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收录 97,725 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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OpenTelemetry——面向分布式系统的厂商中立可观测性框架。提供带标准化插桩和导出器的追踪、指标和日志。使用场景：用户提到 "opentelemetry"、"otel"、"distributed tracing"、"observability"，或询问 "how to trace microservices"、"opentelemetry setup"、"jaeger integration"、"prometheus metrics"。不适用于：仅应用日志——请改用日志相关技能；特定厂商的 APM——请使用厂商文档；简单监控——Prometheus/Grafana 可能已足够
构建并实现运筹学优化模型——LP、MIP/QP、约束规划、网络流、指派、VRP、排程、资源分配、库存/生产计划；启发式与元启发式；敏感性与不可行性诊断；求解器集成（OR-Tools、Gurobi、CPLEX、HiGHS、PuLP、Pyomo）；生产级 OR API（超时、热启动）。适用于运筹学、OR 工程师、优化模型、线性规划、混合整数规划、MIP、VRP、车辆路径、排程优化、OR-Tools、Gurobi、约束规划、资源分配优化、不可行模型、元启发式——不适用于机器学习预测（data-scientist）、不含优化数学的 SCM 战略（supply-chain-manager）、WMS 功能（wms-developer）、仿真平台（simulation-software-engineer）、通用后端（senior-software-engineer）、dbt/数仓（analytics-data-engineer）。
Opper（https://opper.ai）的主要入口，Opper 是面向 Agent 的 AI 网关。用户提到 Opper 但未指定使用界面时使用，例如“set up Opper”“try Opper”“build with Opper”“migrate to Opper”或“help me with Opper”。了解上下文并分流：使用 opper-mcp 进行 Agent 辅助设置、平台操作和模型测试；使用 opper-cli 处理明确的 CLI 和 shell 工作流，或通过 Opper 启动编码 Agent；使用 opper-api 处理应用代码（兼容端点上的 OpenAI、Anthropic 或 Google SDK 和 Agent 框架）、原始 HTTP 及平台概念；使用 opper-multimodal 处理媒体、文件和实时语音。负责设置、验证和后续跟进。
使用 OpenTelemetry SDK 对应用进行埋点，并通过在本地 Kopai 后端验证来证明遥测数据可靠。适用于设置可观测性、添加追踪/日志/指标、决定埋点内容或要添加哪些属性、将 OTel 改造进现有代码库、在调用链中传递 context、配置采样，或设置后追踪/日志/指标未出现时。也适用于用户说"我的追踪没显示出来""我看不到任何数据"或"如何为我的应用添加可观测性"这类情况。不要用于排查现有遥测数据的根因（改用 root-cause-analysis）、构建仪表盘（改用 create-dashboard），或对 LLM 和 Agent 调用埋点（改用 otel-genai-instrumentation）。
持续跟进每一条外联回复，直到对方答应。找出冷外联尚未转化的潜在客户（“现在不行”“很高兴认识你”“发点资料给我”，或回复后失联），并按 6 周节奏持续培育：从你自己的内容库（Notion、Google Drive、网站栏目或粘贴的列表）为每位潜在客户挑选合适的案例研究、操作手册或文章，将选中的内容写入潜在客户的自定义属性，然后在 La Growth Machine 中复制并填充培育营销活动，让触达、点赞和跟进原生运行。获得更多积极回复，每次营销活动都能持续累积效果，新内容会重新激活匹配的潜在客户，内容缺口则指出下一步应制作什么。适用于：培育暂时无意向的潜在客户、跟进含糊回复、重新联系沉默的潜在客户、建立培育节奏、为潜在客户匹配内容，以及“relancer mes leads pas maintenant”。可通过 LGM MCP 或任何外联工具的 CSV 使用。面向 SDR、创始人、代理机构和销售负责人。由 La Growth Machine 维护。
生成符合 AIAG-VDA 的 Process FMEA，包含正确的严重度/频度/探测度评分、RPN 计算和对策建议。覆盖 MNMUK 各部门（Machine Shop、Damper、LVA、FML）。当用户提到 'PFMEA'、'FMEA'、'failure mode'、'risk analysis'、'RPN'、'severity occurrence detection' 或 'process risk assessment' 时使用。与 AutomotiveManufacturing、ControlPlan 和 A3criticalthinking 技能集成。
