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收录 98,873 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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Legal Visualization。面向法律业务场景的法律图解与图表生成技能；当用户要求把案件材料、合同材料、合规事项、交易安排、证据链、诉讼流程、时间轴、法律关系、客户汇报、法律服务方案或律师团队工作整理成关系图、流程图、时间轴、证据链、风险图、路线图、PNG/SVG/PDF/.drawio 时使用；也兼容“法律可视化”“案件事实图”“法律关系图”等说法。先按受众、任务动词和路由规则筛选场景，再生成可交付图片，并保留 draw.io 源文件作为可编辑底稿。本技能不用于事实核验，也不替代法律结论判断。
Define retention rules and erasure mechanisms (LGPD Arts. 15-16) reconciling subject's right to erasure (Art. 18, VI) with legal retention obligations (fiscal, labor, banking). Use when user asks 'retenção LGPD', 'quanto tempo guardar', 'eliminação de dados', 'soft delete vs hard delete', 'crypto-shredding', 'right to be forgotten'.
当用户说「更新索引」「把这个加进索引」「添加了新文件」「新加了一本书/一篇笔记/一个文档」「素材库索引要更新」时，应使用本 skill 的【增量维护模式】。 当用户说「索引体检」「index 体检」「检查索引」「索引同步」「补齐索引」时，应使用本 skill 的【体检模式】，扫描所有库 ↔ INDEX 找出漏录/失效条目并批量补齐。 适用于所有带 INDEX.md 的库：读书笔记库、核心概念库、爆款脚本库、04-方法论沉淀，以及未来新建的任何库。 索引的价值取决于内容准确性——必须先完整读取原文再写入，凭文件名或印象推断会导致索引失去参考价值。 即使用户只说「我加了一个文件」「这个放进去」，只要涉及索引，也应触发本 skill。 不应触发：仅查阅索引（直接 Read）、深化选题（用 li-topic）、生成脚本（用 li-writer）。 Use when the user adds new content to any indexed library, OR runs a global index health-check to find missing/stale entries.
审查、策展并维护 Forge 的 Agent、技能与模板库。执行去重分析、陈旧检测、质量提升与孤立引用检查。产出结构化审查报告，并给出合并、归档或提升库条目的可执行建议。当用户想要审查库、清理 Agent 或技能、查看可用内容、查找重复项、精简未使用条目、查看库统计，或说“我的库里有什么？”时使用此技能。也会在预定的审查周期触发，或当库超过 20 个条目时触发。不要用于创建新 Agent（使用 Agent Creator）、创建技能（使用 Skill Creator）或规划团队（使用 Mission Planner）。
将任意学科知识点转化为竖版教育信息图 (9:16)。用户只需要输入一个知识点名称（如"声现象"、"勾股定理"、"光合作用"），Skill 自动完成：识别学科/年级/章节、拆解 3-5 个核心子概念、分配主题色系、为每个子概念生成具体插图描述、构建完整提示词并调用 linyuebanzi-image-gen 生图。内置双层学科准确性检查：生图前按分学科清单自检提示词，生图后读回 PNG 视觉复核（文字/公式/图示），不通过自动重试，确保交付给学生的内容准确。内置物理（声/光/热/力/电/透镜/机械运动）、数学、化学、生物、语文、历史、英语等学科的插图指引。支持批量生成——"初二物理上学期全部章节"会逐章生成，每章不同色系，风格统一。触发词包括：做一张信息图、知识卡片、学科图解、物理信息图、化学信息图、做张知识图、画个知识卡片、把这个知识点做成图。不要用于动态交互演示（走交互演示 Skill）、文章封面图（走 linyuebanzi-cover-generator）、手绘风文章配图（走 linyuebanzi-inline-diagram）。
使用 Extruct 为外呼营销活动构建定向公司名单。适用场景：用户想要 (1) 找到符合 ICP 的公司，(2) 构建潜在客户或外呼名单，(3) 按描述搜索公司，(4) 发现某个市场细分中的公司，(5) 创建目标客户名单，(6) 调研竞争格局，(7) 从种子名单中找到相似公司。触发词："find companies"、"build a list"、"company search"、"prospect list"、"target accounts"、"outbound list"、"discover companies"、"ICP search"、"lookalike search"、"seed company"。
