Skills

P

presentation-deck

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

为利益相关方、评审和展示构建有说服力的设计演示结构。

P

product-marketing-context

minhnv0807 / ai-business-skills

Dung khi bat dau lam viec voi mot san pham hoac khach hang moi — skill nay tao FILE CONTEXT ma hon 60 skill khac se doc, gom san pham, khach hang, dinh vi, proof, objection, brand voice va KPI. Chay mot lan, dung lai mai ve sau. Kich hoat khi user nhac 'tao context', 'setup product marketing context', 'bat dau du an moi', 'AI chua hieu san pham cua toi', 'khai bao thong tin san pham'. Khong dung cho — context cho thuong hieu CA NHAN thi dung skill 22-personal-brand-context; nghien cuu insight sau thi dung skill 09-insight-khach-hang.

P

progressive-disclosure

neeeophytee / finding-unknowns-skills

将过大的技能、CLAUDE.md 或规格拆分为一个入口文件加上仅在需要时加载的文件。

P

project-knowledge

toy-crane / skills

维护项目中的规范术语和已定决策，供后续工作复用，并记录某次会话发现但未解决的后续事项。当项目特有的术语正在被澄清，可能约束后续工作的选择正在被考虑或已确定（包括在规划期间），或者某次会话采用了根因仍未解决的临时变通方案，或观察到有证据表明属于范围外的缺陷时使用。不要用于简单定义、日常实现细节，或执行一项已确定的决策。

P

prompt-enhancer

samhvw8 / dot-claude

面向 AI/大模型的提示词工程与优化。能力：转换不清晰的提示词、减少 token 使用、改进结构、添加约束、针对特定模型优化、向后兼容的重写。操作：改进、增强、优化、重构、压缩提示词。关键词：提示词工程、提示词优化、token 效率、大模型提示词、AI 提示词、清晰度、结构、系统提示词、用户提示词、few-shot、chain-of-thought、指令微调、提示词压缩、token 缩减、提示词重写、语义保持。使用场景：改进不清晰的提示词、减少 token 消耗、优化大模型输出、重构冗长请求、创建系统提示词、提升提示词清晰度。

P

promptify

ravnhq / ai-toolkit

将用户请求转化为面向 AI 模型的详细、精确的提示词。

P

prototype

playful-design / router

在单个页面上构建同一想法的多个真实且带标签的变体供用户选择，然后删除其余内容。

P

prototype-strategy

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

为设计问题选择合适原型保真度和方法。

P

pufferlib

kalarislabs / research-agent-skills

针对 PufferLib 强化学习环境、向量化、策略、PuffeRL 训练、评估和安全检查点审查，提供区分版本的指导。适用于将 Gymnasium/PettingZoo 环境适配至已发布的 PufferLib 3.0.0，或使用重新设计的原生 4.0 源码分支。

P

purview-data-catalog

vinayaklatthe / microsoft-security-skills

Microsoft Purview Unified Catalog（数据目录）指南 —— 在 Data Map 之上实现业务友好的发现、治理域、数据产品、术语表术语和数据质量。涵盖治理域、数据产品和数据整理。WHEN: Purview 数据目录、统一目录、数据产品、治理域、业务术语表、数据质量、面向分析师的数据发现、整理数据资产、数据管理。

P

pyimagej-fiji-bridge

jaechang-hits / sciagent-skills

用于 ImageJ2/Fiji 的 Python 桥接，支持宏、插件（Bio-Formats、TrackMate、Analyze Particles）、NumPy↔ImagePlus/ImgLib2 交换以及 ImageJ Ops。可从 Python 无头自动化运行 Fiji。若纯 Python 且不使用 Fiji 插件，请使用 scikit-image；可视化请使用 napari。

P

pytest

full-stack-skills / testing-skills

提供 pytest 测试框架的全面指导，包括编写测试、fixtures、参数化、模拟和插件。用户咨询 pytest、需要编写 Python 测试、使用 pytest fixtures 或为 Python 项目配置 pytest 时使用。

P

python-env

0xdarkmatter / claude-mods

使用 uv 进行快速的 Python 环境管理（比 pip 快 10-100 倍）。触发词：uv, venv, pip, pyproject, python environment, install package, dependencies。

