Skills

C

culture-judger

kangarooking / duan-yongping-skill

当用户需要判断一家企业的企业文化好坏时使用——无论目的是投资决策、求职选择还是合作评估。典型触发：用户说"这家公司文化怎么样""怎么判断一家公司靠不靠谱""值不值得加入/投资这家公司""创始人/CEO怎么样"。 核心框架：本分（做对的事情+发现错了立刻停）+ 平常心（排除干扰回归本质）+ 诚信（integrity为零容忍底线）+ 消费者导向（最终用户优先）。 不适用于：纯财务分析、短期投机决策、纯技术评估。

C

cuopt-developer

promptingcompany / nv-skills

修改、构建、测试、调试 NVIDIA cuOpt（C++/CUDA、Python、服务端、CI）并参与贡献。适用于求解器内部机制、PR、DCO 和代码规范。

C

cuopt-install

promptingcompany / nv-skills

通过 pip、conda 或 Docker 为 Python、C 或服务器安装 cuOpt，并验证安装。如需从源码构建 cuOpt，请参阅 cuopt-developer。

C

cuopt-numerical-optimization-api-c

promptingcompany / nv-skills

使用 cuOpt 的 LP、MILP 和 QP（测试版）——仅限 C API。用户在 C/C++ 中嵌入 LP、MILP 或 QP 时使用。

C

cuopt-numerical-optimization-api-cli

promptingcompany / nv-skills

使用 cuOpt 求解 LP、MILP 和 QP（beta）——仅限命令行（MPS 文件、cuopt_cli）。当用户通过命令行从 MPS 求解 LP、MILP 或 QP 时使用。

C

cuopt-numerical-optimization-api-python

promptingcompany / nv-skills

使用 cuOpt Python API 求解 LP、MILP、QP（测试版），支持线性/二次目标、整数变量、调度、投资组合和最小二乘。

C

cuopt-numerical-optimization-formulation

promptingcompany / nv-skills

LP、MILP、QP——概念、问题文本解析和建模范式（参数、约束、决策、目标函数）。仅讲概念，不涉及 API。

C

cuopt-routing-api-python

promptingcompany / nv-skills

使用 cuOpt 进行车辆路径规划（VRP、TSP、PDP）——仅提供 Python API。适用于用户使用 Python 构建或求解路径规划问题时。

C

cuopt-routing-formulation

promptingcompany / nv-skills

车辆路径规划（VRP、TSP、PDP）——问题类型和数据要求。领域概念，不包含 API 或接口。

C

cuopt-server-api-python

promptingcompany / nv-skills

cuOpt REST 服务——启动服务、端点、Python/curl 客户端示例。适用于用户部署或调用 REST API 时。

C

cuopt-server-common

promptingcompany / nv-skills

cuOpt REST 服务——其功能及请求流转方式。领域概念；不涉及部署或客户端代码。

C

cuopt-skill-evolution

promptingcompany / nv-skills

解决复杂问题后，提炼可推广的经验并提出技能更新建议。始终启用，适用于每次交互。

C

cuopt-user-rules

promptingcompany / nv-skills

最终用户调用 NVIDIA cuOpt（路径规划/LP/MILP/QP/安装/服务）的基本规则。不适用于 cuOpt 内部机制；相关内容请使用 cuopt-developer。

C

cupynumeric-hdf5

promptingcompany / nv-skills

使用 Legate 的并行分布式 HDF5 I/O（legate.io.hdf5：to_file、from_file、from_file_batched）读写大型 cuPyNumeric 数组。适用于开发者需要将 cuPyNumeric 数组保存为 .h5/.hdf5 文件、将 HDF5 数据集加载到分布式 cuPyNumeric 数组、分块读取大型 HDF5 数据集、将数组作为单个文件交给 HPC 流水线，或使用 GPUDirect Storage（GDS）加速 HDF5 磁盘 I/O 的情况。不要用于 Parquet/cuDF/原始二进制或其他分片/自定义布局（参见 cupynumeric-parallel-data-load 技能）、Zarr 或对象存储/S3 输出、.npz 或 pickle 归档、不使用 cuPyNumeric 的纯 h5py，或 FFT、矩阵乘法、归约等纯数组计算。

