Skills

暂无简介

E

experiments

n8n-io / n8n

指导 `packages/frontend/editor-ui` 实验相关工作。在创建、扩展、接入、测试、评审或移除 editor-ui 实验、PostHog 特性开关、实验键索引、变体、stores/composables、持久化实验状态或实验遥测时使用。

E

explain-video-editor-photo-editor-docs

banuba / ai-skills

查找 Banuba Video and Photo Editor SDKs 的参考文档、指南和配置页面。当用户需要 Banuba Video and Photo Editor SDKs 文档——配置、UI 定制、导出选项、功能指南或入门说明时使用。当用户需要某个现有文档页面时，也可用“Banuba Video Editor SDK”“Banuba Photo Editor SDK”“Video Editor”“Photo Editor”或“Banuba SDK”触发。不用于编写代码或构建项目——请改用 build-video-editor 或 build-photo-editor skill。

E

exploring-mcp-intent-clusters

posthog / skills

探索 PostHog MCP 意图聚类 —— 按语义相似度分组的 Agent 目标，包含每个聚类的工具分布和错误率，以及以工具为中心的视角（每个意图的捕获率、相对于所宣传目录的发现率、描述匹配度、工具重叠）。当用户询问 "what are agents trying to do with the MCP?"、"group the intents"、"which goals fail most?"、"what does each cluster route to?"、"when agents have this intent do they find my tool?"、"which tools get mixed up?"，想要重新计算聚类，或粘贴 MCP 分析意图聚类 URL 时使用。

E

exploring-mcp-sessions

posthog / skills

调查单个 PostHog MCP 会话 —— 单个 Agent 在一次运行中所发起工具调用的序列、它想做什么，以及在哪里出错。当用户询问 "what did this MCP session do?"、"show me the tool calls for session X"、"what was the agent's goal?"、"which sessions had errors?"、"who is connecting to my MCP?"，或粘贴 MCP 分析会话 URL 时使用。

E

exploring-mcp-tool-original-user-motive

posthog / skills

为一个 MCP 工具构建起点分类体系——用户在使用该工具之前试图完成什么——并将其发布为 PostHog notebook。从每次会话的开场工具调用重建其目标，然后将这些目标聚类为具名类别，并给出规模、占比和维度构成。适用于用户提问“人们为什么使用这个工具？”、“用户实际上想做什么？”、“是什么问题让人们来到这里？”、“这些会话从哪里开始？”、“按目标细分 <tool> 的使用情况”，或想要 Clio 风格的 MCP 使用分类体系时。与 exploring-mcp-intent-clusters 互补，后者按每次调用对 Agent 做了什么进行分组，而不是会话为何开始。运行此技能的 Agent 自行撰写目标标签，逐会话阅读语料查询输出——随附的脚本涵盖机械性维度，但会明显损失目标的高度，因此不要把该字段交给它们。

E

exploring-mcp-tool-quality

posthog / skills

调查 PostHog MCP 工具调用的质量 —— 错误率、延迟、覆盖范围，以及哪些工具失败或缓慢。当用户询问 "which MCP tool has the highest error rate?"、"what's the slowest tool?"、"which tools fail most often?"、"how reliable is tool X?"，想要一份工具质量矩阵，或粘贴 MCP 分析工具质量 / 仪表盘 URL 并询问它展示了什么时使用。

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exploring-replay-vision-observations

posthog / skills

引导 Agent 拉取 Replay Vision 扫描器的观察结果、阅读发现并据此行动——跨会话总结模式、深入到单个录制、把真实且经证实的问ея题转化为 PostHog 任务、洞察，或移交 investigating-replay。\n触发条件：用户想拉取/阅读/分诊 Replay Vision 观察结果，询问 "what has my scanner found"，想对扫描器发现采取行动或总结，把观察结果转化为任务/工作，或指向 /replay-vision/<scanner-id> URL。\n不触发：创建或设定扫描器规模（使用 creating-replay-vision-scanners）、运行一次性扫描后并不进行分析，或编写 signals scout。