P

python-project

majiayu000 / spellbook

2025 年现代 Python 项目架构指南。在创建 Python 项目（API、命令行、数据管道）时使用。涵盖 uv、Ruff、Pydantic、FastAPI 和异步模式。

P

pyvene-interventions

kalarislabs / research-agent-skills

提供使用 pyvene 的声明式干预框架对 PyTorch 模型进行因果干预的指导。适用于因果追踪、激活修补、交换干预训练，或检验有关模型行为的因果假设。

Q

qa-systematic

mathews-tom / armory

系统化的 Web 应用 QA 测试，包含问题分类、健康评分和回归跟踪。触发词："QA this"、"test the app"、"smoke test"、"run QA"、"systematic test"、"regression test"、"full QA"、"/qa-systematic"。

Q

quality-measures

awslabs / hcls-agent-skills

用于根据索赔和临床数据计算 HEDIS 质量指标的流程技能。当用户要求计算 HEDIS 指标率、检查连续参保、构建分母/分子逻辑、检测护理缺口、计算利用率、识别高成本索赔人或评分风险分层指数时使用。触发词包括 "calculate HEDIS"、"measure rate"、"continuous enrollment check"、"care gap detection"、"denominator query"、"numerator logic"、"utilization rate"、"high-cost claimant"、"Charlson score"、"LACE score"、"claims analysis"、"quality measure SQL"。

R

r-analyst

nealcaren / social-data-analysis

用于可发表的社会学研究 R 统计分析。通过分阶段工作流引导你完成 DiD、IV、匹配、面板方法等。在学术论文中进行 R 定量分析时使用。

R

react-composition

s-hiraoku / synapse-a2a

用于构建灵活、易维护 UI 的 React 组件组合模式。涵盖复合组件、基于 context 的状态、显式变体和 React 19 API。在设计组件 API、重构 prop 过多的组件或构建可复用组件库时使用。

R

react-debugging

serkan-ozal / browser-devtools-skills

通过检查组件、props 和组件树来调试 React 应用。适用于用户调试 React 应用、想检查组件的 props/state、查找哪个组件渲染了某个元素，或想理解 React 组件层级时。

R

react-hook-form

midudev / autoskills

使用 React Hook Form，通过 useForm、useWatch、useController、useFieldArray、subscribe() API 以及 Watch / FormStateSubscribe / FieldArray render-prop 组件，优化客户端表单验证性能。涵盖 RHF 7.82 新增的 resetDefaultValues() 和 disabled 字段数组选项。使用 React Hook Form 库构建客户端受控表单时应使用此技能。不涵盖 React 19 Server Actions、useActionState 或服务端表单处理（这些请使用 react-19 技能）。

R

react-hook-form

supabase / supabase

在 monorepo 中的任何位置正确使用 React Hook Form——数据流、订阅、

R

react-hooks

partme-ai / full-stack-skills

为 React Hooks 提供全面指南，包括 useState、useEffect、useContext、useReducer、useMemo、useCallback、自定义 hooks 和 hook 模式。当用户询问 React Hooks、需要在函数组件中使用 hooks、创建自定义 hooks 或优化 hook 性能时使用。

R

react-modernization

hermeticormus / libreuiux-claude-code

将 React 应用升级到最新版本，从类组件迁移到 hooks，并采用并发特性。在现代化 React 代码库、迁移到 React Hooks 或升级到最新 React 版本时使用。

R

react-to-axure

lintendo / axhub-skills

将任意 React 组件/应用改造为 Axure 可导入的原型组件，生成符合规范的配置声明和运行时封装代码。适用于已有 React 项目希望导出为 Axure 交互原型的场景。

R

readable-measure

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

在排版层级和响应式布局中设置最佳行长度以提升可读性。

R

reatom

reatom / reatom

按照项目约定实现并编写 Reatom v1001(@reatom/core)的文档。在编写或修改 Reatom 模型、action、异步流程、路由、表单、持久化、框架适配器、示例或文档时,或在回答 Reatom API 问题时使用。

R

recently-viewed-products

finsilabs / awesome-ecommerce-skills

利用浏览器存储向购物者展示其最近浏览的商品，让他们能在你的店铺中轻松从上次中断的地方继续

R

reddit-automation

composiohq / awesome-claude-skills

通过 Rube MCP (Composio) 自动化 Reddit 任务：搜索 subreddit、创建帖子、管理评论并浏览热门内容。始终先搜索工具以获取最新的 schema。

