Skills
收录 100,696 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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从学术论文中提取原子句——识别每一篇被引用的论文,把每条引用压缩为一个逻辑论断,按子主题分组,并对每组进行概括。只要用户粘贴学术文本或上传 PDF,并希望提取被引用论文实际主张的内容、梳理文献、构建引用图谱、从论文中提取关键论点、原子化引用,或提出“每篇论文都说了什么?”、“提取关键论断”、“给我这篇论文的原子化拆解”、“把所有参考文献及其论点都挑出来”、“按主题总结这些引用”或“展开讲讲 [Author Year]”之类的要求,就使用本 Skill。当用户正在准备文献综述、在 Obsidian/Zotero/Notion 中工作并需要结构化的引用块,或上传 PDF 并要求提取被引用论断时,也应触发。只要有人处理密集的学术文本并需要看清所有被引来源实际论证了什么,本 Skill 都是必不可少的。
在评估或审查运行于 Amazon EKS 上的 Kubernetes 工作负载的最佳实践合规性时使用,包括 Pod 配置、安全态势、可观测性、网络、存储、镜像安全和 CI/CD 实践。需要对目标集群的 kubectl 和 awscli 访问权限。触发词:“assess my EKS workloads”、“check k8s best practices”、“assess container workloads”、“evaluate pod security”、“workload compliance check”、“EKS workload assessment”、“检查 K8s 工作负载”、“评估容器最佳实践”、“审计 EKS 应用”、“检查 Pod 配置”、“容器安全评估”、“工作负载合规检查”。
在构建 Elementor 插件、创建自定义小部件或管理 Elementor 组件时使用。涵盖 Widget_Base 类(get_name、get_title、get_icon、register_controls、render、content_template)、通过 elementor/widgets/register 钩子注册小部件、插件结构与插件头、用于小部件资源的 wp_enqueue_script、get_script_depends、get_style_depends、内联编辑工具栏、自定义小部件分类、管理器注册(register/unregister)、选择器 token({{WRAPPER}})、弃用处理以及 Elementor CLI 命令。
通过 inference.sh 使用 ElevenLabs 文本转语音:Eleven v4 和 v4 Turbo(最新、表现力最强、音频标签、实时流式传输)、Eleven v3、Multilingual v2 和 Flash v2.5,各自作为独立应用提供 22 种以上优质语音。能力:文本转语音、实时文本转语音流式传输、用于情感和演绎的音频标签、语音选择、稳定性控制、自定义和克隆语音。用于:配音、有声书、视频旁白、播客、语音 Agent、无障碍、IVR。触发词:elevenlabs、eleven labs、eleven v4、eleven v4 turbo、eleven v3、elevenlabs tts、premium tts、realtime tts、streaming tts、professional voice、ai voice、high quality tts、multilingual tts、voice generation、natural speech、realistic voice、voice over、speech synthesis
当用户想优化 YouTube 片尾画面、设计 CTA、提升订阅转化,或制定下一支视频策略时使用。也在用户说 'end screen'、'CTA strategy'、'how to get more subscribers'、'end of video CTA'、'what should my CTA be'、'next video strategy'、'playlist funneling'、'end card'、'subscriber conversion' 时使用。关于描述中的 CTA,见 description-seo。关于脚本层级的 CTA,见 script-structure。
适用于用户想要优化电池储能系统、管理储能运营或规划储能部署时。也适用于用户提到 "battery optimization"、"BESS"、"energy storage management"、"battery dispatch"、"storage arbitrage"、"grid-scale storage"、"battery sizing" 或 "storage scheduling" 时。关于可再生能源并网,请参见 renewable-energy-planning。关于电网运行,请参见 power-grid-optimization。