E

extended-thinking

thelobbi / claude

用于 Claude API 的扩展思考（ultrathink）配置。在复杂推理任务、深度分析、多步问题求解以及需要审慎思考的任务中启用。以可配置的思考预算启用 Claude 的内部推理。

E

eyeball

github / awesome-copilot

带有内联来源截图的分析。当你让 Copilot 分析文档时，Eyeball 会生成一份 Word 文档，其中每一条事实性陈述都附有来自源材料的高亮截图，方便你亲眼核实。

F

factory-function-composition

epicenterhq / epicenter

用于组合客户端和服务的工厂函数模式。适用于为资源封装领域方法、重构混杂的客户端／服务／方法选项，或记录返回的工厂方法。

F

familiarize

jimweller / clanker-skills

使用 Serena LSP 符号分析（以 bash 作为后备）熟悉新的或不熟悉的仓库。

F

felo-landingpage

felo-inc / felo-skills

在 Claude Code 中使用 Felo Landing Page Task API 生成落地页/网页。当用户要求创建/制作/生成落地页、营销页、单页网站、AI 网页、HTML 页面结果，或使用 /felo-landingpage 等显式命令时使用。负责 API 密钥检查、任务创建、轮询共享任务历史，以及最终 ai_page_html 输出。

F

feynman-perspective

alchaincyf / nuwa-skill

理查德·费曼的思维框架与表达方式。基于 40+ 个一手来源的深度调研，提炼 5 个核心心智模型、8 条决策启发式和完整的表达 DNA。用途：作为思维顾问，用费曼的视角分析问题、审视决策、提供反馈。用户提到「用费曼的视角」「费曼会怎么看」「费曼模式」「feynman perspective」「费曼学习法」时使用。即使用户只是说「这是不是 cargo cult」「命名不等于理解」「能不能做个演示替代论证」「我真的理解了还是只记住了名字」也可触发。不要在用户只是说「帮我解释一下」「用简单的话说」等一般性请求时触发——只在涉及费曼式验证（货物崇拜检测、命名与理解的区分、反自欺）时启用。

F

ffmpeg

wyattowalsh / agents

使用 ffmpeg/ffprobe 探查、裁剪、转码、拼接并提取本地音视频。在转换或检查媒体文件时使用。不适用于 AI 图像生成（draw-thing）或 UI 设计（design）。

F

finch

membranedev / application-skills

Finch 集成。管理数据和记录，并自动化工作流。当用户想要与 Finch 数据交互时使用。

F

find-footage

dojocodinglabs / remotion-superpowers

为你的 Remotion 项目搜索并下载 Pexels 的素材视频。描述所需内容后，它会查找、预览并下载匹配的片段。

F

Finding Open Access Papers

kthorn / research-superpower

使用 Unpaywall API 查找付费墙论文的免费全文版本

F

finishing-a-development-branch

nickcrew / claude-cortex

用于实现完成、所有测试通过且需要决定如何集成工作时使用 - 通过呈现合并、PR 或清理的结构化选项来指导开发工作的完成

F

fix-llm-artifacts

existential-birds / beagle

应用此前 review-llm-artifacts 运行给出的修复，并区分安全/有风险。若存在 verify-llm-artifacts 的输出，则以此为准跳过误报。

F

flame-systems

miles990 / claude-software-skills

Flame Engine 14 游戏系统 - 任务、对话、物品栏、战斗、存档/读档、商店、合成等

F

flow-phd-application

jurgendn / agent-skills

端到端统筹完整的博士 / 研究型项目申请材料包——从阅读申请人材料，到 CV、项目与导师匹配度、SOP、推荐人策略、教授联络、最终材料包审核，以及入围名单确定后的面试准备。当用户希望推动整个申请流程而非其中单一部分时使用："help me with my PhD applications"、"where do I start with my application"、"manage my application process"、"I'm applying to PhD programs, what's the plan"、"get my materials ready"，或交来一个装有 CV/成绩单/笔记的文件夹并询问通往提交的路径。这是一个 ROUTER，用阶段门将已有的单项技能串联起来；它本身不撰写 SOP、CV 或邮件。若只需单个部分，请直接调用该技能（例如 apply-sop-writer、apply-cv-builder）。若要推进研究论文，请使用 flow-paper-lifecycle。