R

redis-docs-mcp

redis / agent-skills

使用 redis-docs MCP 服务（在 redis.io/mcp 上进行 search / fetch / ask）：了解其索引结构及返回结果的读取方式。当这些工具可用且你要查询 Redis 文档时使用；若结果令人困惑也适用，例如 fetch 返回了一个简短章节而非整页、多个命中共享一个 url、ID 类似 #sec:w1、metadata.version 显示 1.0.0、搜索结果为空，或 ask 被限流或提示文档未涵盖相关内容。还介绍 redis.io 会和不会索引哪些内容

R

reference-board

machina-exm / film-studio-skills

在创建资产之前构建并锁定参考板。

R

referral-viral-loops

finsilabs / awesome-ecommerce-skills

构建推荐机制，支持双向奖励、唯一跟踪链接、病毒系数优化，以及针对推荐滥用的反欺诈控制

R

reindex

terrylica / cc-skills

通过命令行（gitnexus）重新索引 GitNexus 知识图谱。仅限命令行——不存在 MCP 服务，切勿对 gitnexus:// URI 使用 readMcpResource。触发词——reindex、refresh index、update knowledge graph、$GN analyze。

R

remotion-creative

phamthanhnghia / remotion-agent-skills

面向 Remotion 视频的非动画创意指导。用于设计规范处理、配色、排版、旁白、节拍规划和构图模式。

R

remotion-keyframes

phamthanhnghia / remotion-agent-skills

面向 Remotion 的关键帧动画引擎。适用于精确到帧的动画、插值曲线、错位模式、入场/退场编排以及文字显现动画。

R

repo2skill

zhangyanxs / repo2skill

借助内置的 LLM 调用（支持多个镜像源与限流处理），将 GitHub/GitLab/Gitee 仓库转换为完整的 OpenCode Skills

R

resume-jd-optimizer-cn

coinluu / resume-jd-optimizer-cn

基于目标岗位 JD、中文简历和用户确认的真实经历，完成中国大陆求职场景下的 JD 解析、证据映射、缺口诊断、素材追问、定制简历重写、ATS/HR/面试官审查及投递沟通材料生成。用于应届、社招、转行及互联网、AI、产品、运营、销售、技术、数据、设计等岗位；当用户要求针对 JD 优化中文简历、提高匹配度、生成 Boss 直聘或猎头话术、检查面试自洽性时使用。

R

resume-optimizer

jackjin1997 / clawforge

专业简历构建工具，支持 PDF 导出、ATS 优化和分析功能。当用户需要 (1) 从零创建新简历、(2) 针对特定职位定制/调整现有简历、(3) 分析简历并提供改进建议、(4) 将简历转换为 ATS 友好的 PDF 格式时使用。支持时间顺序、功能型和组合型简历格式。

R

review

owl-listener / inclusive-design-skills

对某个流程、屏幕或界面进行完整的认知无障碍审查。串联：cognitive-load-assessment、plain-language-design、wayfinding-navigation、error-prevention-recovery、focus-attention-design、memory-load-reduction。

R

review-scoring-docx

timlai666 / skills

当用户想要从评论文件中推断产品属性、为产品质量评分并交付 Word (.docx) 报告，或明确请求 review-scoring-docx 时，必须使用此技能。触发条件包括「評論評分 Word」、「產品屬性比較報告」并要求 Word 输出，以及 reviews-to-scores-to-docx。对于约定交付物为 Word 的基于评论的产品比较，应当使用它。它不得为一般性评论分析强行输出 Word，也不得以质量评分替代属性显著性。

R

review-security

nesnilnehc / ai-cortex

审查代码安全性：注入、敏感数据、认证、依赖、配置和加密。原子技能；输出为发现项列表。

R

review-video

dojocodinglabs / remotion-superpowers

使用 AI 视觉审查 Remotion 视频。先低成本地本地检查渲染后的静帧，再让 TwelveLabs 观看完整渲染视频，并依据 JSON 评分标准（节奏、构图、文字可读性、音画同步等）给出带时间戳的修正建议；随后应用修正并再次审查。闭合制作流程的反馈循环

