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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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用于在 Twig 模板中渲染 SVG 图标的 Symfony UX Icons。支持 200,000+ Iconify 图标(Lucide、Heroicons、Tabler、Material Design 等)、本地 SVG 文件和带别名的自定义图标集。适用于显示图标、配置图标默认值、导入或锁定按需图标、创建图标别名,或用 CSS 为 SVG 图标设置样式。代码触发项:<twig:ux:icon />、ux_icon()、UX_ICONS_DEFAULT_ICON_ATTRIBUTES、icon.yaml、icons/、iconify:、lucide:、heroicons:、tabler:、mdi:、bin/console ux:icons:lock、bin/console ux:icons:import。当用户询问 "how to add an icon"、"how to use Lucide/Heroicons/Tabler icons"、"how to render an SVG icon in Twig"、"how to lock icons for production"、"how to create icon aliases"、"how to style an icon"、"icon not found"、"icon not rendering" 时也触发。请勿用于交互式地图(使用 ux-map)或通用 Twig 组件(使用 twig-component)。
关于为 WendyOS 做贡献的专家指导:Yocto 构建、agent 内部机制、E2E 测试与系统架构。当开发者提到以下内容时使用:(1) 构建 WendyOS 镜像,(2) meta-wendyos 层或 bitbake,(3) wendy-agent 开发或内部机制,(4) WendyOS 上的 containerd 或 nerdctl,(5) wendy-agent 的 E2E 测试,(6) Yocto recipe 或 bbappend 文件,(7) mDNS/Avahi 服务配置,(8) 设备标识或 UUID 生成。
对一个或多个仓库运行 Bitwarden 工作流 linter(bwwl)并报告结果。严格只读——不会修改任何文件。使用 bitwarden-workflow-linter-rules 技能将结果归类为机械性问题或需人工判断的问题。支持单个仓库、多个仓库或单个文件/目录范围。<example> 用户:对 server 仓库运行工作流 linter 操作:为该仓库触发 workflow-audit </example> <example> 用户:对 server、clients 和 android 的工作流进行 lint 操作:以多仓库模式触发 workflow-audit </example>
使用 PostHog Signals scouts:监控项目并将报告写入 Signals 收件箱的定时 Agent。用于分配监控工作、安排质量评分、查找哪个 scout 覆盖某个界面、对报告采取行动、减少噪声、调查缺失的发现,或通过反馈与校准改进 scout 集群。还涵盖验证已报告问题是否保持修复的后续检查。编辑请使用 `authoring-scouts`,运行可观测性请使用 `exploring-scouts`,报告分诊请使用 `inbox-exploration`。触发于 "work with my scouts"、"get more out of scouts"、"have a scout watch X"、"tell me if Y spikes"、"score X on a schedule"、"measure quality of Y"、"what do I do with this scout report"、"calibrate/review my scout fleet"。
连接用户自己的 X (Twitter) 开发者应用(BYOK),以使用官方 X API MCP(读取)以及 X v2 REST 写入——发帖、回复、点赞、转推、私信。当用户想要用自己的 X 账户或应用在 X 上操作时使用——通过 MCP 搜索、读取时间线/用户/新闻/趋势/书签,并通过 REST 发帖/回复/点赞/转推/私信。逐步讲解 X 门户中的 OAuth 2.0 设置、xurl CLI 注册、无头 OAuth(用户粘贴重定向 URL 回来)、client-not-enrolled / 按量付费陷阱、token 过期自动刷新机制、agent.yaml MCP 接线以及 FAQ。若要在没有用户自己的应用的情况下做只读抓取,请使用 twitter 技能。
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。
