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收录 99,064 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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将 C、C++ 和 Fortran MEX 源文件从分离复数（SC）API 升级到交错复数（IC）API。适用于将 mxGetPr/mxGetPi 转换为 mxGetComplexDoubles、将 MEX 文件迁移到 -R2018a、为 SC/IC 受保护构建添加 MX_HAS_INTERLEAVED_COMPLEX 守卫，或对使用 mxGetData/mxSetData/mxGetImagData/mxSetImagData 的旧版 MEX 代码进行现代化改造时。涵盖 C（.c）、C++（.cpp、.cxx）和 Fortran（.F、.f90）MEX 函数。触发词：interleaved complex、IC MEX、mex upgrade、mex migration、separate complex、mxGetPi、mxGetPr replacement、-R2018a、complex MEX、Fortran MEX、.F MEX file、C++ MEX、.cpp MEX file、MEX performance、MEX slow complex、MEX call overhead、improve MEX performance complex。
在 MATLAB 中使用 Image Acquisition Toolbox 连接相机并采集图像。适用于用户想要：使用网络摄像头、采集图像、捕获视频、从相机流式传输、连接 GigE Vision 相机、预览实时视频、列出可用相机、配置相机属性、使用 CoaXPress 图像采集卡或使用 Camera Link 图像采集卡时。涵盖 USB 网络摄像头、GigE Vision、USB3 Vision、CoaXPress、Camera Link 以及兼容 GenICam 的相机。始终优先使用 Image Acquisition Toolbox 的 videoinput，而非 webcam 支持包或 gigecam。
使用 sqlite-net-pcl 为 .NET MAUI 应用添加 SQLite 本地数据库存储。涵盖带 ORM 特性的数据模型、带懒加载初始化的异步数据库服务、DI 注册、WAL 模式以及文件管理。适用于任何 UI 模式（XAML/MVVM、C# Markup、MauiReactor）。适用场景："SQLite database"、"local database"、"sqlite-net-pcl"、"offline storage"、"CRUD database"、"database service"、"WAL mode"、"CreateTableAsync"、"local data persistence"、"ORM attributes"。不适用场景：REST API 数据获取（使用 maui-rest-api）、安全凭据存储（使用 maui-secure-storage）或文件选择（使用 maui-file-handling）。
利用基于证据的扩展规律、拓扑选择和角色设计，将目标分解为团队蓝图。判断一个目标需要单个 Agent 还是协同团队（建议 3-4 个 Agent，最多 5 个），选择最优沟通拓扑（顺序流水线、并行独立、中心协调者、层级式），并产出带产物链和质量门禁的结构化蓝图。当用户想构建某样东西、规划项目、组建团队、弄清需要哪些角色、分解复杂目标，或问“how should I approach [X]?”时使用此技能——即使他们没有提到 Agent 或团队。也会在特定领域触发：“build a SaaS”“marketing campaign”“security audit”“write a book”“launch a product”。请勿用于简单的单步任务、直接编码问题或无需规划的 file operations。
MKD（`mkd` — Make Decision）是一款本地、基于浏览器的决策卡组 CLI，由 AI 驱动，用于收集结构化的人类反馈：逐屏呈现带理由的选项决策、问题、报告反馈和可作答表格（Slack Catch-Up 风格）。使用时机：AI 面临超过约 3 个决策点，或需要用户逐点评判一份较长的多章节报告或计划。它优于 `AskUserQuestion`（最多约 4 个问题 × 每题约 4 个选项、局限于终端、不支持丰富的自由文本、无法展示参考内容），也优于内嵌的文字问卷（回复缺少锚点，AI 必须猜测对应关系）。工作方式：AI 编写包含 `items`（`decision` | `question` | `report` | `table`）的规范 JSON，运行 `bun <skill-dir>/cli/index.ts <specPath>`（无需安装或二进制文件）；CLI 在 `~/.mkd/` 下生成独立卡组页面、打开浏览器后立即退出。用户可按自己的节奏作答（进度栏、方向键、跳过 = 稍后决定、实时统计、localStorage 持久化），然后将复制的 Result JSON 粘贴回聊天；AI 将其视为执行约定。在 Orca（多 Agent IDE）中，默认行为不同：CLI 提供卡组页面，在绑定当前 worktree 的浏览器标签页中打开，并阻塞等待用户按下 Send，然后将 Result JSON 输出到 stdout，因此 AI 必须在后台运行它（`--copy` 可恢复复制粘贴流程）。只有在同一轮需要答案时，才在 Orca 外添加 `--wait`（阻塞式 loopback 服务，Result JSON 输出到 stdout）。