模仿七位文学大师写作风格的文学代笔技能，适用于创意写作。扩展功能包括长篇小说项目管理、多角色写作工作流和一致性跟踪。适用于：模仿特定作家风格、创意写作、剧本写作、小说创作、长篇小说规划、续写章节或风格模仿练习。命令：- /文豪 <作家> <选题> — 单次风格模仿（7 位作家） - /literary <author> <topic> — 英文单次风格模仿 - /文豪 迁移 <源→目标> <文本> — 风格迁移：将现有文本改写为另一位作家的风格 - /文豪 迁移 校核 <文本> <目标作家> — 根据源文本核验迁移结果 - /文豪 迁移 矩阵 — 显示作家间风格迁移矩阵 - /literary transfer <src->target> <text> — 英文风格迁移 - /文豪 新建 <项目名> — 创建小说项目并构建世界观 - /文豪 打开 <项目名> — 打开现有项目 - /文豪 项目 — 显示项目状态 - /文豪 规划 — 分析小说进展并规划后续 - /文豪 大纲 [操作] — 生成或修改情节大纲 - /文豪 章纲 <章节号> — 生成章节级大纲 - /文豪 设定 <世界观元素> — 查看或修改世界观 - /文豪 人物 [角色名] — 查看或修改角色卡 - /文豪 伏笔 — 查看伏笔追踪器 - /文豪 续写 — 从当前位置智能续写 - /文豪 润色 <文本> — 优化文风 - /文豪 审稿 [章节] — 编辑审阅 - /文豪 去AI味 <文本> — 降低 AI 痕迹 - /文豪 回收站 — 已删除内容回收站。能力：深入分析作家的精神内核，提供真实模仿的具体方法；支持中英双语创作、多种体裁、带四层改写和情节保留约束的作家间风格迁移、长篇小说项目管理、多角色写作工作流（规划者/角色开发/文风编辑/编辑）、一致性跟踪、逐章智能续写和伏笔管理。
通过 inference.sh CLI 使用 OpenRouter 访问 Claude、Gemini、Kimi、GLM 及 100+ 大模型。模型：Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、Gemini 3 Pro、Kimi K2、GLM-4.6、Intellect 3。一个 API 覆盖所有模型，支持自动回退和成本优化。用途：AI 助手、代码生成、推理、Agent、聊天、内容生成。触发词：claude api、openrouter、llm api、claude sonnet、claude opus、gemini api、kimi、language model、gpt alternative、anthropic api、ai model api、llm access、chat api、claude alternative、openai alternative
在 MATLAB 中规划机械臂运动并生成轨迹。当任务涉及在多种构型或位姿之间移动机械臂时使用——无论用户说的是 "trajectory"、"motion"、"path"、"move from A to B" 还是 "plan"。无论用户是否明确提到碰撞或障碍物，本技能都适用；如果工作空间存在几何体，则隐含碰撞安全。触发词：manipulatorRRT、manipulatorCHOMP、dlCHOMP、contopptraj、trapveltraj、collision-free path、motion planner、RRT、CHOMP、TOPPRA、path shortening、obstacle avoidance for manipulators、time-optimal trajectory、velocity limits、acceleration limits、occupancyMap3D、meshtsdf、collision objects as environment、trajectory between waypoints、joint interpolation、move between poses、constant velocity、trapezoidal profile、feed rate。当用户已有 IK 解或路点并需要将其连接时同样触发——无论是为了时间最优运动、恒速焊接/切割，还是任何其他轨迹参数化。
mdtraj 分子动力学轨迹分析（Python）。读取 DCD/XTC/TRR/NetCDF/H5/PDB 拓扑和轨迹；计算 RMSD 随时间变化、回转半径、逐残基 RMSF、残基间接触频率图、用于 Ramachandran 图的 phi/psi 二面角（通用 + Gly/Pro），以及 8 态 DSSP 二级结构。模块：轨迹 I/O、几何（距离/角度/二面角）、结构分析（RMSD/Rg/RMSF/SASA）、接触、氢键、二级结构（DSSP）、NMR 观测量。更广泛的原子选择语法请使用 mdanalysis-trajectory；运行 MD 模拟请使用 OpenMM/GROMACS。
将内部会议记录（站会、规划会、回顾会、1:1）整理并总结为决策、有负责人的行动项、阻塞项、情绪倾向，以及在 Gmail 中暂存的跟进邮件草稿。适用于："分析这次会议"、"提取行动项"、"会议纪要"、"总结这次站会"、"总结这次规划会"、"回顾总结"、"根据这些笔记写跟进邮件"、"我们在 [会议] 中决定了什么"。不适用于销售或潜在客户通话——请将这类内容转给 call-recording-analyzer-skill（Clari scorecard）或 sdr-call-coaching。会调用 create_draft 生成跟进邮件；如果草稿会发往 Epiphan 之外，先经过品牌语调门禁。
引导式工作流，将任意机器学习代码库——包括完全没有实验跟踪的代码库，或满是 MLflow 2 时代惯用写法的代码库——迁移到生产级开源 MLflow 3 环境，包含 dev/staging/prod 环境、基于 registry 的晋级以及已部署的模型。与可能毫无 MLflow 3 经验的开发者一起走完七个阶段——评估代码库（脚本化只读审计）、为 registry 领域建模（按环境的模型名、别名、门槛）、为每个环境搭建 tracking、将训练代码重构为 MLflow 3 惯用写法、接上带评估门槛的晋级、部署并冒烟测试，然后运行持续的 MLOps 循环。在被要求搭建 MLflow、迁移到 MLflow 3、将模型训练与服务生产化，或设计 dev/staging/prod 的 MLOps 周期时使用。与同系列的 mlflow-3 规则包配合，用于每一个 API 决策。
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。