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。
全部
适用于任何业务类型的综合邮件管理与营销。通过 Gmail 或 Outlook MCP 进行收件箱分诊,带重要性评分和 AI 回复建议。使用经过验证的文案框架(PAS、AIDA、BAB、FAB)撰写邮件。发送前质量审查,评分维度包括主题行、文案、HTML 渲染、深色模式兼容性与合规性。域名送达能力审计,包含 SPF/DKIM/DMARC 校验、黑名单检查以及批量发件合规(Google/Yahoo/Microsoft 2024-2026 规则)。自动化序列设计,适用于欢迎系列、培育、重新激活、弃购和购后流程。邮件营销策略,提供面向本地商家、SaaS、电商、创作者和代理机构的行业特定模板。触发词:"email"、"inbox"、"check email"、"write email"、"compose"、"email audit"、"deliverability"、"SPF"、"DKIM"、"DMARC"、"email sequence"、"welcome series"、"email plan"、"email marketing"、"subject line"、"email review"。
当用户要求「configure esp32-s3-box-3」「set up box-3」「create box-3 voice assistant」「display lambda on box-3」「configure ili9xxx display」「set up gt911 touch」「configure i2s audio」「es7210 microphone」「es8311 speaker」「box-3 audio pipeline」,或提到「I2S DMA buffer error」「Touch not responding」「Display flicker」「Audio popping」「PSRAM not detected」等错误信息时,应使用本技能。提供完整的 ESP32-S3-BOX-3 硬件模板、display lambda 手册、触摸模式以及语音助手配置。
独立生成——把已填充的 Eval Suite Planning 工作簿(`/eval-suite-planner` 的输出)转化为具体的能力评估集和信任与安全评估集。交付 playbook 的第 2 步和第 3 步,并设计第 8 步的回归分区。输出 2 列 Copilot Studio `-for-import.csv` 文件(仅 Question + Expected response)、一份可直接给客户的 `.docx` 清单报告,以及一份 `eval-setup-guide.docx`,用于在 Copilot Studio 的 Evaluate 标签页中为每一行分配测试方法。在规划之后、运行之前使用。
当用户要求分析 SQL Server 执行计划、.sqlplan 文件、ShowPlan XML、实际计划与估计计划、计划警告或运算符开销时,应使用本 skill。以下情况请主动激活:.sqlplan 分诊、ShowPlan XML 检查、高开销运算符排序、扫描与查找审查、残余谓词分析、CONVERT_IMPLICIT 警告、行数估计偏差、基数估计警告、分区消除验证、缺失索引建议、未使用索引警告、溢出、键查找、排序、哈希连接,以及计划回归证据收集。提供:计划分诊工作流、运算符开销排序启发式、警告解读评分标准,以及重写/索引建议的准入门槛。
使用此 skill 通过 `adb pull` 和 `adb push` 在主机与设备之间传输文件,包括现代标志 `-z`(压缩)、`-Z`(不压缩)、`--sync` 和 `-a`(保留属性)。涵盖路径权限规则——`/data/local/tmp/` 可自由写入,`/sdcard/`(别名 `/storage/emulated/0/`)在 API 30+ 上按分区存储规则可由 shell 写入,`/data/data/<pkg>/` 在可调试构建上需要 `run-as <pkg>`,而 `/sdcard/Android/data/<pkg>/files/` 归应用包所有但可拉取。包括用于获取文本的 `adb shell run-as <pkg> cat <path>`、用于干净获取二进制目录的 `adb exec-out run-as <pkg> tar cf - <path> | tar xf -`、Gradle 输出目录 `connected_android_test_additional_output/`,以及用于现代产物收集 API 的 `androidx.test:services` `useTestStorageService` 标志。如果用户提到 "adb pull permission denied data data"、"run-as"、"scoped storage shell"、"tar through adb"、"test storage service" 或 "exec-out vs shell for binary",请使用此 skill。