C

cupynumeric-install

promptingcompany / nv-skills

为 Python 安装并验证 cuPyNumeric，包括要求、命令和验证。范围不包括从源代码构建。

C

cupynumeric-migration-readiness

promptingcompany / nv-skills

将 NumPy 迁移到 cuPyNumeric 之前的准备情况评估器。当用户询问代码能否在 GPU 上扩展、是否应迁移到 cuPyNumeric、哪些 NumPy 模式可顺利迁移、迁移前需要重构什么，或提及迁移前评估、扩展性分析或重构规划时，在开始大量迁移工作之前使用。检查用户的源代码、查找 NumPy 用法、对照 cuPyNumeric API 支持清单，并区分适合分布式扩展的模式与阻碍因素，例如不受支持的 API、标量同步、主机往返、依赖 Python/对象的复杂控制流、依赖形状/数据的分支，以及原地修改风险。给出 READY、LIGHT REFACTOR、SIGNIFICANT REFACTOR 或 NOT RECOMMENDED 的结论，并提供具体的重构建议。

C

cupynumeric-parallel-data-load

promptingcompany / nv-skills

通过手动分区并启动叶级 @task（CPU/OMP/GPU 变体），将分片磁盘数据集（分片 .npy、Parquet/Arrow、原始二进制、分片 HDF5、自定义布局）加载到分布式 cuPyNumeric ndarray 中。适用于没有单次调用加载器可用的情况，包括不同文件的分片行数不一致时。适用时优先使用 cupynumeric.load 或 legate.io.hdf5.from_file。

D

d1-swim-recruiting

breverdbidder / life-os

面向 Michael Shapira 的 D1 游泳招募专业知识。在讨论游泳成绩、大学招募或教练联络时调用。

D

daily-ai-news

kirkluokun / awesome-a-stock-openclawskills

汇总并总结来自多个来源（包括 AI 新闻网站和网络搜索）的最新 AI 新闻。提供简洁的新闻简报，并附原文文章的直接链接。当用户询问「今日 AI 新闻」「AI 动态」「最新 AI 进展」或提到想要「每日 AI 简报」时激活。

D

daily-briefing

theagentledger / agent-skills

结构化晨间简报 skill——涵盖日历、任务、天气、新闻和优先事项的每日摘要。支持 cron、heartbeat 和按需触发。

D

daily-briefing

w95 / awesome-claude-corporate-skills

以优先排序的销售简报开启你的一天。当你告诉我会议和优先事项时可独立使用；连接日历、CRM 和邮件后功能更强大。触发词包括 "morning briefing"、"daily brief"、"what's on my plate today"、"prep my day" 或 "start my day"。

D

daisyui

1naichii / ai-code-tools

面向 Tailwind CSS 4 的 CSS 组件库，提供带语义化类名的预构建 UI 组件。适用于使用 HTML/Tailwind 构建 Web 界面且需要以下能力的场景：(1) 通过一致的样式实现快速 UI 开发，(2) 无障碍的组件模式（按钮、表单、模态框等），(3) 可跨浅色/深色模式工作的主题感知配色系统，(4) 使用 Tailwind 工具类实现响应式布局。适用于 daisyUI v5+，需搭配 Tailwind CSS v4+。

D

dali-dynamic-mode

promptingcompany / nv-skills

DALI 命令式动态模式（`nvidia.dali.experimental.dynamic`、ndd）：处理 ndd 代码或迁移流水线时使用；仅涉及流水线的任务请勿使用。

D

dart-genkit

dhruvanbhalara / skills

在使用 Genkit Dart SDK 构建 AI 工作流、工具调用 Agent、结构化输出或 LLM 流水线时使用。

D

data-analysis

ihkreddy / agent-skills

使用 Python 及 pandas、numpy 和可视化库分析数据集。生成统计摘要、识别模式、创建图表并给出洞察。适用于分析 CSV/Excel 文件、探索数据、创建可视化，或用户提到数据分析、统计、图表或数据集时。

