Skills

P

production-ready

mwguerra / claude-code-plugins

使用 Pest 和 Playwright 测试分析、测试应用并为上线做好准备

P

project-management

jk-0001 / skills

作为独立创业者有效管理项目、任务和优先级。在组织工作、跟踪进度、管理截止日期、与承包商或客户协调，或搭建项目管理系统时使用。涵盖任务管理方法、优先级框架、项目规划模板、工具选型和个人生产力工作流。触发词为 "project management"、"manage my work"、"organize tasks"、"project planning"、"task management"、"prioritization"、"stay organized"。

P

project-setup

ratacat / claude-skills

用强类型、lint、格式化和测试来初始化新项目。支持 Python、TypeScript 及其他语言，并提供调研兜底方案。

P

project-tracking

fearovex-labs / agent-config

将 GitHub Project 看板 + Issues 作为产品待办、任务、用户故事和缺陷的唯一可信来源进行管理。提供五条流程：bootstrap (/track-init)、用层级规划 epic (/plan-epic)、将扁平看板迁移为层级结构 (/plan-migrate)、跟踪临时工作 (/track) 以及查询 (/backlog)。使用 gh CLI 执行项目操作，使用 MCP 工具创建 issue。触发条件：/track-init、/plan-epic <description>、/plan-migrate、/track <description>、/backlog、"qué tenemos pendiente?"、"what's pending?"、"acordate que hay que..."、"remember to..."，或当 SDD 通过 sdd-tasks 生成任务时。

P

prompt-engineer

htlin222 / dotfiles

为大模型优化提示词。适用于编写系统提示词或提升 Agent 表现。

P

prompt-engineering-creative

omer-metin / skills-for-antigravity

驱动所有其他 AI 工具的元技能。面向创意应用的提示词工程，是与你所设想的 AI 模型沟通以产出图像、视频、音频和文本成果的艺术与科学。这不仅仅是“写出更好的提示词”。它要理解不同模型如何解读语言、如何为不同模态组织请求、如何系统化地迭代，以及如何构建编码你创意的提示词库。最优秀的提示词工程师已养成直觉，知道在每种模型中哪些词会触发哪些响应。这项技能是基础性的——它能放大每一项其他 AI 创意技能的效果。掌握它，你就掌握了通往一切 AI 创作的接口。当提及“prompt, prompting, prompt engineering, better prompts, prompt optimization, how to prompt, prompt strategy, prompt library, prompt template, make AI understand, prompt-engineering, prompting, meta-skill, ai-creative, foundational, optimization, iteration”时使用。

P

prompt-engineering

qu-skills / superpowers

精通面向 AI 模型的提示词工程：大模型、图像生成器、视频模型。技术：思维链、少样本、系统提示词、负向提示词。模型：Claude、GPT-4、Gemini、FLUX、Veo、Stable Diffusion 提示。用于：更好的 AI 输出、一致的结果、复杂任务、优化。触发词：prompt engineering、how to prompt、better prompts、prompt tips、prompting guide、llm prompting、image prompt、ai prompting、prompt optimization、prompt template、prompt structure、effective prompts、prompt techniques。

P

prompt-injection

wgpsec / aboutsecurity

AI/LLM 间接 Prompt 注入攻击。当目标 AI 系统会处理外部数据源（网页、文档、邮件、数据库、API 返回）时使用。覆盖间接注入、工具链劫持、RAG 投毒、数据外泄等技术。OWASP LLM Top 10 #1 漏洞类别

P

prompt-leak

wgpsec / aboutsecurity

AI/LLM 系统提示词泄露技术。当目标是基于 LLM 的应用且想获取其系统提示词、配置信息、工具列表、知识库内容时使用。AI Bug Bounty、红队评估、竞品分析的关键第一步

P

prompting-company

promptingcompany / agent-skills

通过其 API、MCP 服务、命令行或 SDK 入口与 The Prompting Company 一起构建、调试或规划工作。当用户需要公开路由、OpenAPI schema 指导、TypeScript SDK 集成、命令行工作流、MCP 设置、内容 API、应用发布 API、公开 markdown 访问、模拟、可见性分析、身份验证或 API key 作用域时使用。

P

protein-design-workflow

adaptyvbio / protein-design-skills

蛋白质设计流水线的端到端指导。适用于以下情况：(1) 启动新的蛋白质设计项目，(2) 需要分步工作流指导，(3) 理解完整的设计流水线，(4) 规划算力资源和时间线，(5) 集成多种设计工具。若需工具选择，请使用 binder-design。若需 QC 阈值，请使用 protein-qc。

