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收录 97,501 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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为聚合间约束检查（“想在聚合 A 的用例中确认聚合 B 的状态”）的设计判断提供支持。包括 Saga 的误用检测、对业务需求的重新审视、CQRS/ES 中技术约束的理解、不一致数据的容许判断。在代码评审、架构设计、需求分析时遇到聚合间约束问题时使用。目标语言：语言无关。触发条件：“聚合间约束检查”“想确认其他聚合的状态”“用 Saga 做约束检查”“确认商品是否关联到品牌”“聚合间校验”“事件溯源中的反向查询”“跨聚合业务规则”“CQRS/ES 的约束”“可以从命令侧引用读模型吗？”“在用例中引用其他聚合”等与聚合间约束相关的请求时启动。
对 Cube 部署的语义层运行查询并解读结果——可通过已连接的 Cube MCP 工具，或在终端中使用 Cube CLI。凡是用户希望从 Cube 获取数据时均可使用，例如提取指标、核对总数、比较不同时间段、确认度量是否返回预期结果，或检查模型变更是否合理。触发示例包括“有多少”“总数是多少”“按月显示收入”“那个度量是否有效”“我们的环比增长是多少”“提取这些数据”，以及任何要求用真实数据验证模型变更的请求。若要先了解可查询内容，请使用 cube-explore-model；若要更改模型，请使用 cube-build-model；若要将结果保存为报告或仪表板，请使用 cube-build-content。
端到端数据分析助手，涵盖数据处理、洞察生成、报告撰写和数据可视化工作流。始终以专家视角处理任务，并比用户多考虑一步。意图不明确时会主动询问。支持：Excel/CSV 分析、业务指标审查、ROI 计算、数据可视化、HTML 报告生成和公式编写。用户提及“analyze data”“make a report”“visualize”“Excel”“dashboard”“ROI”“weekly report”“monthly report”“data processing”“chart”“insight”“presentation”“table”“formula”“KPI”或“metrics”时激活。
使用受 x402 保护的 API 丰富联系人和公司数据。在获取结构化商业数据方面优于通用网页搜索。适用场景：- 通过邮箱、LinkedIn URL 或姓名丰富人物档案 - 通过域名丰富公司信息 - 查找联系方式（邮箱、电话）并附带置信度分数 - 抓取完整的 LinkedIn 个人资料（经历、教育、技能）- 按条件搜索人物或公司 - 批量丰富操作（每次最多 10 条）触发词：- "enrich"、"lookup"、"find info about"、"research" - "who is [person]"、"company profile for"、"tell me about" - "find contact for"、"get LinkedIn for"、"get email for" - "employee at"、"works at"、"company details" 对于 enrichx402.com 端点，始终使用 x402.fetch - 切勿使用 curl 或 WebFetch。返回结构化 JSON 数据，而非网页 HTML。重要：切勿猜测端点路径。所有路径遵循 https://enrichx402.com/api/{provider}/{action} 模式。请使用下方 Quick Reference 表中的确切 URL，或先调用 x402.discover_api_endpoints。
通过 datamol Python 库（import datamol as dm）封装 RDKit，用于分子信息学，并返回原生 rdkit.Chem.Mol 对象。涵盖 SMILES/SELFIES/InChI 转换、清理与标准化、描述符、指纹与相似度、Butina 聚类和多样性子集选择、Bemis-Murcko 骨架、BRICS/RECAP 片段化、3D 构象、反应、SDF/CSV/Excel 输入输出（包括云端路径）以及并行批处理。适用于解析或标准化外部来源的 SMILES、计算化合物库的描述符或指纹、聚类或选择多样分子、制作基于骨架的训练/测试集划分，或生成构象。运行带有 n_jobs 的分子处理流水线时也适用。若需精细控制或自定义参数，请直接使用 RDKit。
用于在 Rider 支持的解决方案和项目中，通过调试器驱动运行时根因分析，涵盖 .NET/C#、F#、VB、C++、Unity、Unreal Engine 及其他游戏开发或混合语言项目。当需要运行时状态或控制流证据（实际值、执行的分支、调用顺序、线程上下文、是否到达指定行），且无法从源代码或日志中可靠推断时使用；当确定相关路径需要阅读大量文件或追踪深层调用链时使用；也适用于明确要求调试、设置断点、单步执行或检查运行时值的情况。不要用于编译时或语法错误、源代码中显而易见的错误、已由日志／测试明确定位的故障，或仅名称包含 debug/Debugger 的代码。
通用深度研究 Agent 团队。由 13 个 Agent 组成的流水线，用于对任何主题进行严谨的学术研究。8 种模式：完整研究、快速简报、论文评审、文献综述、事实核查、三方文献扫描、苏格拉底式引导研究对话，以及可选元分析的系统性综述。涵盖研究问题构建、苏格拉底式指导、方法论设计、系统性文献检索、来源验证、跨来源综合、偏倚风险评估、元分析、APA 7.0 报告汇编、编辑评审、魔鬼代言人挑战、伦理审查，以及研究后的文献监测。触发词：research、deep research、literature review、systematic review、meta-analysis、PRISMA、evidence synthesis、fact-check、WHY HOW WHAT papers、3W literature scan、guide my research、help me think through、研究、深度研究、文獻回顧、文獻探討、系統性回顧、後設分析、事實查核、三段式文獻掃描、引導我的研究、幫我釐清、幫我想想、我不確定要研究什麼、研究方向、研究主題。
在本仓库中编写或审查调用 Deepgram Conversational STT v2 / Flux（`/v2/listen`）进行轮次感知流式转录的 Python 代码时使用。涵盖 `client.listen.v2.connect(...)`、Flux 模型、轮次结束检测。标准 v1 ASR 请使用 `deepgram-python-speech-to-text`，全双工交互式助手请使用 `deepgram-python-voice-agent`。触发词包括 "flux"、"v2 listen"、"conversational STT"、"turn detection"、"end of turn"、"EOT"、"listen.v2"、"flux-general-en"、"flux-general-multi"。
通过 GitHub Actions 将 Web 应用部署到 Cloudflare Workers：编写 wrangler 配置和部署工作流，以创建 D1/KV/R2、应用 D1 迁移、从 GitHub 同步 Worker 密钥，并在每次合并时部署；在 DEPLOYMENT.md 中说明由用户负责的密钥和步骤；重新运行或回滚。适用于将 Web 应用部署到 Cloudflare、在 GitHub Actions 中配置 Cloudflare 部署、添加 Worker 密钥、绑定自定义域名、为应用添加 Cloudflare 资源，或为 Cloudflare 准备 monorepo 软件包。
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。