完整的 Cloudflare Container FFmpeg 系统。以下情况主动激活:(1) Cloudflare Containers 搭建,(2) 边缘原生 FFmpeg,(3) GPU 加速容器,(4) Durable Objects 集成,(5) 用于视频文件的 R2 存储,(6) 容器自动扩缩容,(7) 大文件流式传输,(8) Workers + Containers 架构,(9) 边缘直播中继,(10) Container 与 Workers 对比。提供:Dockerfile 示例、Worker 代码、容器配置、GPU 设置、R2 集成、生产模式。确保:在 Cloudflare 边缘实现支持完整 GPU 的原生 FFmpeg 性能。
用于广播与专业视频的完整 FFmpeg 去隔行、场处理和电视电影去除。在以下情况主动激活:(1) 隔行视频去隔行(yadif、bwdif、w3fdif),(2) 硬件加速去隔行(yadif_cuda、bwdif_cuda、bwdif_vulkan),(3) 反转电视电影/下拉去除(pullup、fieldmatch),(4) 场序校正(fieldorder),(5) 场分离/编织(separatefields、weave、tinterlace),(6) 隔行检测(idet),(7) DVD/Blu-ray 处理,(8) 广播内容转换。提供:去隔行滤镜、电视电影去除、场处理、硬件加速选项。
用于无服务器视频处理的完整 Modal.com FFmpeg 部署系统。以下情况请主动启用:(1) Modal.com FFmpeg 容器搭建,(2) Modal 上的 GPU 加速视频编码(NVIDIA、NVENC),(3) 使用 Modal map/starmap 的并行视频处理,(4) 为大型视频文件挂载 Volume,(5) CPU 与 GPU 容器成本优化,(6) 为 FFmpeg 执行 apt_install/pip_install,(7) Python subprocess 调用 FFmpeg 的模式,(8) 大规模批量视频转码,(9) 视频工作负载的 Modal 定价,(10) 结合 Whisper 进行音频/视频处理。提供:镜像配置示例、GPU 容器模式、并行处理代码、Volume 用法、成本对比、可上生产的 FFmpeg 部署。确保:在 Modal 无服务器基础设施上高效、可扩展地处理视频。
将此技能用于任何涉及 React、TypeScript、Tailwind CSS、shadcn/ui、产品页、仪表盘、设置页、管理工具、应用外壳、表格、表单、详情视图、落地页或 UI 改版的面向用户的前端 UI 任务。当用户要求生产级 UI、"not AI demo style"、"not template-looking"、"Linear/Vercel/Stripe style"、"design first then code"、"frontend-skill"、"shadcn constraints",或要求打磨/重建外观糟糕的前端时,此技能尤为重要。请勿用于纯后端工作、纯算法工作、纯命令行工作或一次性原型。
构建可玩的致敬游戏(对知名游戏的原创演绎,使用原创名称与美术),其游戏内截图必须能与真实已发行游戏的截图并排抗衡。通过一份包含锁定参考截图、计划、可玩循环、分阶段美术管线和实时捕获的简报,编排独立的 planner、builder 和 critic 子 Agent,然后针对每款游戏的 Visual Bar 运行新的 critic 轮次直至 WIN,并配有用于卡住循环的 diagnoser,以及交接前的最终 orchestrator 视觉审读。适用于要求构建、打磨或比较致敬游戏或垂直切片、且与真实游戏并排时的视觉质量很重要的情况,当游戏玩起来没问题但截图与参考相比看起来像浏览器玩具时,或当审阅者不断对薄弱视觉软化通过时。不适用于通用应用脚手架或仅玩法的原型。
在使用 Speakeasy 从 OpenAPI 规范生成 Terraform provider 时使用。涵盖实体注解、CRUD 映射、类型推断、工作流配置和发布。触发于“terraform provider”、“generate terraform”、“create terraform provider”、“CRUD mapping”、“x-speakeasy-entity”、“terraform resource”、“terraform registry”。
创建高质量的 git 提交:审查/暂存预期的变更,拆分为逻辑提交,并编写清晰的提交信息(遵循 Conventional Commits 规范,支持 Emoji)。当用户要求提交代码、编写提交信息、暂存变更或将工作拆分为多个提交时使用此技能。当用户提及【破坏性变更】关键词时,必须按照本技能的 BREAKING CHANGE 规范使用感叹号格式编写提交信息。优先针对 git 暂存区(staged)中的文件进行提交,只有当暂存区为空时才考虑整个工作树。当用户提及【分门别类】关键词时,必须按照本技能的多提交拆分规范,从文件类型、业务模块、修改类型、修改范围四个维度认真拆分多个提交。
在代码仓库中创建并维护 Obsidian 风格的图谱记忆库:细小的原子化 Markdown 节点,带 YAML frontmatter、交叉链接、显式反向链接,以及按发布/实体驱动的覆盖范围,以实现快速的 AI Agent 上下文检索。适用于被要求构建/升级“memory bank”、“graph memory”、“obsidian docs”、“суперсвязанную графовую документацию”,或需要在 docs/ 下用结构化文档让 AI Agent 拉取最小但精确的上下文时。
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。