P

proteinmpnn

adaptyvbio / protein-design-skills

使用 ProteinMPNN 反向折叠设计蛋白质序列。适用于以下情况：(1) 为 RFdiffusion 骨架设计序列，(2) 重新设计现有蛋白质序列，(3) 固定特定残基同时设计其他残基，(4) 针对表达或稳定性优化序列，(5) 多状态或负向设计。若需骨架生成，请使用 rfdiffusion 或 bindcraft。若需配体感知设计，请使用 ligandmpnn。若需溶解度优化，请使用 solublempnn。

P

prototype

carlitose / agent-skills

在投入生产代码之前，构建一个一次性原型来回答某个设计、逻辑、数据模型、状态机或 UI 问题。当用户要求做原型、验证方案可行性、制作 UI 原型、探索设计方案、比较流程，或用一次性的代码降低不确定性时使用。

P

prototype

jayden-dang / skills

当设计问题需要可运行的答案时使用——用户想要

P

prototype-web

nexu-io / html-anything

可点击的功能性 Web 原型,含导航、英雄区、特性区、CTA

P

pubnub-live-sport-updates

pubnub / skills

使用 PubNub 提供实时体育比分、逐回合战报和记分板

P

pufferlib

ovachiever / droid-tings

在处理强化学习任务时使用此技能，包括高性能 RL 训练、自定义环境开发、向量化并行仿真、多 Agent 系统，或与现有 RL 环境（Gymnasium、PettingZoo、Atari、Procgen 等）集成。可用于实现 PPO 训练、创建 PufferEnv 环境、优化 RL 性能，或使用 CNN/LSTM 开发策略。

P

pw-post-to-wechat

plugins-world / pw-skills

发布内容到微信公众号的自动化工具。 核心功能: - 图文发表: 多图配文模式, 支持最多 9 张图片 - 文章发表: 完整 Markdown 格式化, 保留样式和排版 - 自动化流程: 使用 Chrome CDP 自动登录、填充、发布 - 智能压缩: 标题和内容超限时自动压缩 - 主题支持: 文章发表支持 default、grace、simple 三种主题 使用时机: - 用户明确要求 "发布到微信公众号"、"发送到公众号" - 用户提供 markdown 文件或内容需要发布 - 用户需要批量发布图文内容 不适用场景: - 用户只是询问如何发布 (提供建议即可) - 用户需要编辑现有公众号文章 (手动操作) - 用户需要发布到其他平台 (使用对应平台工具)

P

py-git-hooks

l-mb / python-refactoring-skills

设置 git pre-commit hooks，在提交前运行 ruff、mypy 和 basedpyright。适用于在 git 工作流中配置自动化质量检查时。

P

pydicom

ovachiever / droid-tings

用于处理 DICOM（医学数字成像和通信）文件的 Python 库。在读取、写入或修改 DICOM 格式的医学成像数据，从医学图像（CT、MRI、X 射线、超声）中提取像素数据，匿名化 DICOM 文件，处理 DICOM 元数据和标签，将 DICOM 图像转换为其他格式，处理压缩的 DICOM 数据或处理医学成像数据集时使用。适用于涉及医学图像分析、PACS 系统、放射学工作流和医疗成像应用的任务。

P

pyopenms

ovachiever / droid-tings

用于质谱数据分析的 OpenMS Python 接口。适用于 LC-MS/MS 蛋白质组学和代谢组学工作流，包括文件处理（mzML、mzXML、mzTab、FASTA、pepXML、protXML、mzIdentML）、信号处理、特征检测、肽段鉴定和定量分析。用于处理质谱数据、分析蛋白质组学实验或处理代谢组学数据集

P

pytdc

ovachiever / droid-tings

Therapeutics Data Commons。面向治疗领域机器学习和药理学预测的 AI 就绪型药物发现数据集（ADME、毒性、DTI）、基准、骨架划分和分子预言机。

专业的 Python 后端代码审查器，识别过度复杂、重复代码、不当优化和最佳实践违规。当被要求审查 Python 代码质量、检查重复代码、分析模块复杂度、优化后端代码、识别反模式，或确保遵循最佳实践时使用。非常适合防止 AI 生成的代码创建不必要的文件而非使用 import、发现重复的校验逻辑，以及捕捉过度设计的方案。