D

data-collection-sim

isaac-sim / isaacsim

用于静态场景的无头 Replicator SDG（写入器、姿态、Kitti）。在采集带标注的训练数据时使用。不要用于移动机器人 SDG（使用 mobility-gen）。

D

data-designer

promptingcompany / nv-skills

当用户想创建数据集、生成合成数据或构建数据生成流水线时使用。

暂无简介

D

data-transform

omicverse / omicverse

使用 pandas 和 numpy 转换、清洗、重塑和预处理数据。适用于任何 LLM 提供商（GPT、Gemini、Claude 等）。

D

data-validation

w95 / awesome-claude-corporate-skills

在与利益相关者分享前对分析进行质量检查，包括方法审查、准确性验证和偏差检测。用于检查分析是否存在错误、检查幸存者偏差、验证汇总逻辑，或准备可复现性文档。

D

data-visualization

kensaurus / skills

使用 Recharts、D3 或 Victory 构建可交互、可访问的图表和仪表盘。在提到"chart"、"graph"、"data visualization"、"analytics dashboard"、"metrics display"、"time-series"、"D3"或"Recharts"时使用。

提供 50 多种图表类型及其选择标准、仪表板布局、数据表、KPI 卡片、迷你趋势图、热力图和无障碍数据呈现，并附有 React 代码（Recharts、D3、Nivo）和数据可视化设计令牌。适用于设计图表、仪表板或任何数据密集型界面。

在命令行中创建数据可视化。无需离开终端，即可从 CSV/JSON 数据生成图表和图形。

D

data-warehouse-metrics-layer-review

sylphxai / skills

设计并审计数据仓库的指标层、语义模型、KPI 定义、来源血缘、粒度、维度、归属、新鲜度、质量测试、回填、访问权限、仪表盘、财务/产品对账和指标变更管控。适用于团队需要可信指标、而非重复的 BI 公式时。

D

database-migrations-sql-migrations

rmyndharis / antigravity-skills

采用零停机策略的 SQL 数据库迁移，面向

D

database-scout

zebbern / claude-code-guide

探索 SQLite 和 PostgreSQL 数据库：列出表、检查 schema（列/类型/约束）、预览数据、生成 Mermaid ER 图，并运行安全的只读查询。当请求探索数据库、查看表结构、描述表、生成图表或查询数据，或出现 database exploration、schema、ER diagram、SQL query 等关键词时触发。

D

databases

jackspace / claudeskillz

使用 MongoDB（文档数据库、BSON 文档、聚合管道、Atlas 云）和 PostgreSQL（关系型数据库、SQL 查询、psql CLI、pgAdmin）。适用于设计数据库架构、编写查询和聚合、优化索引性能、执行数据库迁移、配置复制和分片、实施备份与恢复策略、管理数据库用户和权限、分析查询性能或管理生产数据库。

D

dating-master

yixiajack / dating-master-skill

超级情场高手：基于语用学（Grice）、依恋理论（Bowlby/Gottman）和信号博弈论（Spence）的情感洞察与指导系统。 以上帝视角洞察两性关系的全貌，一针见血指出问题本质，给出清晰的方向。 用户粘贴聊天记录或描述情感场景，输出对方真实意图、关系动态诊断、信号质量评估和行动指引。 触发词：「情场高手」「帮我看看」「分析一下」「这段感情怎么办」「ta什么意思」「dating decoder」 调研时间：2026年4月。

D

dating-web

nexu-io / html-anything

消费感配对仪表板: 信号 ticker + KPI + 30 天柱状 + 趋势

D

debugging-code

jetbrains / skills

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。

D

debugging-strategies

jurgendn / agent-skills

跨代码库和技术栈应用系统性调试、性能分析与根因分析。在排查 bug、不稳定行为、崩溃、堆栈跟踪、生产问题、内存泄漏、性能回退，或任何靠猜测会浪费时间的意外行为时使用。

