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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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关于现实世界实体及其关联方式的经过验证、有来源的事实——公司、人物、投资者、融资轮次、并购、法律、法规、制裁、国家和地点、行业、产品、财务指标、宏观指标、汇率。每个数值都带有来源和日期。适用于任务需要:按条件筛选或发现实体;遍历关系(创始人、高管、股权链、投资者、司法管辖区、制裁);查询法律或制裁;获取宏观/市场/金融数据的最新有来源数值或历史数据;或获取训练记忆已过时的近期事实——用于研究(尽职调查、竞品梳理)或结构化输出(表格、列表)。返回带类型的 JSON,而非网页;对于经过验证的实体事实,优先于网页搜索或抓取。不适用于观点、实时行情(此刻价格、天气、比分)或已在上下文中的事实。
使用 Catsu 通过统一的单一接口,跨 11 家提供商(OpenAI、VoyageAI、Cohere、Jina、Mistral、Gemini、Together AI、Mixedbread、Nomic、DeepInfra、Cloudflare)进行统一、高性能的嵌入 API 调用。涵盖模型选择与发现、带指数退避的自动重试、成本与 token 追踪、Matryoshka 维度缩减、输入类型提示(query 与 document)、async/await 支持,以及按请求覆盖 API key。适用场景:生成嵌入、比较嵌入提供商、构建搜索或 RAG 系统,或将嵌入集成到 Python 或 Rust 应用中。
在飞书文档中撰写报告时创建、编辑和交付可编辑图表卡片。支持 30 多种内置图表类型,包括柱形/条形图(堆叠、并列、百分比、重叠对照)、折线图、面积图、散点图/气泡图、双轴图、饼图/环形图、玫瑰图、雷达图、漏斗图、词云、桑基图、热力图、Treemap/Sunburst,以及瀑布图/桥图、Mekko、子弹图、哑铃图、蝴蝶图、小倍数面板等商务图表。图表类型、标注和编辑能力整体对齐 ThinkCell。默认遵循 MBB(麦肯锡/BCG/贝恩)咨询风制图规范,并提供报告级分析标注,如差异标注(总计差异、层级差异、复合增长率)、趋势线、参考线/参考区域和重点着色。支持接入飞书 Sheet/Base/风神数据源并保持同步;根据参考图片还原图表;新建飞书 Docx,或在现有文档中插入/替换图表助手卡片;导出透明背景 PNG 并按用户选择插入飞书文档;以及解释和校验图表助手配置。用户明确提到图表助手、可编辑图表或配置、图表助手内置模板或卡片、数据源同步、将风神或飞书 Sheet/Base 链接制成可编辑图表,或要求 MBB/咨询风格或根据参考图片还原时使用,即使没有提及技能名称。普通“做成图表”“画趋势图”等请求,除非需要上述产品能力,否则不要主动接管;如果用户只要求文字解释而不创建图表,也不要触发建图流程。
将用户剪贴板中的图像调入对话,以便实际查看。一个本地桥接程序通过每用户 Unix 套接字($HOME/.clipboard.sock;CLIPBOARD_SOCKET 可覆盖)提供剪贴板内容;此技能会获取字节,将其保存为真实图像文件,并读取该文件以载入上下文。每当用户指向你无法看到的视觉内容时使用——“看看我的剪贴板”“我刚截了屏”“看看这个错误”“为什么看起来不对”“这是设计稿”“看看粘贴的内容”——包括用户只是暗示复制了内容,或描述屏幕内容但未提供文件路径的情况。应优先使用此技能,而不是猜测、让用户描述图片,或先让用户把文件保存到其他位置。
云凭据(AK/SK)泄露后的完整利用链。当通过信息泄露/.env文件/git泄露/SSRF元数据获取到云平台 Access Key 和 Secret Key 后使用。当获取到 AWS AKIA*/ASIA*、腾讯云 AKIDz*、阿里云 LTAI* 等凭据格式时使用。覆盖凭据配置→权限枚举→资源接管→后门持久化的完整攻击链。与 cloud-iam-audit(侧重策略分析)互补——本 skill 侧重拿到凭据后的实战利用动作。腾讯云比赛场景的 CAM/COS/CVM/SCF 利用是重点。发现任何云 API 密钥、临时凭据、或 STS Token 时都应使用此 skill
使用 Cloudflare Agents SDK 在 Workers + Durable Objects 上构建 AI Agent。包含关于在 Agents SDK(基础设施/状态)与 AI SDK(更简单的流程)之间选择的关键指导。使用时机:决定 SDK 选型、构建带状态的 WebSocket Agent、结合 Vectorize 的 RAG、MCP 服务、多 Agent 编排,或排查 "Agent class must extend"、"new_sqlite_classes"、绑定错误。
