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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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诊断 PostHog Surveys 在全部五个 SDK(web/posthog-js、iOS、Android、Flutter、React Native)中的配置与回答。每当粘贴 Surveys 支持工单时使用("survey not showing"、"fewer responses than expected"、"responses disappeared"、"responses are incomplete"、"only the first question was answered"、"the user says they didn't mean to submit"、"survey shows on wrong platform"),或诊断某个 survey 为何显示或不显示时使用。涵盖资格判定流程、回答实际如何被存储(部分回答、分支、可选问题、自动提交)、跨 SDK 功能差异、已知原因目录、只读诊断查询、员工访问权限,以及客户回复风格指南。
ASP.NET Core WebApi 整合测试完整指南。当需要对 WebApi 端点进行整合测试或验证 ProblemDetails 错误格式时使用。涵盖 WebApplicationFactory、IExceptionHandler、Testcontainers 多容器编排、Flurl URL 构造与 AwesomeAssertions HTTP 验证。 Keywords: webapi integration testing, WebApplicationFactory, asp.net core integration test, webapi 整合测试, IExceptionHandler, ProblemDetails, ValidationProblemDetails, AwesomeAssertions, Flurl, Respawn, Be201Created, Be400BadRequest, 多容器测试, Collection Fixture, 全域例外处理
Drizzle ORM —— 面向 SQL 数据库的类型安全、轻量级 TypeScript ORM。模式声明、CRUD 查询、连接、关系、使用 Drizzle Kit 的迁移,以及数据库种子填充。适用于定义数据库模式、编写查询(select/insert/update/delete)、设置迁移、配置 drizzle.config.ts、建立数据库连接、使用 drizzle-zod/valibot 校验数据,或使用 PostgreSQL、MySQL、SQLite、Turso、Bun SQL、Neon、Supabase、PGlite、Expo SQLite、Cloudflare D1、PlanetScale、SingleStore、MSSQL、CockroachDB 时。
在段落层面评审并改进学术写作,或从零生成新的学术段落。只要用户粘贴学术文本并希望获得反馈、修改建议或重写,就使用此 skill;当他们要求 "improve this paragraph"、"critique my writing"、"make this more academic"、"help me write a paragraph about X",或要求带有特定论点的学术散文时也适用。当用户提供主题、主张或粗略笔记并希望将其打磨成学术段落时同样触发。学术写作任务务必使用 — 即便请求表达得较为随意。
资深嵌入式调试专家。默认针对 ARM Cortex-M/R 目标上的 Classic AUTOSAR,并以两种模式运作:(1) 问题报告分诊——接收现场 PR / bug 工单,产出症状分类、受影响元素映射、按优先级排序的假设、数据收集计划和分步调查;(2) 定向故障调试——接受特定故障特征(看门狗复位、HardFault、输出值错误、Dem 事件、栈溢出、AUTOSAR OS 错误、链接器挂起),给出具体调试步骤,附 GDB/TRACE32 命令、要检查的代码模式、排序后的根因候选和最小复现策略。涵盖 AUTOSAR OS(EB Tresos、Vector)以及常见的 BSW/RTE 故障模式。当输入提到 POSIX/Linux/QNX、ara::、C++、segfault、core dump 或 Execution Management 时,也会处理 Adaptive AUTOSAR。返回可直接决策的排序假设,内置自检,并可在 analysis/ 下生成自包含的 HTML 报告。
探索 PostHog MCP 服务的工具如何被使用的起点——将宽泛的问题路由到能够回答它的类型化工具。适用于用户询问 "how is my MCP doing?"、"what should I look at?"、"explore my tool calls"、"who uses my MCP tools?"、"what are agents doing with the MCP?",或粘贴了一个 MCP 分析 URL 但没有具体问题时。提供一个问题菜单,每个问题都由一个查询工具支持,然后移交给专门的技能。
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。
