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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从 Bevy 0.17 升级到 Bevy 0.18 时使用;或当 LLM 用 `EventReader`/`EventWriter`/`Trigger<E>` 替代 `MessageReader`/`MessageWriter`/`On<E>`、`mesh.insert_attribute` 编译失败、`AmbientLight` 不再能作为资源使用,或 `Camera { target: ... }` 报错指出不存在 `target` 字段时使用。包含 0.17→0.18 的所有破坏性变更索引。
在 BibiGPT 中订阅 YouTube / Bilibili / 播客频道,获取最新动态并将条目标记为已查看。用户想要订阅频道、询问“订阅中有什么新内容”、获取每日摘要或订阅/取消订阅时使用。不要用于总结新 URL(`bibi`)、搜索已保存的视频(`bibi-library`),或分析画面/思维导图(`bibi-vision`)。触发词:“订阅这个频道”“我的订阅有什么新内容”“每日摘要”“标记动态为已查看”“订阅频道”“我的订阅”“有什么更新”“取消订阅”“最新动态”。与其他技能使用相同的 `bibi` CLI 二进制文件和 BibiGPT 账户。
浏览、搜索和管理 BibiGPT 收藏库:已总结的视频、个人笔记和合集。用户询问已保存的内容、搜索过往总结、编辑笔记或将视频整理进合集时使用。不要用于总结新 URL(使用 `bibi` 技能)、关注频道 / 拉取订阅源(使用 `bibi-feed`),或分析画面 / 生成思维导图(使用 `bibi-vision`)。触发词:“我总结过什么”“搜索我的资料库”“我收藏的视频”“我的笔记”“创建合集”“添加到合集”“我之前总结过的视频”“资料库”“搜索我的笔记”“合集”“列出最近的总结”“整理合集”“把文件夹移到根目录”“我的高光”“高光”。与其他技能使用相同的 `bibi` CLI 二进制文件和 BibiGPT 账户。
引导用户在 AWS HealthOmics 上进行生物信息学分析。涵盖分析类型选择(比对、变异检测、QC、解读)、以 Nextflow 或 WDL 生成工作流、从公共镜像仓库获取容器、基础设施搭建(S3、ECR、IAM)、工作流注册、参数准备、执行与监控。当用户想要在 HealthOmics 上运行任何生物信息学流水线、在 AWS 上搭建基因组学基础设施、创建新的分析工作流,或在 HealthOmics 上运行 BWA、GATK、DeepVariant、FastQC 等现有工具时使用。触发词包括 "HealthOmics"、"bioinformatics"、"genomics pipeline"、"Nextflow"、"WDL"、"BWA"、"GATK"、"DeepVariant"、"FastQC"、"variant calling"、"alignment"、"RNA-seq"、"whole genome sequencing"、"ECR pull-through"、"workflow registration"、"run cache"。
将会议音频转为三项内容(校正后的转录文本、HTML 可视化画布,以及包含 AI 洞察的 Markdown 摘要),通过 Whisper 在任何平台本地转录:无需云端,也无需外部转录应用。用户提供会议录音或想要会议纪要(“处理这个录音”“会议纪要”“把录音转成文字”,或音频文件进入配置的投放区)、想要校正或清理现有转录文本(“处理 transcript”“转录纠错”“转写文本”,或 .txt 文件进入投放区)、想从已连接的 PLAUD 账户提取录音(“process my Plaud recording”“从 Plaud 拿”)、要求编辑此技能刚生成的转录文本、画布或摘要,或想跨会议分析沟通模式而非处理单条录音(“analyze my meetings”“how do I come across in meetings”“分析我的沟通模式”“复盘我最近的会议”“跨会议分析”)时使用。
根据原始表现数据计算达人活动 ROI,并构建面向管理层的叙述式总结。在计算创作者活动 ROI、为管理层构建活动表现报告、将原始达人指标转化为高管摘要、为创作者项目计算 CPM、CPE、ROAS 和 EMV、为利益相关方会议总结活动支出与收入、向 CMO 或 VP 证明达人营销 ROI、创建含财务指标的活动结案报告,或将达人渠道效率与付费社交进行对比时,应使用此技能。活动上线前设定 KPI 目标见 performance-benchmark-setter。追踪创作者发布合规性见 creator-posting-compliance-tracker。含定性分析的完整结案报告见 post-campaign-creator-scorecard。构建用于归因的 UTM 链接见 utm-parameter-builder。
首次运行时使用的技能,会遍历整个代码仓库,自动检测 Classic AUTOSAR 与 Adaptive AUTOSAR,并据此进行映射。对于 Classic(默认):识别 feature 与 SWC,并记录被引用的需求 ID(SW-REQ-*、REQ-*、FSR-*、SYS-REQ-*)、端口接口(S/R、C/S、Mode Switch、Parameter)、对其他 SWC 与 BSW 模块(Com、NvM、Dem、Dcm、IoHwAb、Os)的依赖,以及具体的 RTE API 调用(Rte_Read_*、Rte_Write_*、Rte_Call_*、Rte_IRead_*、Rte_IWrite_*)。对于 Adaptive(C++14、POSIX、ara::):识别 Adaptive Application、ara::com 服务接口、ara:: 功能集群的使用以及 manifest。还会记录仓库结构、ASIL 区域、信号/服务流以及架构关注点。将发现写入 .autonomousguy/CODEBASE_MAP.md,使后续每个技能都能引用,而无需重新读取代码库;可在 analysis/ 下生成自包含的 HTML 配套报告。
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。