F

flowchart-generator

dkyazzentwatwa / chatgpt-skills

从 YAML/JSON 定义或 Python DSL 生成流程图。支持标准流程图形状、泳道以及 PNG/SVG/PDF 导出。

F

fonts

decentraland / sdk-skills

用于 Decentraland SDK7 文本的字体：内置的三种字体，以及随场景提供的自定义 `.ttf` 字体（fontSrc），适用于 3D 和 UI 文本。用户想要自定义或品牌字体、更改文本字体、随附 `.ttf` 文件，或询问自定义字体为何未显示时使用。文本布局请参阅 build-ui；放置 3D 文本请参阅 advanced-rendering。

F

form-testing

revitalb-port / skills-registry-demo

使用 Cursor 的浏览器，以有效和无效数据填写并提交应用中的每个表单，验证校验、错误状态和成功流程。

F

forminit-setup

forminit / skills

将网站或应用表单连接到无头表单后端 Forminit（forminit.com）；若尚无表单则创建一个（没有可编辑代码时提供可直接粘贴的 HTML 表单），或修复损坏的 Forminit 集成。支持 HTML、React、Next.js、Vue、Nuxt、Svelte、SvelteKit 和 Astro：将每个输入项映射到 fi-* 字段名，例如 fi-sender-email 和 fi-checkbox-topics[]，使用 forminit SDK 接入提交功能，并保留现有设计和逻辑。用户提到 Forminit、提供 Forminit Form ID、粘贴 Forminit 设置提示词、代码中出现 forminit.com/f/ URL 或 fi-* 名称，或遇到 FORM_NOT_FOUND 等 Forminit 错误时使用。静态网站或 AI 构建的网站上的联系、潜在客户、报价、预约、RSVP、反馈、候补名单或求职申请表单需要在没有后端的情况下接收提交内容时，也可使用。不适用于登录、账户注册、密码、支付或搜索表单。

F

fpf-problem-solving

codealive-ai / fpf-problem-solving-skill

[已归档 → CodeAlive-AI/ai-driven-development] FPF（First Principles Framework）技能已整合到 ai-driven-development 综合集合中。

F

frame-bold-poster

nexu-io / html-video

动态呈现的 1970 年代欧洲编辑海报——一条红线横贯画面，一个巨大的倾斜人物落入画面，三行标题逐行升起，斜体衬线导语渐显。

F

freshdesk-api

ckorhonen / claude-skills

Freshdesk 工单系统 API 专家，用于构建集成、提取支持数据、管理工单/联系人/公司，以及自动化支持工作流。在处理 Freshdesk、构建工单系统集成、分析支持工单数据或创建客户支持应用时使用。

F

frollo

membranedev / application-skills

Frollo 集成。管理数据和记录，并自动化工作流。当用户想要与 Frollo 数据交互时使用。

F

frontend-design

marcellocurto / skills

为 UI 工作选择视觉方向、字体、布局和界面文案。在构建新 UI 或重新设计现有 UI 时使用。

F

fstack-check

flaviocopes / fstack

在交付前用三个问题审查已完成的工作。当工作完成需要审查时，或 /fstack-build 完成所有计划步骤后使用。

F

fstack-design

flaviocopes / fstack

修正 AI 生成的设计，使其符合项目现有风格并真正出色。当新 UI 看起来不对、不一致，或像通用的 AI 垃圾设计时使用。

F

fstack-interview

flaviocopes / fstack

就项目背后的产品对用户进行访谈，并将回答记录到 AGENTS.md（或 CLAUDE.md）中。在启动项目时，或当 Agent 不断猜测本应已经掌握的业务背景时使用。