R

reviewing-api-spec

bm629 / agent-skills

在审查/评判已完成的 api-spec 时使用——即工程线缆契约（操作、请求/响应架构、身份验证、错误模型、分页、版本控制、示例），以判断客户端能否调用每项操作，以及服务器能否仅凭契约实现它。这是验收门槛，不用于编写。依据单一来源的 11 条件契约完整性标准进行评判：风格 + 基础 + 版本控制 + 弃用政策；列出并追踪每项操作；为每项操作完整定义双方类型 + 状态码（仅有成功路径则不通过）；身份验证 + 每项操作的授权；完整错误模型（单一结构 + 每种失败情况 + 可重试性）；共享类型引用 data-model；分页 + 平局判定规则；与架构匹配的示例；相对于 api-reference 单向；与已发布的 API 一致；按差异范围修订。与风格无关（REST/GraphQL/gRPC，不预设 OpenAPI）。准确输出 `VERDICT: approve|revise`。不适用于编写、data-model、api-reference 或通用设计文档（design-review）。

R

riverpod-mutations

serverpod / skills-registry

使用 Riverpod mutations 处理表单提交等 UI 驱动的异步操作；Mutation.run、MutationIdle/Pending/Success/Error、Mutation.reset、带键 mutations。适用于为单个操作（例如提交按钮）显示加载/错误/成功而不污染 provider 状态。当用户询问 mutations、操作的加载状态或使用 Riverpod 进行表单提交时使用本技能。

R

riverpod-offline

serverpod / skills-registry

使用 Storage 和 persist() 离线持久化 Riverpod notifier 状态；riverpod_sqflite、JsonPersist、key、destroyKey、缓存时长、使用内存存储进行测试。适用于在应用重启或离线时保存状态。当用户询问离线持久化、持久化状态或 Riverpod 存储时使用本技能。

R

riverpod-overrides

serverpod / skills-registry

为测试、调试或特定环境行为覆盖 Riverpod provider；ProviderScope 和 ProviderContainer 的 override、overrideWith、overrideWithValue。适用于在测试中 mock provider、注入不同实现，或限定 provider 行为的作用域。当用户询问 overrides、测试 Riverpod 或 mock provider 时使用本技能。

R

riverpod-select

serverpod / skills-registry

使用 ref.watch(provider.select(...)) 减少重建；选择状态的一个子集，使 widget 仅在该部分变化时重建。适用于性能优化，或 widget 只使用大对象中的一个字段时。当用户询问 select、减少重建或优化 Riverpod watch 时使用本技能。

R

roadmap-review

frostney / known-good-route

基于最新的项目证据审查路线图，并产出经过验证、以吞吐量为基准的版本计划，执行需经确认后才解锁。在审查路线图、规划发布或排定待办事项顺序时使用。

R

roblox-studio-mcp

flatbedj / roblox-skills

通过 Studio MCP 工具操作或检查 Roblox Studio 时使用：在 Studio 中运行 Luau、播放/停止、截图、读取/搜索数据模型或脚本、生成网格/材质/模型、插入资源、移动角色，或 MCP 链接失效（没有 Roblox 工具显示）时使用。提供功能菜单、注意事项和连接故障排查。

R

roboflow

membranedev / application-skills

Roboflow 集成。管理 Projects。适用于用户希望与 Roboflow 数据交互的场景。

R

rudin-real-complex-analysis

parcadei / continuous-claude-v3

使用 Rudin 的《Real and Complex Analysis》教科书进行解题。

R

rule-creator

oimiragieo / agent-studio

为 Claude Code 框架创建规则文件。规则是 .claude/rules/ 中的 markdown 文件，由 Claude Code 自动加载。

R

running-instrumented-tests-with-androidjunit4

skydoves / android-testing-skills

使用本技能可搭建 Android instrumentation 测试源集，包含规范的 `AndroidJUnit4` 运行器、正确的 `AndroidJUnitRunner` Gradle 配置，以及配套基础设施（Test Orchestrator、运行时权限授予、size 注解、SDK 抑制、封闭式动画默认设置）。涵盖 `androidx.test:core:1.7.0` / `:runner:1.7.0` / `:rules:1.7.0` / `androidx.test.ext:junit:1.3.0` 坐标、`androidx.test.platform.app.InstrumentationRegistry`，以及 `androidx.test:orchestrator` 的 `androidTestUtil` 配置陷阱。当用户反馈 `Test runner not found`、`AndroidJUnit4 deprecated`、`InstrumentationRegistry deprecated`，或询问 “why is my orchestrator not running”、“how do I pass `-e` args to the test”、“how do I grant a runtime permission in a test”、“instrumented test won't compile” 时使用。

