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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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Android 应用开发(Kotlin)的 Media3 / CameraX 参考。androidx.media3、androidx.camera。ExoPlayer、HLS / DASH / RTSP / SmoothStreaming、HlsInterstitialsAdsLoader、CMCD、MediaSession、MediaSessionService、MediaLibraryService、DRM、Compose UI(PlayerSurface)、ProcessCameraProvider、CameraSelector、ImageCapture、ImageAnalysis、VideoCapture、CameraInfo、CameraX Extensions、Camera2 Interop、Camera1 迁移。
在构建、重设样式、评审任何界面,或使其具有 Apple 级/高端/Cupertino 品质时使用,也适用于需要 Apple 设计理念(Human Interface Guidelines——清晰、顺从、深度)、2025 Liquid Glass 设计语言,或通往深层 Apple 参考资料的地图时。这是 HUB;具体内容请路由至 apple-design-foundations/-materials/-motion/-os/-web/-backend/-tactics。关键词:apple design、HIG、human interface guidelines、design philosophy、clarity deference depth、liquid glass、iOS 26、macOS Tahoe、visionOS、apple-grade、premium UI、cupertino、design system、make it look apple。
将 Figma COMPONENT_SET 的变体整理成整洁、带标签的网格——行和列由变体属性推导,行标签在左侧,列标题在上方,外加一个带标题的白色容器。适用于变体集杂乱堆积、想要可展示、便于文档化的布局时——触发语:'arrange my variants in a grid'、'organize this component set'、'lay out the variants with labels'、'make a variant matrix'、'clean up my component set layout'、'add row/column headers to my variants'。默认取最后一个属性(通常是 State)作为列,其余作为行。这不是原生 MCP 只读工具能做的事——它会向画布写入新的、整理好的布局。
使用此技能可在 UI 测试中验证 Compose 布局测量值,借助 `assertWidthIsEqualTo`、`assertHeightIsEqualTo`、`assertWidthIsAtLeast`、`assertHeightIsAtLeast`、`assertTouchWidthIsEqualTo`、`assertTouchHeightIsEqualTo`、`assertPositionInRootIsEqualTo`、`assertTopPositionInRootIsEqualTo`、`assertLeftPositionInRootIsEqualTo`,以及读取辅助方法 `getUnclippedBoundsInRoot`、`getBoundsInRoot`、`getAlignmentLinePosition`、`getFirstLinkBounds` 和底层的 `Dp.assertIsEqualTo(expected, subject, tolerance = Dp(.5f))`。涵盖半 dp 默认容差、未裁剪与已裁剪的区别、经典的“由两个未裁剪矩形计算内边距”模式,以及最小触控目标断言,如 `assertHeightIsAtLeast(MinHeight + 1.dp)`。适用于开发者想断言尺寸、内边距、对齐、以 dp 表示的位置,或询问 `getUnclippedBoundsInRoot`、`DpRect`、触控目标尺寸,或以像素比较宽度时。如果开发者是在测试中比较布局尺寸,请使用此技能。
当用户想要了解其 YouTube 受众、挖掘观众心理、分析人口统计数据,或寻找内容与市场契合信号时使用。也在用户说 "who is my audience"、"audience research"、"viewer psychology"、"what does my audience want"、"comment analysis"、"demographic insights"、"content-market fit"、"understand my viewers"、"audience persona" 时使用。关于频道层面的健康检查,请参阅 channel-audit。关于根据受众洞察生成创意,请参阅 idea-generation。