P

python-development-python-scaffold

rmyndharis / antigravity-skills

使用 uv 搭建 Python 项目脚手架，配置包结构、类型检查和测试。用于以一致的开发配置启动应用、服务或库。

Q

qdrant

itechmeat / llm-code

Qdrant 向量数据库：集合、点、payload 过滤、索引、量化、快照以及 Docker/Kubernetes 部署。适用于管理 Qdrant 集合、执行带 payload 过滤的向量搜索、配置 HNSW 索引或量化，或部署 Qdrant 集群时。关键词：Qdrant、向量数据库、HNSW、量化、语义搜索。

结合 tanstack 库、tanstack doc、tanstack search-docs、tanstack create --list-add-ons --json 以及 --addon-details 检索机器可读的上下文，以实现对 Agent 安全的发现和预检验证。

Q

qwen-image-2-pro

qu-skills / superpowers

通过 inference.sh CLI 使用 Alibaba Qwen-Image-2.0-Pro 生成图像。专业文本渲染、细腻的真实感、更强的语义一致性。非常适合海报、横幅和文本密集型设计。触发词：qwen image pro、qwen-image-pro、qwen 2 pro、alibaba image pro、dashscope pro、professional text rendering。

Q

qwen-runner

robsonrung / rar-skills

通过 OpenRouter 上的 Pi CLI 以 Qwen 席位执行提示词，每次调用固定使用 Qwen3.8 27B（qwen/qwen3.8-2.4t-a95b，256K token 上下文，Qwen3.8 Max 系列的开源权重 VLM）。当用户明确要求 Qwen 执行、工作流需要独立的 Qwen 席位，或跨 runner 工作流希望在不离开当前工作区的情况下获得 Qwen 支持的视角时使用。

R

rabbitmq-master

modra40 / claude-codex-skills-directory

面向生产级消息代理架构、实现与运维的终极 RabbitMQ 专业技能。覆盖前 0.01% 的知识：(1) 高级消息模式 — 死信交换机、延迟消息、优先级队列、一致性哈希交换机、分片，(2) 高可用 — 集群、Quorum 队列、Stream 队列、Federation、Shovel，(3) 性能工程 — prefetch 调优、连接池、批量发布、内存优化、流控，(4) 安全 — TLS/mTLS、OAuth2、LDAP、证书轮换，(5) 监控 — Prometheus 指标、自定义健康检查、异常检测，(6) 故障排查 — 内存告警、网络分区、队列积压、消费者饥饿，(7) 多租户 — vhost 设计、资源限制、隔离模式，(8) 事件驱动架构 — 基于 RabbitMQ 的 CQRS、事件溯源、Saga 模式。适用场景：构建消息系统、调试 RabbitMQ 问题、优化性能、设计高可用架构、实现高级模式、生产加固、容量规划、迁移策略。

R

race-conditions

yanko-belov / code-craft

当多个操作访问共享状态时使用。当操作顺序很重要时使用。当“大多数时候能正常工作”但偶尔神秘失败时使用。

R

radix-primitives

yonatangross / orchestkit

用于对话框、弹出框、下拉菜单等的 Radix UI 无样式可访问原语。在构建自定义可访问组件、理解 shadcn 内部实现，或需要多态组合时使用。

R

railz

membranedev / application-skills

Railz 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户需要与 Railz 数据交互时使用。

R

ratel-langfuse-integrate

ratel-ai / skills

检查 Agent 代码库，撰写一份 Markdown 计划，接入 Langfuse 追踪/可观测性（会话/trace 边界、子 Agent 交接、工具包装、命名/标签词汇表），并给出 Ratel 价值/Agent 健康度仪表盘的构建规格。适用于为 Langfuse 埋点、接入追踪、搭建仪表盘、决定 Langfuse 放在哪里或看板上放什么、为新签约的合作伙伴做上线，或 `/ratel-langfuse-integrate`。写入 <repo>/.ratel/；绝不修改代码，也不调用 Langfuse API。是 /ratel-observability-assessment 的 Langfuse 分支；若厂商是 LangSmith 则重定向；trace 开始流转后转至 /ratel-langfuse-analyze。

R

ratel-langsmith-analyze

ratel-ai / skills

通过 LangSmith MCP 服务（或以 langsmith SDK 作为兜底）读取客户的实时 LangSmith 运行、trace、thread 和反馈评分，与共享的发现项目录进行模式匹配，并撰写一份发现报告，分为 Ratel 特色的改进项与与技术栈无关的速赢项。适用于扫描 LangSmith 仪表盘、深入运行树或失败运行、查看本周运行、审计其可观测性、了解 Agent 哪里做得不对，或 `/ratel-langsmith-analyze`。写入 <repo>/.ratel/（累积）；在没有可访问的服务或 API key 时快速失败，对干净数据诚实跳过，绝不修改代码。是 /ratel-langsmith-integrate 的后续步骤。