计算创作者帖子的互动率,并将其与平台及层级平均值进行基准比较。在以下场景应使用此技能:计算网红的互动率、将创作者互动率与行业平均值进行基准比较、评估创作者的互动率在其层级中高于还是低于平均、跨平台比较互动率、判断互动率是否表明存在虚假粉丝、在合作前审计创作者的互动质量、按内容类型(reels、stories、feed posts、TikTok 视频)分析互动,或评估创作者近期帖子的互动趋势。若需基于互动估算公允市场报价,请参见 creator-rate-estimator。若需互动之外完整的创作者审查,请参见 creator-vetting-scorecard。若需为细分领域契合度评分,请参见 niche-fit-scorer。
给 FastAPI 项目快速集成 starlette-admin 管理面板。自动检测项目结构(从零开始 or 已有项目),处理 async/sync 引擎双轨制,生成完整的 admin 配置(含 AuthProvider、ModelView、batch actions、自定义 Dashboard、i18n 语言切换),标注 database.py 和 main.py 的修改点。当用户说“加 admin”、“加管理后台”、“集成 starlette-admin”、“admin panel”、“后台管理”时触发。
一个始终可用的现场实验室,在 Kit 的引导下借助 AI 思考。可用于任何问题,从事实性查询或实际问题,到真实的张力、敌意论题检验、高风险决策,或完整的递归辩证。信息足够时给出直接答案。把理解、解释或阐释概念性、解释性材料的开放式请求视为 caddying 提示,而非允许长篇解释:推荐一种具体的材料审视方式,并只运行用户选定的部分。对于其他非平凡询问,当询问会改变所用工具时,先问用户希望达成什么。只返回每项操作所支持的内容;仅在被要求时才综合、推荐、决定、规划或行动。当来源、发现和待解问题需要放在一起时,提供 Field Log;将相关日志收集到 Expedition 中;使用 Essay 从已完成的 Field Logs 中寻找并展开有来源依据的文章;仅将 Electric Monk 辩证作为选定的工作流运行。
使用 files-sdk 为 TypeScript/JavaScript 应用添加文件存储,通过 49 个适配器(S3、R2、GCS、Azure、Vercel Blob、本地文件系统等)提供统一 API。适用于用户希望上传/下载/列出/搜索/移动/删除/复制文件、生成预签名 URL、执行分段或可续传上传、范围下载、条件(ETag)写入、批量(数组)操作、在提供商之间迁移或镜像、列出文件夹、限定前缀范围、通过钩子观察活动、添加插件(加密、验证、版本控制、缓存等)、响应文件创建或删除事件(来自 S3/SQS/EventBridge、MinIO、R2 Queues、GCS Pub/Sub、通过 Pub/Sub 接入的 Storj、Azure Event Grid、B2/Box/Cloudinary/Appwrite/Supabase/Tigris 的存储桶通知或 Webhook)、通过 `useFiles` 和服务器网关向浏览器开放存储、使用 `files` 命令行工具或其 MCP 服务、向 AI Agent 开放存储(Vercel AI SDK、OpenAI Responses/Agents、Claude Agent SDK),或询问 "files-sdk"、"Files SDK"、`new Files(...)`、`createFiles(...)`、`files.upload`、`files.move`、`files.url`、`files.signedUploadUrl`、`files.search`、`transfer(...)`、`sync(...)`、`UploadControl` 或任何 `files-sdk/<adapter>` 子路径导入。
审查提交的创作者文案、脚本或帖子是否符合 FTC 披露合规要求,并指出具体问题及可行的修改建议。适用于以下场景:检查创作者文案是否有恰当的 FTC 披露、审查网红内容是否合规地披露广告、审计赞助帖的 #ad 位置是否恰当、核实创作者是否使用了正确的披露措辞、在帖子发布前抽查披露要求、标记创作者内容中缺失或隐蔽的披露、审查 TikTok 或 Reel 脚本中的赞助披露、检查赠品帖是否需要披露,或确保网红交付物符合 FTC 合规。若需超出披露范围的完整 brief 到内容合规检查,请参见 content-to-brief-compliance-checker。若需对创作者的内容历史进行品牌安全筛查,请参见 brand-safety-screen。
面向云原生运维的全面 GitOps 方法论和原则技能。适用于 (1) 为 Kubernetes 部署设计 GitOps 架构,(2) 以 Git 为唯一可信源实施声明式基础设施,(3) 使用 ArgoCD/Flux/Kargo 搭建持续部署流水线,(4) 制定分支策略和仓库结构,(5) 排查漂移、同步失败或协调问题,(6) 评估 GitOps 工具选型,(7) 教授或解释 GitOps 概念和最佳实践,(8) 在使用工作负载身份的 Azure Arc 启用的 Kubernetes 或 AKS 上部署 ArgoCD。涵盖 GitOps 的 4 大支柱 (OpenGitOps)、模式、反模式、工具生态、Azure Arc 集成和运维指导。
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。