AUTOSAR BSW 专家。默认采用 Classic AUTOSAR(BSW/MCAL/RTE、静态配置、C、AUTOSAR OS),并以六种模式工作:(1) BSW 配置——Com、NvM、Dem、Dcm、Os、MemIf,含依赖链和 EB Tresos / DaVinci 容器路径;(2) ARXML 调试——分类、定位并修复一致性问题,附带修正片段和预防规则;(3) RTE 生成排障——诊断 pre-gen、contract、implementation、post-gen 构建阶段的生成器故障;(4) COM 栈调试——按 CanDrv → CanIf → PduR → Com → RTE 逐层排查 CAN 信号缺失、错误、陈旧或间歇性问题;(5) 启动、NVM 与电源——EcuM/BswM 启动与关闭、bootloader / UDS 刷写、NvM/Fee/Ea 存储、睡眠/唤醒、部分网络;(6) 通信协议——CAN / CAN FD、LIN、CanTp、PduR 网关、ComM/Nm、UDS (ISO 14229)、SOME/IP、DoIP。当输入提到 ara::com、ara::exec、POSIX 或 manifest 时,处理 Adaptive AUTOSAR(ara:: 集群),并处理 MCAL/CDD 接口背后的旧式 bring-up。
提供 Azure Content Understanding in Foundry Tools 开发方面的专业知识,包括故障排查、最佳实践、决策、架构与设计模式、限制与配额、安全、配置、集成和编码模式。适用于构建 Content Understanding 分析器、RAG 文档流程、Agent 集成、RPA 工作流或 REST/SDK 应用,以及其他 Azure Content Understanding in Foundry Tools 开发任务。不适用于 Azure Speech in Foundry Tools(使用 azure-speech)、Azure AI Search(使用 azure-cognitive-search)、Azure AI Vision(使用 azure-ai-vision)或 Azure AI Document Intelligence(使用 azure-document-intelligence)。
编写 Bounded 后端:policy.json 规则与不变量(rollingSum/windowSum/flowBound/conserve/tenantTag/tenantEdge/bound)、函数(ctx.user/ctx.bounded/ctx.ai/ ctx.services/ctx.secrets)、actor 与身份模型(@user、runAs/actAs、@origin、service keys、保留身份集)、数据与查询、实时/直播间,以及策略测试。适用于编写或更改服务端 Bounded 逻辑、策略,或规定谁能做什么的规则。属于 Bounded 技能家族;参见 bounded 技能以在前端、部署、链上和团队之间进行路由。
测试经授权的 Web 应用中的业务逻辑缺陷和竞态条件——这类问题是扫描器无法发现的。为不变量建模(价值守恒、唯一性、单调性、排他性),构建 Actor × Action × Resource 矩阵,滥用状态机(跳过/重排/重放步骤、切分限制),查找数值错误(浮点数与十进制舍入、跨货币退款套利、负数金额)、过期的功能门控和 Saga 缺口;通过受控的并行请求证实并发错误(双重支出、更新丢失、幂等键复用)。用户提到“业务逻辑测试”“竞态条件”“双重支出”“TOCTOU”“并发错误”“幂等性”“优惠券复用”“工作流绕过”“限制绕过”“负数金额”“退款套利”“并行请求攻击”或“逻辑缺陷”时使用。
在用 Node.js / JavaScript / TypeScript 或任何非 JVM 语言(Go、PHP、Ruby、Rust、C/C++)编写通过 CData 驱动连接数据源的应用程序代码时使用,且前提是已用 cdata-cli 发现 skill 验证过连接和 SQL。涵盖 CData ODBC Driver 版本:确认系统安装的驱动、配置 DSN 或无 DSN 的连接字符串,以及通过该语言的 ODBC 绑定(例如 Node 的 `odbc` 包)连接。这是 cdata-cli 的跨语言构建阶段配套 skill——适用于任何支持 ODBC 的环境的兜底方案。
为数据库渲染一份生产就绪 GO/NO-GO 网格——运行只读审计,然后将发现映射到固定的上线清单(PITR/备份、租户表上的 RLS、FK 索引、金额用 numeric、timestamptz/UTC、连接池规模、迁移可逆性、secrets-not-in-schema、字符集/utf8mb4)。每一行带有发现 id,并标为 PASS/WARN/FAIL/NEEDS-LIVE,顶部给出通俗易懂的结论。只读。当用户询问数据库是否已可投入生产、是否可上线/发布、是一次 go/no-go,需要上线前或就绪清单,或上线前要修什么时使用。
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。