R

ratel-langsmith-integrate

ratel-ai / skills

检查 Agent 代码库，撰写一份 Markdown 计划，接入 LangSmith 追踪/可观测性（运行树边界、子 Agent 交接、工具包装、运行命名/元数据词汇表），并给出 Ratel 价值/Agent 健康度仪表盘的构建规格。适用于为 LangSmith 埋点、添加 @traceable/wrap_openai 覆盖、将运行归组为 thread、设计仪表盘或 Monitor 图表、决定 LangSmith 放在哪里、为新签约的合作伙伴做上线，或 `/ratel-langsmith-integrate`。写入 <repo>/.ratel/；绝不修改代码，也不调用 LangSmith API。是 /ratel-observability-assessment 的 LangSmith 分支；若厂商是 Langfuse 则重定向；trace 开始流转后转至 /ratel-langsmith-analyze。

R

react-component-documentation

getsentry / sentry

按 Sentry 的 MDX stories 格式创建或更新组件文档。当被要求“记录一个组件”“添加 stories”“编写组件文档”“创建 mdx 文件”“添加 stories.mdx”，或为设计系统组件编写文档时使用。会生成结构化 MDX，包含可实时运行的示例、无障碍指南，以及从 TypeScript 类型自动生成的 API 文档。

R

react-design-patterns

b4r7x / agent-skills

在选择 React 组件模式时使用 — 自定义 hook、control props、复合组件、无头组件、render props、容器/展示组件，或其他架构模式。包含 13 种模式，附决策指南和 2025 年流行度排名。

R

react-effects-audit

fusengine / agents

在审查 React 或 Next.js 组件中不必要或不安全的 useEffect 用法时使用 — 可检测「You Might Not Need an Effect」中的 9 种反模式。

R

react-i18n

fusengine / agents

在使用 react-i18next 为 React 应用（非 Next.js）实现翻译时使用 — useTranslation、命名空间、复数、Suspense。

R

real-estate-investment

aznatkoiny / zai-skills

端到端的房地产投资分析技能。当用户要求分析房产交易、测算租赁收益、评估房地产投资、构建预算表、比较市场、计算 cap rate、cash-on-cash return、IRR、NOI、DSCR、equity multiple 或 GRM 时使用。触发场景还包括：BRRRR 分析、house hack 评估、短租（STR/Airbnb）分析、商业地产承销、多户住宅交易分析、syndication waterfall 建模、蒙特卡洛模拟、敏感性分析、1031 交换规划、成本分离、折旧、房地产税务策略、市场比较与评分、租赁房产筛选、交易筛选、投资者报告生成、房地产财务建模、租售比分析、开发可行性、增值型承销、房地产数据 API 集成（Census、Redfin、Rentcast、Mashvisor、AirDNA、ATTOM），或任何房地产投资财务分析任务。

R

receive-review

jayden-dang / skills

当评审反馈或 PR 评论到来时使用——来自用户、评审者

R

recipe-full-setup

runwayml / skills

完整配置 Runway API：检查兼容性、配置 API 密钥并集成生成端点

R

recover

duc01226 / easyplatform

[工具] 当你需要在会话丢失后从检查点恢复工作流上下文时使用。

R

redesign

arjunkshah / design-skill

将现有界面重新设计到高品质，同时保留产品目标和功能行为。

R

redesigning-from-first-principles

bostonaholic / skills

将现有设计重新构想，视新需求从一开始就是基础假设，再将其更新到所有引用处，并分阶段交付可运行成果。仅在用户明确要求针对某项需求或从第一性原理重新设计时使用。切勿从功能请求中自行推断。不用于重做一次尝试；请使用 redoing-implementations。

R

redis

thelobbi / claude

Redis 缓存、发布/订阅和数据结构。在涉及 Redis 操作、缓存策略、会话管理和消息队列时激活。

R

redteam-autoresearch

superagent-ai / skills

运行有边界的红队自动研究循环，以生成 LLM 护栏训练数据。你（运行该技能的 Agent）既是攻击者也是评判者：你构造攻击并标注每个响应。测试框架唯一调用的模型是受测目标，通过任意 OpenAI 兼容 API（OpenRouter、Moonshot/Kimi、Fireworks、Ubicloud、OpenAI 或自定义），其密钥位于 `.red-team/.env`。每次尝试（通过与否）都会写入 JSONL，可直接用于以 Llama Guard 格式微调护栏。适用于被要求对 LLM 进行红队测试或压力测试，以检验有害内容、越狱、提示词注入或后门/触发器行为；构建安全/不安全数据集；或大规模挖掘新型攻击时。与 hacker 技能（代码/基础设施可利用性）互补：本技能针对模型行为并产出数据。

