Skills
收录 100,928 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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将截图转换为 HTML 原型的生成器，支持迭代优化和学习记忆。用户提供截图、模型图、线框图或任何 UI 图片，并希望将其复现为可运行的 HTML 原型，或修改此前生成的现有原型时，均使用此技能。以下请求也会触发此技能：“照这个做原型”“参考这个图”“把这个页面画出来”“this UI needs to be prototyped”“replicate this design”“convert this mockup to HTML”“帮我出个原型”“根据截图输出 HTML”，以及任何图片附件与“输出 HTML”“做成页面”“帮我实现”等请求的组合。即使用户只发送截图并附上“加一个字段”或“这个也一样”等简短指令，此技能也适用——这表示他们希望修改或复现图中 UI。如有疑问，只要对话中有 UI 截图，就使用此技能。
使用此 skill 通过 `printToLog(tag, maxDepth)` 和 `printToString(maxDepth)` 导出实际的语义树，从而诊断 "no node matched"、"found N nodes" 和 "useUnmergedTree" 失败。涵盖输出语法（`Node #<id> at (l, t, r, b)px, Tag: '...'`、按字母排序的 config、`Actions = [...]`、`Unit` 值语义的 `[FlagKey]`、`MergeDescendants`、`ClearAndSetSemantics`），当仅在未合并树中匹配成功时框架给出的提示 `useUnmergedTree = true`，以及用于自定义匹配器的 `fetchSemanticsNode` / `fetchSemanticsNodes`。当开发者报告 "tag not found"、"multiple nodes matched"、"merged tree vs unmerged tree"、"test fails with assertion error and a long error message"，或希望在不添加 `Thread.sleep` 的情况下调试查找器时使用。
通过与 Pulumi Neo（面向平台工程师的 AI Agent）进行自然语言对话来管理云基础设施。支持通过对话式 AI 进行基础设施分析、资源预置、堆栈部署和配置管理。适用于创建 Neo 任务、请求基础设施分析、自动化云部署、以代码管理基础设施（IaC）、预置 AWS/Azure/GCP 资源、通过自然语言提示词管理基础设施、使用 Neo 审查 PR、处理 Neo 审批工作流，或查看 Neo 任务状态和事件。当用户提到 “Pulumi Neo”、“Neo task”、“Neo agent”，或需要 AI 辅助的基础设施管理时也可使用。
Microsoft 365 Copilot 部署前及部署期间评估和修复过度共享的指南。使用 SharePoint Advanced Management (SAM)、敏感度标签、受限内容发现和 Copilot 的 DLP，确保 Copilot 仅显示用户有权访问的内容。涵盖数据访问治理报告、EEEU 清理和持续治理。适用场景：Copilot 过度共享、为 Copilot 准备数据、限制 Copilot 访问、SharePoint Advanced Management、数据访问治理、修复过度共享、Copilot 就绪状态的数据安全、限制 Copilot 内容、Copilot 显示了用户不应看到的文件、过多人可访问 SharePoint 网站、在推出 Copilot 前收紧权限、如何让 SharePoint 为 Copilot 做好准备。若目标是监控用户在 AI 提示词中主动发送的敏感数据，请勿使用（改用 purview-dspm-ai）。
使用 PyTDC 包（导入名为 tdc，Therapeutics Data Commons）通过 tdc.metadata 发现治疗相关 ML 任务，规划并加载获批数据集，应用任务感知的数据拆分（random、scaffold、cold_split、combination、time），运行评估指标，评估 admet_group 等基准组，并执行有界分子预言机评分。选择 TDC 任务或数据集、规划无需下载的拆分、使用 TDC 评估器为预测评分、运行基准组评估，或在下载前检查数据集许可证和缓存影响时使用。使用 TDC 预言机（如 QED）为分子评分时使用。不适用于通用 RDKit 化学信息学或训练分子生成器。
以 SENIOR 风格审计 UI/UX——四个项目：accessibility · visual-hierarchy · consistency · antipattern，每项给出 x/10 评分 + 最严重的问题 + 修复方法，最后给出 PASS-进入下一步 或 需要修复 的结论。可测量的部分（WCAG 对比度、点击目标、几何重叠/错位、缺失标签）通过 visual-qa 引擎确定性运行（headless、0 token、不使用 LLM）；需要靠眼睛的部分（层级、设计系统漂移、暗黑模式）由 LLM 审计。当用户说“qc uiux”“audit ui”“检查界面”“清理 UI antipattern”“/qc-uiux”，或在有 mockup/UI 之后调用。仿照 /qc-code（贵的=人工 LLM，便宜的=自动确定性测试）。与 /redesign（美学翻新）和 /visual-qa（截图+像素把关）不同——qc-uiux 是四项目的 senior 裁决。
Revit 2026 API 文档查询与参考。当用户询问 Revit API 类、方法、属性、枚举用法，查找 Revit 开发相关 API，或需要确认 API 签名和参数时触发。覆盖场景：(1) 查询特定类/接口的成员和用法 (2) 搜索实现某功能需要的 API (3) 查看方法签名和参数说明 (4) 了解命名空间结构和继承关系 (5) 确认 Revit API 的正确调用方式。关键词：RevitAPI, Autodesk.Revit, Element, Document, Transaction, FilteredElementCollector, ExternalCommand, ExternalApplication, Wall, Floor, FamilyInstance, FamilySymbol, Parameter, BuiltInParameter, BuiltInCategory, Selection, GeometryElement, Solid, Face, CurveLoop, Level, View, ViewSheet, XYZ, Line, Arc, IExternalCommand, IExternalApplication, UIApplication, UIDocument, Ribbon, PushButton, ExtensibleStorage, SubTransaction, TransactionGroup, ElementId, Reference, TaskDialog。
介绍 RWKV（Receptance Weighted Key Value）架构，这是一种具有 O(n) 推理且无需 KV 缓存的 RNN/Transformer 混合架构，涵盖 RWKV-7、并行 GPT 模式训练与顺序 RNN 模式推理、状态传递、使用 DeepSpeed 微调以及 CUDA 内核设置。适用于以恒定内存逐个 token 生成文本、处理 100K+ token 的超长上下文、微调 RWKV 模型、比较 RWKV 与 Transformers 的内存占用和速度，或调试 RWKV 状态处理、加载及内存不足错误。若峰值准确率比内存更重要，优先选择标准 Transformer；状态空间模型则选择 Mamba。
RYUX——面向 AI Agent 和设计师的设计智能。告知它你正在做什么，它便会分流至 Analyze（理解现有界面）、Design（在 Figma、pen.dev 或模型稿中创建或改进 UI 和 UX）、Build（通过代码实现）、Critique（结合证据找出优先修改项或进行启发式评估）或 QA（依据设计验证构建），只读取任务所需的知识（产品、UX、UI、交互、表单、内容、无障碍、响应式、设计系统、前端、反低质内容），并以质量关卡收尾。适用于任何 UI、UX、文案、前端、设计审查或设计分析任务，也适用于产品视觉内容：插画、3D、图像、图标、徽标和动态效果，即使请求中没有提到 RYUX。
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。