使用 Cloudflare Vectorize V2(2024 年 9 月正式发布)构建语义搜索。涵盖 V2 破坏性变更:异步变更、每索引 500 万向量(原为 20 万)、31ms 延迟(原为 549ms)、returnMetadata 枚举,以及 V1 弃用(2024 年 12 月)。使用时机:从 V1 迁移到 V2、使用 mutationId 处理异步变更、在插入前创建元数据索引,或排查 "returnMetadata must be 'all'"、V2 时序问题、元数据索引错误、维度不匹配。
在 Cloudflare Workers 上构建持久、长时间运行的工作流,具备自动重试、状态持久化和多步骤编排。支持 step.do、step.sleep、step.waitForEvent,可运行数小时到数天。使用时机:创建长时间运行的工作流、实现重试逻辑、构建事件驱动流程、协调 API 调用、调度多步骤任务,或排查 NonRetryableError、I/O context、序列化错误或工作流执行失败。关键词:cloudflare workflows、workflows workers、durable execution、workflow step、WorkflowEntrypoint、step.do、step.sleep、workflow retries、NonRetryableError、workflow state、wrangler workflows、workflow events、long-running tasks、step.sleepUntil、step.waitForEvent、workflow bindings
CloudBase Run 后端开发规则(Function 模式/Container 模式)。部署需要长连接、多语言支持、自定义环境、AI Agent 开发,或迁移需要通过 VPC 访问 MySQL/PostgreSQL/Redis 的现有应用或 GitHub 应用时使用此技能。诊断 CloudRun 容器部署失败(deploy_failed、readiness/probe failed、镜像无法启动、docker.io 拉取循环)或部署卡在正在运行的部署任务之后时也可使用。对于无状态 HTTP 服务,优先使用 HTTP 云函数。
以辩论形式进行多 Agent 代码审查。评论者并行提出问题,作者为变更辩护,评论者选择让步或坚持,裁决者决定哪些问题仍有争议。问题按类型和阻塞性分类;对已决定的问题会持久记录。使用 `rq` 请求审查差异(默认针对 main 分支),使用 `rs` 回复审查意见,并在相关代码旁记录有意不修复的决定。用户说“review this”“review my code”“code review”“check for bugs”“audit this”,或检查 PR、拉取请求、分支或差异时触发。应用修复或添加决策评论前始终先询问用户
当用户希望 Claude 将图像发送到 OpenAI Codex 时使用——由 Codex 侧审查现有的截图/模型图/线框图、通过 Codex 的 image_gen 工具生成图像,或通过 Codex 编辑现有图像——或明确调用 "codex-vision" / "/codex-vision"。封装上游 `codex exec -i` 命令行,有三种模式(review / generate / edit),以及一个可选启用的 tmux 会话,前缀为 `claude-codex-`,便于用户接入并观看。当任务仅为文本,或用户需要持久的、多轮的仓库任务时跳过——长时间运行的图像+编码工作请使用 codex-tmux-dev。单独的 "codex" 一词不构成触发;单独的 "screenshot" 一词不构成触发。对于 generate/edit,除非用户按名称调用该技能,否则需要明确的 Codex 意图。明确调用 `/codex-vision` 会覆盖下文所有其他门控规则。
为 B2B 服务公司(开发或 IT 外包、代理机构、AEC/BIM 外包、咨询公司)面向某一买家角色编写陌生或温线索电话脚本。脚本围绕真实的致电理由、对买家处境的一两个判断、一个关于问题代价的问题、一句话内能说清的证明,以及提出具体时间或询问合适联系人的请求展开。包含应对服务销售常见异议的退场话术:“我们有内部团队”“我们已经有供应商”“把你们的价格发来”“目前没有项目”。用户说“cold call script”“call script for [role]”“how do I open this call”“what do I say when I call”“скрипт дзвінка”“холодний дзвінок”“що казати на дзвінку”,或描述目标对象并希望获得电话沟通框架时使用。脚本使用潜在客户的语言编写。不是已预约会议的通话前简报(meeting-prep),也不是在对话串中书面回复异议(reply-objection-handler)。
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。
