、"权限提示阻塞测试"、"Ubuntu 25.10 安装" 等错误。
PowerShell 7.5/7.6 的功能与增强。在以下情况主动激活：(1) PowerShell 7.5 稳定版功能，(2) PowerShell 7.6 预览版功能，(3) ConvertTo-CliXml/ConvertFrom-CliXml，(4) Test-Path -OlderThan/-NewerThan，(5) += 运算符优化（快 8 倍至 16 倍），(6) PSResourceGet 1.1.1/1.2.0，(7) Get-Clipboard -Delimiter，(8) Get-Command -ExcludeModule，(9) DSC v3 资源，(10) .NET 9/.NET 10 集成。提供：最新 cmdlet 用法、性能基准、迁移模式。
像资深教授指导研究生那样讲解高阶技术主题——先讲直觉与动机，再讲数学严谨性，全程贯穿批判性判断。当用户想要理解、学习、推导、比较、实现或批判性分析任何定量领域（数学、机器学习、优化、信号处理、系统、统计学、物理等）中的技术概念、算法、方法、模型或研究方向时，使用此技能。触发语句如“解释 X”“X 为什么有效”“X 与 Y 相比如何”“带我推导一遍”“X 背后的直觉是什么”“这个方法真的好吗”“该领域为何从 X 转向 Y”，或任何浅尝辄止的博客式回答或单纯堆砌公式会辜负用户期望的请求。对于概念性和研究级的技术问题，即使用户没有明确要求“讲解”，也默认使用此模式。
蛋白质结构分析流程技能，涵盖 PDB/mmCIF 解析、RMSD 叠合、Ramachandran/二面角分析、结合口袋检测、接触图、B-factor 柔性、DSSP 二级结构及格式转换。触发词包括 PDB、protein structure、RMSD、Ramachandran、binding pocket、Biopython、PyMOL、pocket detection、fpocket、DSSP、PDBQT、structural alignment、superposition。
Microsoft Purview 面向 AI 的数据安全态势管理（DSPM for AI）指南——发现、监控和保护与生成式 AI 应用（如 Microsoft 365 Copilot、Security Copilot、Copilot Studio Agent 以及第三方 AI（ChatGPT、Gemini））的敏感数据交互。涵盖 AI 使用情况可见性、一键式建议、向 AI 暴露的过度共享风险，以及面向 AI 的 DLP。WHEN: DSPM for AI、AI 数据安全态势、Copilot 数据风险、监控 AI 提示词、AI 中的敏感数据、生成式 AI 数据保护、第三方 AI 使用情况可见性、保护 Copilot 数据、哪些敏感数据正被发送到 AI、监控用户向 Copilot 提示词中放入的内容、检测 AI 响应中的敏感数据、ChatGPT 数据泄露风险。DO NOT USE 当目标是修复 Copilot 推广前过度共享的 SharePoint 内容时（使用 purview-copilot-oversharing），或为离职用户构建 IRM 策略时（使用 insider-risk-baseline）。
Microsoft Purview eDiscovery（统一体验，整合了此前的 Standard 和 Premium）指南——为法律案件、监管请求和调查而跨 Microsoft 365 识别、保留、收集、审阅、分析和导出内容。涵盖案件、保管人、法律保留、搜索、审阅集、分析和导出。WHEN: eDiscovery、法律保留、保留内容、为诉讼收集、审阅集、导出证据、eDiscovery 案件、保管人、搜索并保留 Microsoft 365、法律调查、EDRM 工作流、可辩护的收集。
使用 PyMC 和 ArviZ 在 Python 中构建、拟合、检查和比较贝叶斯模型。涵盖层级（多层）模型、NUTS MCMC 采样、变分推断（ADVI）、先验和后验预测检查、收敛诊断（R-hat、ESS、发散）以及 LOO/WAIC 模型比较。编写用于回归、计数或二元数据的 PyMC 模型时使用。拟合部分汇聚的层级模型时使用。诊断发散、低 ESS 或高 R-hat 时使用。使用 LOO 比较候选模型时使用。选择先验或运行先验预测检查时使用。不适用于非贝叶斯回归；请改用 statsmodels 或 scikit-learn。
完整的 FastAPI 生产系统。在以下情况主动激活：(1) 项目结构（可扩展的布局），(2) Pydantic schema（输入/输出分离），(3) 依赖注入，(4) 基于 SQLAlchemy 的异步数据库，(5) JWT 认证，(6) 错误处理模式，(7) Docker 部署，(8) Gunicorn + Uvicorn 生产环境，(9) 限流，(10) 使用 httpx 进行测试。提供：项目模板、schema 模式、认证设置、Docker 配置。确保 FastAPI 应用可用于生产环境。
Qonto 账户客户和供应商的法律健康风险雷达。根据实际风险敞口（未付客户发票、供应商承诺、经常性支出）为所有交易对手排名，按到期日衡量实际付款延迟；如果有 Datagouv MCP，还会交叉核对法国公共登记信息（SIRENE 注销／停业、BODACC 集体程序：司法重整、清算、司法保护），并发出类似“客户 X 欠你 N €，而且刚进入司法重整——今天就去催款”的提醒。适用于“谁欠我钱，他们是否遇到麻烦？”“检查客户的法律健康状况”“我的客户是否处于司法重整？”“哪个供应商可能会倒闭？”“按风险排列我的交易对手”。
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。