在 Claude Code 中使用 `Artifact` 工具时，传入 `--artifact`：CLI 会生成 claude.ai Artifact 页面，Agent 使用 `capabilities: {db: {}, comments: {}}` 发布页面并启动监听；用户点击 Send to Claude 后，Result 会写入 Artifact 的 db 并唤醒会话（无需 localhost，也无需复制粘贴）；其他运行环境仍使用上述流程。硬性规则：每个决策选项都必须附带书面理由（价值 + 成本），推荐选项的理由还必须说明推荐原因；验证器会拒绝没有理由的选项。触发词：`mkd`、`make decision`、`decision deck`、`catch-up`、`catchup`、`decision form`、`feedback UI`、`ask me point by point`、`let me answer in the browser`、`review this plan point by point`、`react to each section`、`more than three questions`、`decisiones de auditoría`、`tomar decisiones`、`mkd artifact`、`answer in a claude.ai artifact`。即使用户未提及 `mkd`，只要任务是收集细粒度决策或针对多个具体要点的反馈，就使用此技能。不要用于：简单的 1–2 选项选择或单个是/否问题（使用 `AskUserQuestion`），或没有人在浏览器中交互的非交互式、CI 或一次性输出任务。
当用户要求自动化 Azure ML 和 Azure Data Factory 生产工作流时使用本 skill。以下情况请主动启用：(1) Azure ML 代码资产注册、azure-ai-ml SDK、AML 代码版本、`result.version`、请求版本与实际版本，(2) ADF 到 Azure ML 的编排、ADF WebActivity、托管标识读取 blob、`connectVia`、托管 VNet IR，(3) 代码资产版本指针 blob、latest.json 契约、训练/评分代码版本传播，(4) 私有存储防火墙、Microsoft 托管 CI Agent、临时网络规则、存储数据平面冒烟测试，(5) marshmallow<4 版本固定、AML SDK 导入失败、Azure ML 基础设施的运行时校验。提供：运行安全的 Azure ML + ADF 自动化模式。
当用户想要将机器学习应用于供应链问题、构建 ML 模型或用 AI 进行预测时使用。也在用户提到 "machine learning"、"deep learning"、"neural networks"、"AI supply chain"、"predictive models"、"classification models"、"regression models"、"anomaly detection"、"computer vision" 或 "NLP for supply chain" 时使用。传统预测见 demand-forecasting。优化见 optimization-modeling。
通过 REST API 管理现有 Microsoft Fabric Materialized Lake Views（MLV）的刷新计划、选定谱系的执行定义和作业执行。配置、更新和删除计划与执行定义；触发按需刷新；监控作业状态；取消正在运行的作业。使用 `spark-authoring-cli` 编写 MLV 定义。发现、可视化谱系和数据质量指标需要 Lakehouse UI。触发词：“schedule MLV refresh”、“manage MLV refresh schedule”、“trigger MLV refresh”、“MLV job status”、“cancel MLV refresh”、“monitor MLV refresh”、“recurring MLV refresh”、“daily MLV refresh”。
根据自然语言生成只读 MongoDB 查询（find）或聚合管道，并结合集合架构上下文和示例文档。用户要求编写、创建或生成 MongoDB 查询，想在 MongoDB 中筛选、查询或聚合数据，询问“如何查询……”，需要查询语法帮助，或讨论查找、筛选、分组 MongoDB 文档时，均可使用此技能。也可用于将类 SQL 请求转换为 MongoDB 语法。不处理 Atlas Search（$search 运算符）、向量/语义搜索（$vectorSearch 运算符）、模糊匹配、自动补全索引或相关性评分——这些请使用 search-and-ai。不分析或优化现有查询——此类任务请使用 mongodb-query-optimizer。不处理涉及写操作的聚合管道。需要 MongoDB MCP 服务。
通过就人物画像访谈用户、探索代码库中的多用户模式，然后借助按人物画像命名的 Playwright 命令行会话走查实时应用，共同编写交错的、带人物画像标签的工作流，从而生成多用户工作流文档。当用户说“generate multi-user workflows”、“create multi-user workflows”或“generate concurrent user workflows”时使用。生成带人物画像标签的工作流 markdown，供多用户转换器和 Playwright 运行器使用。
为初创公司、AI 产品、开发者工具、协议、开源项目、应用、产品系列、本地商家、服务、公司、非营利组织及其他组织生成、打磨、比较命名，并在需要时验证其独特性。适用于被要求为商家、品牌、产品、创业项目、店铺、工作室或组织命名或改名；从现有项目或概念衍生名称；创建公司及产品命名体系；比较候选名称；或检查公司、域名、包、仓库、市场或商标冲突的场景。默认采用快速的无浏览创意环节；当用户要求可用性查询或调研，或正在选定最终名称时，使用当前的验证。不要声称法律层面的可用性，不要购买域名，也不要把过期或未经核实的可用性当作事实呈现。
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