F

fstack-nail

flaviocopes / fstack

在开始任何工作之前把不明确的任务敲定下来。提出问题，确认三行摘要，然后停止。当任务含糊不清，或 /fstack 路由到此处以求澄清时使用。

F

Full-empirical-analysis-skill-Stata

brycewang-stanford / auto-empirical-research-skills

传统 Stata 生态中的经典端到端实证分析工作流——原生 Stata + reghdfe + ivreg2 + csdid + did_imputation + eventstudyinteract + sdid + rdrobust + rddensity + synth + synth_runner + psmatch2 + teffects + ebalance + coefplot + esttab + asdoc + binscatter。**默认采用经济学实证论文风格**（AER / QJE / AEJ）——每次运行都产出一套可直接发表的结果，以多列回归表（M1→M6 逐步加入控制变量/固定效应）为核心，另附表 1（描述性统计）、机制/异质性/稳健性表格，以及事件研究图、系数图和趋势图。涵盖应用经济学家在每篇论文中都会执行的完整 8 步 Stata 流程——(1) 数据导入与清洗（use/import、destring、misstable、duplicates、merge assert），(2) 变量构造（gen/egen/winsor2/xtile/xtset 配合 L./F./D.），(3) 描述性统计与表 1（tabstat/balancetable/asdoc），(4) 经典诊断检验（sktest/swilk/hettest/imtest/xtserial/xttest3/vif/dfuller/kpss/hausman/estat overid），(5) 基准建模（reg/xtreg/reghdfe/ivreg2/ivregress/csdid/did_imputation/eventstudyinteract/sdid/rdrobust/synth/psmatch2/teffects/heckman/qreg/ppmlhdfe），(6) 稳健性检验组合（bacondecomp/honestdid/rwolf/ritest/wildbootstrap/oster），(7) 进一步分析（分组/三重差分/交互项/medsem/marginsplot/按组 binscatter），(8) 可直接发表的表格与图形（esttab/outreg2/estout/coefplot/marginsplot/rdplot/twoway 组合）。**还涵盖两个共享同一套 8 步骨架的并行领域模式**——**模式 A——流行病学/公共卫生**（目标试验模拟、通过 `teffects ipw` / `teffects ipwra` / `teffects aipw` / `eltmle` 实现 IPTW + g-formula + TMLE 双重稳健三件套、通过 `mrrobust`（IVW / Egger / 加权中位数）和 `mregger` / `mrpresso` 实现孟德尔随机化、通过 `sts` / `stcox` / `streg` / `strmst2` 实现 KM / Cox / AFT / RMST 生存分析、通过 `evalue`（Linden-Mathur）做 E 值敏感性分析、主分层——STROBE / TRIPOD 报告）、以及 **模式 B——ML 因果推断**（通过 `ddml` / `pdslasso` 实现 DML、通过 `crforest` 和 `ddml interactive` 实现 S/T/X/R/DR 元学习器、通过 `crforest` / `cforest` 实现因果森林、通过 `bart` / `bartCause` 风格外部命令实现 BART/BCF、通过 `crforest` 实现 CATE 分布 + 策略树、离策略评估、共形因果外部命令、公平性审计、通过 `pcalg` / 外部 Python 调用实现 DAG 学习）。当用户要求完整的 Stata 实证分析、需要可复现的 .do 文件流程、需要与 Python StatsPAI / Full-empirical-analysis-skill 对应的 Stata 版本，或单独点名某个 Stata 步骤时使用（"用双向聚类运行 reghdfe"、"csdid 事件研究"、"1% 缩尾 winsor2"、"esttab 输出 LaTeX"、"带置信区间的 coefplot"、"ivreg2 弱工具变量检验"、"synth_runner 安慰剂检验"、"teffects psmatch 平衡性检验"）。模式 A 触发词："target trial emulation Stata"、"teffects ipw aipw"、"eltmle"、"mrrobust"、"mregger weighted median"、"stcox AFT survival"、"strmst2"、"evalue Stata"、"STROBE Stata"、"公共健康 Stata"、"流行病学 Stata"。模式 B 触发词："ddml Stata"、"pdslasso"、"crforest causal forest Stata"、"policy tree Stata"、"因果机器学习 Stata"。

