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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通过基于 Google distroless 基础镜像构建应用镜像来缩小容器攻击面，这些镜像仅包含应用运行时 - 不含 shell、包管理器或操作系统工具 - 采用多阶段构建模式，以及针对 distroless 调整的调试与扫描技术。适用于加固容器镜像、在容器架构中削减攻击面，或回应关于基础镜像臃肿的评估发现。关键词：distroless、多阶段构建、无 shell、nonroot 标签、调试镜像、scratch、攻击面。不要用于扫描镜像中已知的 CVE - 请使用 scanning-docker-images-with-trivy。
使用此 skill 通过非触摸输入从测试中驱动 Jetpack Compose UI——performMouseInput（click、rightClick、doubleClick、tripleClick、longClick、animateMoveTo、dragAndDrop、smoothScroll、enter / exit、press / release / scroll），performKeyInput（keyDown、keyUp、isKeyDown、修饰键状态值 isCtrlDown / isShiftDown / isAltDown / isMetaDown / isFnDown / isCapsLockOn / isNumLockOn / isScrollLockOn，辅助方法 pressKey、withKeyDown、withKeysDown、withKeyToggled、withKeysToggled），用于直接注入 KeyEvent 的 performKeyPress，以及用于先悬停后点击流程的 performMultiModalInput。涵盖 MouseButton（Primary、Secondary、Tertiary）、ScrollWheel（Horizontal、Vertical），以及由 advanceEventTime 驱动的按键重复行为。当开发者询问 "how do I right-click in a Compose test"、"test a Ctrl+S shortcut"、"send a keyboard shortcut"、"simulate hover"、"test a tooltip"、"scroll the mouse wheel" 或 "drag and drop with a mouse"（在桌面端或 Compose Multiplatform 上）时使用。
在开发使用、新增、调试或迁移到 Convex 的 Expo 或 React Native 应用时使用此技能。涵盖 `npx convex dev`、`EXPO_PUBLIC_CONVEX_URL` 与 EAS 环境变量、`ConvexReactClient` 以及在 `expo-router` 或 `App.tsx` 中的 provider 接线、生成的 `api` 导入、schema 与索引设计、查询、变更、操作、认证（Clerk、Convex Auth、JWT 或 OIDC）、从 Expo URI 上传文件、分页、迁移，以及常见的 `useQuery` 或 `_generated` 故障。不要用于通用的 Expo UI 或导航工作，也不要用于非 Expo 的 Convex 前端，除非任务专门涉及将它们适配到这一移动技术栈。
在 mmontes11/knowledge-base 的 `projects/` 部分添加新的跟踪项目（或新类别），或在维护过程中更新现有项目。创建固定的一组标准文档（README、api-reference、releases、features，以及可选的 architecture），根据上游内容填写并注明出处，更新 frontmatter，在 Tracked projects 表中登记项目，并推送到 main。用户希望在知识库中添加、跟踪或更新项目时使用，例如“将 <repo> 添加到知识库”“开始跟踪 <project>”“更新 <project> 条目”“维护 <project>”“添加新类别 <x>”——即使用户只提到了上游仓库。
回答有关 mmontes11/knowledge-base 内容的问题：包括被跟踪的项目（项目用途、API 范围、最新版本、功能、架构）、`books/` 中的书籍，或 `foundation/` 中的基础主题。先读取根 README 的索引表找到相应文件夹，再阅读相关文件。用户询问知识库可能收录的内容，并希望答案以知识库为依据而非一般知识时使用，例如“<project> 是做什么的”“<project> 的最新版本是什么”“<project> 的 API 如何运作”“知识库跟踪了哪些项目”“知识库对 <topic> 有何说明”“总结 <book> 第 N 章”。
当用户说「优化开头」「开头怎么写」「帮我写钩子」「开头不好」或提供了视频脚本需要改进开头时，应使用本 skill。 先做内容质量守门（素材是否充足）和视界诊断（是否从观众视界出发），再三路并发生成 10-15 条开头方案，附 Top 3 推荐和爆款模板说明。 不应触发：生成完整脚本（用 li-writer）、生成封面标题（用 li-cover）。 Use when the user wants to "optimize opening", "write hook", "improve intro", or provides a script needing a better opening.
lyt 系列跨境电商流量分配逻辑讲解 skill。仅处理跨境电商、TikTok Shop、电商平台、店铺、商品、商品卡、搜索、推荐、广告、内容、达人相关的流量机制问题；非业务、非电商问题要拒绝。用于用户提出「为什么店铺没流量」「为什么商品没曝光」「平台为什么不给流量」「流量是怎么分配的」「新店为什么没人看」「为什么别人有流量我没有」等问题时，帮用户补齐商品卡搜索、短视频推荐、广告/GMV Max、冷启动和成交链路相关的流量分配知识。本 skill 只讲逻辑，不做具体诊断，不追问补充字段。 触发方式：/lyt-traffic-logic、/流量逻辑、/流量分配、/没流量逻辑
为 OpenClaw Agent 提供持久化的本地记忆。当用户说以下内容时使用：- "install memos" - "install MemOS" - "setup memory" - "add memory plugin" - "openclaw memory" - "memos onboarding" - "memory not working" - "configure memory" - "enable memory" - "upgrade MemOS" - "update memory plugin"
在 PostHog 数据仓库视图（HogQL）或外部 dbt 项目上构建可复用的激活模型——一个激活率指标和一个按用户/按账户的已激活标记。当用户希望定义、建模或衡量激活、"aha moment"、引导成功，或哪些早期行为能预测用户留存时使用。此技能贯彻的核心思想：激活不是一个假定的单一事件——它是经留存验证的早期行为组合，通过在覆盖度（足够多的用户触发它）和预测力（触发它的用户留存明显更好）之间取得平衡来选择。涵盖寻找候选行为、用留存提升验证它们、计数阈值和行为组合、按产品以及 B2B 组级别的激活，并将最终胜出的定义建模为可长期使用的已激活标记 + 激活率模型。请先阅读 modeling-warehouse-foundations；配合 modeling-product-usage-metrics 进行留存验证。
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。