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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当用户询问终端模拟器兼容性、操作系统差异、tmux/screen/Zellij、SSH/远程终端、Windows ConPTY/经典控制台/Windows Terminal、Unix PTY、macOS Terminal/iTerm2、Kitty/Alacritty/WezTerm/foot/GNOME Terminal/Konsole、终端功能矩阵、转义序列透传、延迟、尺寸变化传播或优雅降级时,应使用此 skill。对于以下情形主动激活:兼容性审计、模拟器缺陷、远程 TUI 性能、多路复用器透传。提供:支持矩阵、平台注意事项和回退规则。
当你不知道准确的 API 名称时,按含义查找 Salesforce 组织中已有的元数据。可根据对象、字段、流、Apex 类、选项列表值、权限集、验证规则、记录类型和共享规则所存储或执行的内容进行查找。创建元数据前用于确认是否已有类似内容;编写 Apex、LWC、SOQL 或 Flow 逻辑前用于确认实际名称。可用于查看字段、对象或验证规则的配置,以及哪些配置文件和权限集可以读取或编辑字段。通过 Metadata Grounding MCP(search_metadata、query_metadata、describe_metadata)或 Salesforce MCP 操作 searchMetadata、queryMetadata 和 describeMetadata 工作。组织中需要有 Salesforce Catalog。不要将其用于在 grounding、SOQL 和 CLI 之间做选择(使用 platform-metadata-discovery-get)、检索源代码(platform-metadata-retrieve),或查询 Data Cloud 的 DLO 和 DMO 架构(data360-code-extension-generate)。
将 Polar 支付、订阅和结账集成到 Web 项目中。当被要求通过 Polar 添加支付、设置 Polar checkout、配置 Polar webhooks、创建 Polar products、集成 Polar SDK、设置客户门户、使用 Polar 添加订阅计费,或任何涉及 polar.sh 支付平台的任务时使用。在提及 Polar payments、Polar checkout、Polar webhooks、Polar subscriptions、@polar-sh/sdk、@polar-sh/nextjs、@polar-sh/checkout 时触发。
使用 pbi-cli 在 Power BI PBIR 报表页面上添加、配置、绑定数据和批量管理视觉对象。只要用户提到 "add a chart"、"bar chart"、"line chart"、"card"、"KPI"、"gauge"、"scatter"、"table visual"、"matrix"、"slicer"、"combo chart"、"bind data"、"visual type"、"visual layout"、"resize visuals"、"bulk update visuals"、"bulk delete"、"visual calculations",或想要在报表页面上放置、移动、绑定或移除任何视觉对象,就调用本技能。当用户询问支持哪些视觉对象类型,或如何将视觉对象连接到其数据模型时,也调用本技能。
当用户想要优化电网运行、管理电力输配,或平衡电力供需时使用。用户提到「grid optimization」「power dispatch」「transmission planning」「distribution management」「load balancing」「grid reliability」「energy management system」或「smart grid」时也可使用。有关可再生能源并网,请参见 renewable-energy-planning。有关储能,请参见 energy-storage-optimization。
使用 Astro 框架构建和部署静态网站的全面指导。当被要求「create astro site」「deploy astro to firebase」「set up content collections」「add mermaid diagrams to astro」「configure astro i18n」「build static blog」或「astro markdown setup」时应使用本 skill。涵盖 SSG 基础、Content Collections、Markdown/MDX、局部水合、岛屿架构,以及部署到 Netlify、Vercel、GitHub Pages 或 GCP/Firebase。
通过 MCP 分析 Qlik 应用,并使用 5-Layer Model 针对 AI 使用场景(Qlik Answers 和 Qlik MCP)对其进行优化。只要用户想要:评估或改进 Qlik 应用与 Qlik Answers 或 MCP 的配合效果、检查 AI readiness、修复面向 AI 的字段命名或分组问题、改进 Master Item 描述、减少字段噪声、审计日期字段以支持基于时间的问题、创建同义词映射,或为 AI 消费准备应用,就使用此 skill。同样在以下情况触发:用户说 "AI-ready"、"optimize for Answers/MCP"、"Qlik AI Health Check"、"AI Readiness"、"prepare app for AI"、"Answers isn't working"、"Answers gives wrong results"、"Master Items not showing"、"fields not visible to AI",或提到未分组的项、噪声字段或缺失的描述。即使用户只提到一层、一个问题或一个字段,也始终使用此 skill——完整评估能为针对性修复提供上下文。
从命令行调试、开发和运维托管在 Railway(railway.com)上的应用——列出项目/服务、跟踪并过滤构建/部署/HTTP 日志、读取指标、查看和设置变量、从当前目录部署、重新部署/重启/回滚、用服务的环境变量运行本地命令、SSH 进入容器,以及打开数据库 shell。使用可用的已认证 Railway connector 或 CLI;发布路径由仓库的部署策略决定。可选的随附脚本(`scripts/preflight.sh`、`scripts/debug.sh`、`scripts/smoke.sh`)是 Onsager 专用的封装,其他仓库可忽略或 fork。触发词包括 "deploy to railway"、"railway deploy this"、"railway logs"、"tail railway logs"、"why is my railway service crashing"、"why did the build fail on railway"、"railway 500s"、"railway latency"、"show railway http logs"、"redeploy on railway"、"restart my railway service"、"roll back railway"、"set a railway env var"、"list railway variables"、"railway metrics"、"is my railway service healthy"、"connect to my railway postgres"、"ssh into railway"、"run this locally with railway env"、"list railway projects/services/deployments",以及(Onsager 专用)"check railway"、"preflight"、"smoke test"、"is the deploy healthy"。
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。