G

gamedev-expert

oimiragieo / agent-studio

游戏开发专家，涵盖 DragonRuby、Unity 和游戏机制

G

gathering-architecture

autumnsgrove / lattice

鼓声响起。Eagle、Crow、Swan 和 Elephant 聚集起来进行系统架构设计。当设计从愿景到实现的大型系统时使用。

G

gds-create-narrative

bmad-code-org / bmad-module-game-dev-studio

创建包含故事结构和世界观构建的完整叙事文档。当用户说"narrative design"或"create narrative"时使用

G

generate-program

foldkit / foldkit

根据自然语言描述生成完整、符合惯用法的 Foldkit 程序。当用户想创建新的 Foldkit 程序、搭建项目，或说出 "build me a..."、"I want a program that..." 之类的话时使用。

G

generating-documentation

ancoleman / ai-design-components

生成全面的技术文档，包括 API 文档（OpenAPI/Swagger）、代码文档（TypeDoc/Sphinx）、文档站点（Docusaurus/MkDocs）、架构决策记录（ADR）以及图表（Mermaid/PlantUML）。适用于为 API、库、系统架构编写文档，或构建面向开发者的文档站点。

G

geolocation-skill

carlheath / ogmios

从图像进行系统性视觉地理位置推理。[VAD] 分析照片、街景或卫星影像以确定位置。使用视觉线索提取、假设构建与网络验证。[NÄR] 使用场景：地理定位、识别地点、这是哪里、找到这个地方、地理分析、从图像定位、OSINT 地理定位 [EXPERTISE] 视觉分析、地理指标、验证策略

G

geostatistics-interpolation

muend / geoai-skills

将零散的点测量值转化为带量化不确定性的连续表面：变差函数建模、普通/泛克里金/回归克里金、IDW，以及空间上诚实的交叉验证。当需要从台站、井位或测深点等稀疏样本估计未观测值时使用。触发词为 "interpolate"、"kriging"、"variogram" 或 "IDW"；即使用户将所需表面非正式地描述为热力图，只要点名了某种插值方法就足够。不适用于点密度热力图、分区聚合，或不含数值插值的栅格重采样。

G

get-executions

bolna-ai / skills

获取并分析 Bolna 通话执行数据、原始日志、转录文本、录音、成本、状态、挂断详情、提取数据、Agent 历史记录以及批量执行。用于调试失败通话、分析导出、CRM 同步、webhook 对账和通话监控。

G

get-market-quotes

koala73 / worldmonitor

获取实时股票、指数和 ETF 报价，包含价格、涨跌和迷你走势图历史。适用于用户询问当前市场价格、某只股票表现如何或快速市场概览时。

G

git-guardrails-claude-code

utarn / engineer-skills

设置 Claude Code hook 来阻止危险的 git 命令（push、reset --hard、clean、branch -D 等）执行前被拦截。当用户想要防止破坏性 git 操作、添加 git 安全 hook 或在 Claude Code 中阻止 git push/reset 时使用。

G

gof-patterns

grndlvl / software-patterns

Gang of Four 设计模式参考。在实现、讨论或选择面向对象设计模式时使用此技能。针对架构决策、重构和解耦相关问题时自动激活。全面覆盖全部 23 种 GoF 模式，并附伪代码示例。

G

gof-refactor-to-pattern

yonatankarp / software-design-skills

在将现有代码重构为已知 GoF 模式时使用，例如“重构为使用 Strategy”“从这些标志中提取 Decorator”“这个 switch 应该采用 State”“用多态替换条件判断”“在这里引入 Factory”。按顺序执行保持行为不变的小步重构，并链接到目标模式的 skill。

G

google-styleguides-skills

testdino-hq / google-styleguides-skills

Google 官方风格指南完整合集，涵盖 17 种语言。包括 TypeScript、JavaScript、Python、Java、Go、C++、C#、Swift、Objective-C、HTML/CSS、AngularJS、Shell、R、Common Lisp、Vim Script、JSON 和 Markdown。这些生产就绪的编码标准在 Google 整个工程组织中使用，并已格式化以便 AI Agent 使用。