R

runway-dev-setup

runwayml / skills

当用户安装或开始使用 Runway Dev、需要登录或创建 Developer Portal 账户、连接 Dev MCP、验证账户/项目访问权限，或在 developer_not_found 错误后完成设置时使用。引导用户完成浏览器操作，并在设置成功后继续执行任务。

S

sa-token-advanced

full-stack-skills / java-skills

Sa-Token 高级安全特性技能。覆盖二级认证(safe-auth二次验证)、账号封禁(全封禁/分类封禁/阶梯封禁)、模拟他人与身份切换、多账号认证(StpUserUtil/StpKit)、全局侦听器(登录/注销/踢人/封禁/续签事件)、全局过滤器(SaServletFilter/SaReactorFilter)、密码加密(MD5/SHA1/SHA256/AES/RSA/BCrypt/TOTP)、会话查询(终端列表/全局搜索Token)、Http Basic/Digest认证、防火墙(IP黑白名单/频率限制)、自定义鉴权注解、路由鉴权动态化、反向代理URI修复、异步Mock上下文、数据架构Redis键值设计。 当用户需要实现敏感操作二次验证、账号分级封禁、模拟用户操作、多套账号体系(User/Admin分离)、全局事件监听、密码加密工具时使用。 基础登录认证请使用 sa-token 技能。

S

sa-token-api-security

full-stack-skills / java-skills

Sa-Token API 安全防御技能。覆盖 API 参数签名(sa-token-sign)防篡改防重放(timestamp+nonce+sign四步演进)、API Key(sa-token-apikey)部分授权与Scope控制(可吊销/可限权)、临时Token(SaTempUtil内嵌核心包)短效链接邀请。 API签名支持多应用(多secret-key)模式和多种摘要算法(md5/sha256/sha512)。API Key支持多账号体系、数据库持久化模式。临时Token支持前缀裁剪、反向查询、JWT集成。 基础登录认证请先使用 sa-token 技能。

S

sa-token-sso

full-stack-skills / java-skills

Sa-Token SSO 单点登录专项技能。覆盖三种 SSO 模式完整方案：模式一（同域 + 同 Redis/Cookie 共享）、模式二（跨域 + 同 Redis/URL 重定向）、模式三（跨域 + 跨 Redis/Http ticket）。SSO-Server 认证中心搭建、SSO-Client 接入、单点注销、自定义登录页面、前后端分离 SSO（H5 方案）、消息推送、匿名 Client、域名校验、NoSdk 非 Java 接入、自定义 API 路由、平台中心跳转。当用户需要多系统统一登录/注销、搭建单点登录认证中心、跨域 SSO 集成时使用。基础登录认证请先使用 sa-token 技能。

面向线索生成代理商的多客户外呼——基础设施架构、客户隔离、域名策略、规模化预热、白标、统一报告、客户入职手册和跨客户运营。当一个客户的域名声誉拖累其他客户、新客户入职耗时过长、邮箱预热无法跨客户扩展、无法按客户隔离发送基础设施，或需要代理商级报告的可重复手册时使用。请勿用于 Smartlead 专属平台配置（使用 /sales-smartlead）、单一域名送达率（使用 /sales-deliverability）或单个活动策略（使用 /sales-cadence）。

S

sast-configuration

ormus-solutions / libreuiux-claude-code

配置静态应用安全测试（SAST）工具，自动检测应用代码中的漏洞。适用于设置安全扫描、实施 DevSecOps 实践或自动化代码漏洞检测。

S

scanning-iac-and-images-with-trivy

mukul975 / anthropic-cybersecurity-skills

使用 Trivy 扫描容器镜像、基础设施即代码（Terraform、CloudFormation、