当在仓库的 plans/ 目录中记录想法、起草设计或跟踪进行中的工作时使用——创建或更新 plans/YYYY-MM-DD-topic.md 文件（包括偶然发现的 bug、想法或风险），询问存在哪些 plan 或接下来该做什么（本地或跨所有仓库），选择或推进状态，在某个已落地/已废弃 plan 的内容在其他地方有了永久归属后将其退役，把仓库遗留的单一 plan 文件（PLAN.md、DESIGN.md 等）迁移到本约定，或审查 AGENTS.md/README.md/docs 中已漂移且应归入 plans/ 的规划/状态/后续工作内容。还负责 plan 文件的位置和可写内容：无法接受 plans/ 目录的工作、客户或雇主仓库将 plan 保存在所有工作树之外的存储中（$PLANS_HOME），按仓库通过配置路由；尚无仓库的想法以未限定范围的方式归档，之后再升级；并且提交到你公开发布的仓库的任何 plan 都不得提及客户、雇主或内部项目。
编写、检查、修复并发布计划页面：项目的计划及其 plans 目录下的主题文件由 .agents/pstack/plan-page.mjs 渲染，每个主题生成一个本地 HTML 页面，并附带包含所有主题的本地索引；每次交接时发布到 claude.ai，以收集评论和反馈。该页面用于将计划中的工作交还给用户。在编写或更改计划、<plans>/topics 中的主题文件或其页面之前使用；在每个带计划交接工作的节点使用，例如评审结论（仅评审面板除外）、下一条答复或操作手册结束时；在编写或更新 PR 正文之前（正文由 PR 计划渲染），或在他人 PR 上评论自己的提交之前使用；当计划页面或其 claude.ai 成品显示异常或无法渲染时使用；也用于重新发布页面，或更改页面结构或操作手册的页面章节。
使用当前文档构建、审查、调试、配置、迁移或规划 Playwright 浏览器自动化与 E2E 测试。适用于 @playwright/test、playwright、playwright.config、locators、getByRole、locator.visible、frameLocator、断言、fixtures、页面对象模型、storageState 认证、测试锁、retryStrategy、网络模拟、HAR、trace、UI Mode、codegen、CI 分片、Docker、APIRequestContext、stories/galleries 组件测试、可访问性、截图、视觉比较、AbortSignal 以及 Playwright MCP 或命令行 Agent 工具。
使用 Use Case Messaging Canvas 和 Opposites 方法为你的公司设计定位与信息传递框架。适用于你需要定义定位、构建信息传递框架、创建 Use Case Canvas，或弥合 ICP 与文案之间差距的任何时候。触发语包括 'position yourself'、'messaging framework'、'Use Case Canvas'、'how should we position'、'our messaging is all over the place'、'we skip straight to copy'、'Opposites method'、'Old Way vs New Way'、'positioning workshop'、'value prop'、'one-liner'、'elevator pitch'、'positioning line'，或任何你有 ICP 但信息传递缺失或不一致的情形。边界：本技能设计定位与信息传递框架。ICP 构建（前一步）见 icp-builder。撰写实际的 LinkedIn 文案见 LinkedIn 发帖技能。提案见提案生成技能。
PostgreSQL 关系型数据库。涵盖 SQL 查询、索引、约束和性能。在处理 PostgreSQL 时使用。USE WHEN：用户提到 "postgres"、"postgresql"、"pg_"，询问 "JSONB queries"、"window functions"、"recursive CTE"、"row level security"、"full text search"、"partitioning"、"pgBouncer"、"replication" DO NOT USE FOR：MySQL 语法——改用 `mysql`，MongoDB——改用 `mongodb`，Oracle PL/SQL——改用 `plsql`，SQL Server T-SQL——改用 `tsql`
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。