G

governance

gtmagents / gtm-agents

用于为个性化强制执行审批、合规与可审计性

G

gpt-model-effort-advisor

dandacompany / dante-skills

推荐适合某项任务的 GPT-5.6 模型档位（Luna/Terra/Sol）和推理力度（Low..Ultra），从用户自身的成功与失败中学习，诊断质量问题，并报告当前会话所用的模型和力度。仅作建议——它会提出一个有依据的起点和一条升级规则；由人来做决定并切换。在用户询问该用哪个模型或力度、开始一项实质性任务却未刻意选择档位、报告结果不佳或不理想、希望在不损失质量的前提下降低成本，或询问当前会话运行的是哪个模型时加载。触发词——"which model"、"which effort"、"reasoning effort"、"cut cost"、"is a bigger model worth it"、"do I need max/ultra"、"result is bad"、"quality dropped"、"what model am I on"、"record this combo"。

G

gpt-taste

mengto / skills

精英 UX/UI 与高级 GSAP 动效工程师。采用 Python 驱动的真随机化实现布局变化，严格的 AIDA 页面结构，宽泛的编辑排版（禁止 6 行换行），无缝网格布局，严格的 GSAP ScrollTriggers（钉住、堆叠、滚动动画），内联微图像，以及大量的分区间距。

G

gracker-writing

gracker / gracker-writing

技术文章写作、旧稿精修与作者口吻恢复。适用于技术深度文章、工具实战复盘、FAQ/Q&A、方法论、公众号长文；也为社交可发布稿检查文风和 AI 味。触发词：写文章、按我的风格写、恢复原文活人感、精修、社交草稿把关、AI 味检查。

G

green-gate

verygoodopensource / vgv-ai-flutter-plugin

驱动 Dart 或 Flutter 包在四项关卡（analyze、format、test、coverage）上通过验证—修复—重跑循环完全变绿。它负责关卡配置，因此仅规划类问题也属于此技能：每项关卡运行哪个工具和参数、以何顺序运行、覆盖率目标，以及什么不计入覆盖率分母。当出现“green gate”“make it green”“get CI green”、修复所有 analyze 和 test 失败、在 PR 前清理包、将覆盖率提升到 100、循环直到全部通过，或确认包已变绿时使用。当用户想弱化或跳过某项关卡时也应使用：降低覆盖率阈值、在未测试或生成的代码上添加覆盖率忽略注释、因为此前已通过而跳过 analyze 和 format、把一个 94% 的包称为完成，或在相同失败反复出现时重试。优先于单一关卡的 testing 或 analysis 技能使用。

G

grill-with-docs

c0nant / c-skills

一场不间断的访谈，用以完善计划或设计，同时生成相关文档（ADR 和词汇表）。

G

grist

membranedev / application-skills

Grist 集成。管理工作区、用户、角色。当用户需要与 Grist 数据交互时使用。

G

gsap-nuxt

johnpolacek / animaxxing-skills

构建或审查 Nuxt 3/4 动画：GSAP pageTransition 和 layoutTransition 钩子、组件进入／退出、滚动效果、keepalive 和清理。适用于导航中断、缺少 done 回调，或选择 Vue CSS 和 View Transitions（即使未提及 GSAP）的情况。也涵盖隐藏内容恢复和首次加载性能。不适用于纯 Vue 或独立的 GSAP API 问题。

G

gsap-sveltekit

johnpolacek / animaxxing-skills

在 Svelte 5 上构建或评审 SvelteKit 动画：GSAP 页面过渡、组件进入/退出、滚动效果、路由复用与清理。适用于导航中断，或需要在 GSAP、Svelte transitions、View Transitions 之间选择的情况，即使没有提到 GSAP。也涵盖隐藏内容恢复和首次加载性能。不适用于纯 Svelte 或独立的 GSAP API 问题。

G

gsap-tanstack-router

johnpolacek / animaxxing-skills

构建或审查适用于 React 和 TanStack Start 的 TanStack Router 动画：GSAP 页面过渡、组件进入／退出、滚动效果、useBlocker、待处理 UI、路由复用和清理。即使未提及 GSAP，也可用于选择 viewTransition。还涵盖隐藏内容恢复和首次加载性能。不适用于 Solid、其他路由器、未使用路由的 React，或独立的 GSAP API 问题。

H

handoff

gitbobobo / bstack

将当前对话压缩为交接文档，供另一个 Agent 接手。仅由用户调用。