设计能够推动客户获取的病毒式推荐计划

R

regfox

membranedev / application-skills

RegFox 集成。管理 Events。当用户需要与 RegFox 数据交互时使用。

R

relational-database-mcp-cloudbase

tencentcloudbase / cloudbase-ai-toolkit

[已弃用] 这是 Agent 通过 MCP 操作 CloudBase 关系型数据库所需的文档。它定义了与 `queryMysqlDatabase`、`manageMysqlDatabase`、`queryPermissions`、`managePermissions` 配合的标准 SQL 管理流程，包括 MySQL 开通、销毁流程、异步状态检查、安全查询执行、模式初始化和权限更新。新环境应使用 PostgreSQL —— 请参阅 postgresql-development 技能。

R

release-ai-plugins

ruan-cat / monorepo

在发布或升级 common-tools、dev-skills 或 low-frequency-skill 插件，同步 Claude/Cursor/Codex manifest 与 marketplace，更新 CHANGELOG 文件，校验 README 与安装文档一致性，或为 Skill Router MCP 生成/检查 skill-registry.json 发现清单时使用。当用户要求插件发布、版本升级、更新日志、manifest、marketplace、README 一致性、skill-registry.json、MCP skill registry 或 registry stale 校验时使用。

R

release-notes

jmerta / codex-skills

当用户要求根据提交、标签、分支或已合并的拉取请求起草发布说明、变更日志条目或 GitHub Release 文本时使用。解析确切的 Git 范围，并呈现破坏性变更、迁移、安全影响和升级步骤。

R

remote-server-guide

ascend-ai-coding / awesome-ascend-skills

通过 SSH 连接远程服务器、管理容器并远程执行命令的指南。涵盖多种身份验证方式的 SSH 连接设置（SSH key、sshpass、Paramiko、Fabric、tmux 交互式）、Docker 容器连接与命令执行、文件传输以及故障排查。当用户需要：(1) 通过 SSH 连接远程服务器或 VPS，(2) 在远程机器上执行命令，(3) 向远程服务器传输文件或从中获取文件，(4) 连接远程主机上的 Docker 容器，(5) 配置 SSH 密码身份验证工具时，使用本技能。即使用户只说“help me run something on my server”或“connect to my machine”，本技能也适用。

R

repomix

duc01226 / easyplatform

[AI 与工具] 当你需要使用 Repomix 将代码仓库打包为单个 AI 友好文件，并支持可自定义的模式和多种输出格式时使用。

R

requirements

owainlewis / blueprint

定义系统产品需求：用户、成果、能力、业务规则、范围和验收标准。用于新服务或系统，或产品预期发生变化时。

R

resale-secondhand-research

crawlora-org / crawlora-skills

通过 Crawlora API 调研二手、转售、手工制品和乐器市场。用于比较实时商品列表和卖家、查看运动鞋或二手装备的销售历史，或寻找手工和复古商品，并分别保留成色与定价依据。

R

rescue-tokens

valorisa / claude-skills

当用户触及速率限制、遇到配额超出错误、上下文超过 40%，或出现 token 浪费症状（对话过长、模型选择错误、输出冗长、MCP 臃肿、缓存失效、文件过大、请求过多）时使用

R

research-add-fields

julianobarbosa / claude-code-skills

向正在进行的研究大纲的 `fields.yaml` 追加新字段定义 —— 可来自用户提供的输入，也可来自提出该领域常见维度的网络搜索 Agent。在运行 `/research-deep` 之前，当你意识到 schema 缺少某些维度（如定价、性能、生态、治理）时，在 `/research-outline` 中途使用，以便深度 Agent 首次运行即填充新字段，而无需重跑。

R

research

dyrits / skills

针对高可信度的一手来源调研某个问题，并将调研结果以 Markdown 文件形式保存到仓库中。适用于用户希望调研某个主题、收集文档或 API 事实，或将查阅工作委托给后台 Agent。

R

research-lookup

crazymsn / academic-skills

使用 parallel-cli search（主要、快速的网页搜索）、Parallel Chat API（深度研究）或 Perplexity sonar-pro-search（学术论文搜索）查询当前研究信息。自动将查询路由到最合适的后端。用于查找论文、收集研究数据以及核实科学信息。注意：查询文本会传输到 api.parallel.ai（PARALLEL_API_KEY），学术搜索时还会传输到 openrouter.ai（OPENROUTER_API_KEY）。