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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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使用 Extruct 的 company_people_finder 查找目标公司决策者的 LinkedIn 个人资料。输入公司表,添加人员查找列,并生成带姓名、职位和 LinkedIn URL 的关联子人员表。无需外部 API 额度 —— 仅使用 Extruct 的索引。触发词:"find linkedin"、"find people"、"find contacts"、"find decision makers"、"people search"、"linkedin search"、"who to contact"、"find profiles"。
将 kube-bench 输出转化为一份完整的 CIS Kubernetes Benchmark 审计:逐条解读每个控制项的 PASS/FAIL/WARN,判断在托管集群上哪些失败是真实的,撰写修复方案,并为 SOC 2 或 PCI DSS 整理证据。适用于执行定期合规审计、分诊 kube-bench 结果、判断哪些控制项在 EKS、GKE 或 AKS 上不适用,或为审计员产出加固证据。关键词:CIS Kubernetes Benchmark、控制平面、修复、合规证据、SOC 2、PCI DSS、托管集群例外。不适用于安装和运行该工具——请使用 benchmarking-kubernetes-with-kube-bench。
针对六个核心功能(Govern、Identify、Protect、Detect、Respond、Recover)开展 NIST Cybersecurity Framework(CSF)2.0 成熟度评估,对照四个实施层级(Partial、Risk-Informed、Repeatable、Adaptive)为组织态势评分,并产出改进路线图。在对组织的网络安全项目成熟度进行基准评估,或准备基于 CSF 的差距分析与修复计划时使用。
通过 `az rest` 命令行针对 Fabric 和 Power BI REST API,在 Microsoft Fabric 工作区中创建、管理和部署 Power BI 语义模型。适用于用户想要:(1) 从 TMDL 定义文件创建语义模型,(2) 获取或下载语义模型定义,(3) 用修改后的 TMDL 更新语义模型定义,(4) 触发或管理数据集刷新操作,(5) 配置数据源、参数或权限,(6) 在流水线阶段之间部署语义模型。涵盖 Fabric Items API(CRUD)与 Power BI Datasets API(刷新、数据源、权限)。只读 DAX 查询请使用 `powerbi-consumption-cli`。细粒度建模变更请转至 `powerbi-modeling-mcp`。触发词:"create semantic model"、"upload TMDL"、"download semantic model TMDL"、"refresh dataset"、"semantic model deployment pipeline"、"dataset permissions"、"list dataset users"、"semantic model authoring"。
针对任意活动、演出者或场馆的每条 TicketData 价格信号,外加本地价格历史存储,用于趋势计算、漂移提醒以及跨活动比较,这些是任何票务工具都不提供的。触发短语:`get-in price for`、`ticketdata price for`、`when should I buy tickets to`、`price history for`、`is this ticket cheap right now`、`which date is cheapest for`、`use ticketdata`、`run ticketdata`。
将 PRD(产品需求文档)转化为可执行的工程规格。创建详细的技术规格,让开发者可以无歧义地逐步实现。涵盖数据建模、API 设计、业务逻辑、安全架构、部署和 Agent 系统设计。使用时机:将产品需求转化为技术规格、验证 PRD 完整性、规划技术实现、创建任务拆分,或定义测试规格。触发词:「PRD to spec」「convert requirements」「technical spec from PRD」「engineering doc from requirements」「validate PRD」。
你的研发团队在做没人要的功能,而用户反馈的 Bug 却堆积数月。运营指责研发无视用户,研发指责运营不懂技术限制。这份 SOP 为你提供完整的产品 × 工程 × 运营协同框架——从统一待办列表,到 10 天冲刺节奏,再到一票否决权规则。内容包括:• 双层看板系统(主待办 + 冲刺看板,统一标签)• 10 天冲刺标准流程(第 1 天开发 → 第 6 天可测试版本 → 第 10 天发布)• 含可复现要求的问题模板(被报告 3 次 = 自动定为严重)• 三方协同会议(每日站会 / 冲刺规划 / 冲刺评审)• 运营对发布的一票否决权(P0 Bug = 阻止发布)• 用户反馈 → 产品迭代闭环(内测 + 访谈 SOP)• 核心指标框架(获客 → 激活 → 留存 → 变现 → 推荐)• 技术债管理(预留 20-30% 冲刺产能)• 可直接使用的模板:Bug Report、Sprint Planning、Responsibility Matrix。构建基础:真实产品战略会议 + 内测框架。参考 Supabase 冲刺模型、Manus/DeepSeek 商业化协同。作者 @WeiYipei。触发词:"product ops" | "engineering operations" | "product development SOP" | "sprint planning" | "iteration management" | "cross-functional alignment" | "product engineering ops" | "dev ops collaboration" | "产研运协同" | "迭代管理" | "产品研发运营" | "プロダクト開発運営" | "제품개발운영"
执行全面的 Python 项目健康审计。分析技术栈、架构、API/接口设计、数据层、测试、代码质量、CI/CD 和文档。生成包含各部分评分和加权总分的可分享 Markdown 报告。适用于用户要求审计 Python 项目、运行健康检查、评估后端质量或评估技术债务的情况。触发词:“python audit”“python health audit”“fastapi audit”“django audit”“flask audit”“tech debt assessment”“python health”“python project quality”“python quality check”“python code review”。
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。
