Skills
收录 100,344 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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根据主题推荐值得观看的 YouTube 视频,来源包括已订阅频道及其他频道,并附上推荐理由;跳过你已经看过或已通过 video-lens 总结过的视频。适用于“关于 AI 有什么值得看的?”、“本周有哪些新的 Kubernetes 视频?”、“推荐烹饪视频”、“告诉我 AI 频道的最新内容”、“YouTube 上有什么我错过的吗?”、“最近 Rust 有什么好内容吗?”、“设置视频推荐”、“导入我的 YouTube takeout”、“同步我的 YouTube”、“将此频道添加到我的 AI 主题”或“屏蔽此频道”等请求。
使用 Remotion 制作带旁白、与配音同步的动态图形解说片或 B-roll 影片时使用,风格包括纸张纹理拼贴、带偏移红色标记笔描边的剪影主体、代码绘制的图表、报纸、文档和打字机式揭示效果。默认横屏 1920x1080;用户要求时可制作为适用于 TikTok、Reels 和 Shorts 的竖屏 1080x1920。触发词:“制作 Vox 风格视频”“Vox 编辑风格视频”“B-roll 序列”“Remotion 解说片”“关于 X 的纪录片动态图形”“把这段脚本变成视频”“制作 TikTok 解说视频”。不适用于强推销型产品广告(使用 fastcut-ad)。
当用户想做网络调研时使用:针对特定问题收集有引用、多角度的证据。触发词:"research X for me"、"do web research on"、"look up sources for"、"find citations for"、"gather evidence on"、"what does the web say about X"。也会被其他 beagle 技能通过配套契约以编程方式调用(prfaq-beagle Ignition、brainstorm-beagle reference points、strategy-interview context grounding)。不会在代码库查询("find this function"、"search the repo")、本地文件搜索、LLM-as-judge 评估或付费墙/需要鉴权的抓取上触发。产出书面计划、并行子 Agent 发现结果,以及存储在磁盘上的带引用综合报告 — 绝不输出内联散文,绝不输出无来源的主张。
WordPress Playground 审查与开发指导。适用于审查 Blueprint、Playground JSON 设置流程、`@wp-playground/cli` 用法、嵌入式 Playground 演示、可复现的 bug 复现、文档示例,或当用户提到“WordPress Playground”、“Blueprint”、“playground.json”、“run-blueprint”、“build-snapshot”、“embed Playground”或“zero-setup repro”时。帮助审查 Blueprint 设计、本地 Playground 工作流、演示可靠性以及可复现的 WordPress 环境。
在 Windows 上使用 arduino-cli 操作 Seeed XIAO ESP32S3 开发板:安装核心、编译、上传、读取串口输出,并运行经过验证的示例(blink、serial、touch、ADC、PWM、WiFi scan/AP、BLE、deep sleep)。只要任务涉及 ESP32S3 / XIAO 开发板、arduino-cli、烧录 sketch、读取串口监视器、COM 端口或任何嵌入式/Arduino 工作——哪怕只是“简单”的 LED 改动——就使用本技能。它包含经过验证的命令和已知陷阱(DTR reset、deep-sleep USB drop、PSRAM flag),可避免浪费调试时间。
通过 `zotagent` 命令行搜索、获取、查看、添加或编辑 Zotero 文献。当用户想要查询其 Zotero 文库(关键词 / 语义 / 元数据),从已索引的论文中提取引文或上下文,按 DOI、网页 URL、ISBN / PMID / arXiv 标识符、Semantic Scholar paperId、JSON 或手动元数据添加条目,修改现有条目(修正某个字段、添加或删除标签、归入某个分类、附加笔记、将条目移入回收站),查看最近的 Zotero 条目,或诊断已索引的附件时,加载此技能。即使是间接请求也要使用——任何提及参考文献、引用、参考文献目录核查、PDF 段落或文献发现的请求。不要猜测 zotagent 的参数——请先查阅此参考。
在从头制作任何动态图形或视频剪辑前,先搜索包含 4,600 多个 AI 动态图形及其提示词、2,100 多个视频编辑器预设的素材库。用户需要视频字幕样式(卡拉 OK、逐词显示、TikTok、Reels、Shorts)、吸引点、动态排版、标题、字幕条、主体背后的文字、转场、调色和胶片效果、分屏布局、字体搭配、Logo 揭示、片头、产品发布视频或说明视频时都适用,可用于 HyperFrames、Remotion 或 HTML;即使用户只说制作或构建,也无需等待其索要示例。提供可直接使用的预设,由一个 MIT 引擎按时间的纯函数进行渲染;还提供带提示词和创作者署名的真实案例,以及 40 种说明视频风格和起始提示词。不适用于转换、裁剪或转录视频文件,也不用于修复框架安装。
当用户想要把 2D 矩形物品装入容器、优化 2D 切割排版,或在 2D 装箱中最小化材料浪费时使用。也可在用户提及 "2D packing"、"rectangular packing"、"sheet packing"、"2D bin packing problem"、"guillotine cutting"、"two-dimensional packing" 或 "rectangle packing optimization" 时使用。1D 问题请见 1d-cutting-stock。3D 问题请见 3d-bin-packing。
比较 AG2 的 Agent、模型或提示词,判断哪个更好。run_variants 在同一套件上为多个具名 Agent 打分并在排行榜中排名(Variants 保存具名 Agent 实例的映射以及一个轴标签)。run_pairwise 配合 pairwise_judge 使用双顺序位置交换进行 LLM 头对头比较(只有在交换后仍然获胜才算胜,否则算平局),报告胜率及 Wilson 95% CI、胜、负、平、翻转和一致性(Cohen's kappa)。human_pairwise 以内联方式收集人工盲投,或通过 export_pairwise_cases 和 human_labels 导出的清单收集。当用户想要对提示词或模型做 A/B 测试、运行排行榜、选出胜者、进行头对头评判、测量胜率或收集人类偏好标签时使用。要运行和评估单个 Agent,参见 ag2-evaluation。
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。