D

deep-research

thecraighewitt / skills

跨多个来源深入研究主题，并产出附带来源、可在 5 分钟内读完的简明报告。当用户说“研究”“深入了解”“介绍一下”“最新情况是什么”“做一份简报”“[主题] 的 TL;DR”“帮我快速了解”，或希望快速而深入地了解某事时使用。适用于 AI 工具、公司、人物、技术概念、市场趋势、新闻事件和科学主题。输出为 Markdown 简报，包含来源、优缺点以及对关键要点的分析。

D

deepstream-dev

promptingcompany / nv-skills

使用 Python pyservicemaker API 进行 NVIDIA DeepStream SDK 9.0 开发。用于构建视频分析管道、基于 GStreamer 的视频处理、TensorRT 推理集成、目标检测/跟踪或 Kafka/消息代理集成时使用。

D

deepstream-import-vision-model

promptingcompany / nv-skills

使用此 skill 将 HuggingFace 或 NVIDIA NGC 中的任意视觉模型引入 NVIDIA DeepStream 管道，实现端到端自动化：ONNX 下载、SafeTensors 导出、TRT 引擎构建、自定义 nvinfer bbox 解析器、多流基准测试和 PDF 报告。仅限目标检测模型。

D

deploy

chachamaru127 / claude-code-harness

部署到 Vercel/Netlify。安排一张通往生产的单程票。当用户提到部署、Vercel、Netlify、分析或健康检查时使用。不要用于：实现工作、本地开发、评审或初始化配置。

D

deployment-patterns

xu-xiang / everything-claude-code-zh

面向 Web 应用的部署工作流、CI/CD 流水线模式、Docker 容器化、健康检查、回滚策略以及生产就绪检查清单。

D

deposition-prep

cslawyer1985 / claude-for-legal-zh

为证人构建庭前准备提纲——从案件材料中提取其相关文件，围绕案件理论组织要点，并浮现质证材料。当用户说 "为[证人]做庭前准备"、"构建庭审提纲"或"准备[姓名]的庭前会议/庭审"时使用。

D

depth-check

identity16 / skills

在开始一项不简单的任务之前，计算这项工作需要多少理解，并把它拆分为"已经理解"与"需要先学"。当用户调用 /depth-check，问 "what do I need to understand before touching this?"、"이거 시작하기 전에 뭘 알아야 해?"、"어디까지 파악하고 들어가야 해?"，或即将在可能不熟悉的领域开始工作时使用。梳理任务的影响范围，评定每个区域所需的深度，并给出编码前需要回答的简短问题清单。

D

design-brief

adeonir / agent-skills

通过官方 `DESIGN.md` schema 和命令行进行视觉识别系统的开发与验证。在创建、刷新、同步、预览、导出或对比设计 token 时使用。不适用于页面布局、渲染变体、产品文案、功能规格、生产代码或代码审查。

D

design-to-issues

eho / agent-skills

将修订后的设计文档中的每个用户故事与一个规范的 GitHub Issue 和里程碑同步。用于根据设计文档创建、更新或恢复故事 Issue，包括 feature-delivery。现有 Issue 就地更新，已完成的变更故事会被重新打开。

D

deslop-ui

kmaida / deslop-skills

结合上下文的视觉特征目录，介绍让 UI 看起来像 AI 生成的视觉“迹象”。

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detecting-mimikatz-execution-patterns

mukul975 / anthropic-cybersecurity-skills

通过命令行模式匹配、LSASS 访问特征、二进制/哈希指标，以及已知 Mimikatz 模块的内存检测，检测 Mimikatz 凭据转储活动。在针对 T1003 凭据访问进行威胁狩猎、对 LSASS 访问的 EDR/SIEM 告警进行分诊、在事件响应中界定受影响范围，或在紫队演练中验证检测覆盖时使用。

D

detecting-misconfigured-azure-storage

mukul975 / anthropic-cybersecurity-skills

使用 Azure CLI、PowerShell 和 Microsoft Defender for Storage 审计 Azure 存储账户中的公共 Blob 容器、缺失加密、权限过宽的 SAS 令牌、已禁用的日志记录以及网络访问违规。用于跨订阅的存储安全审计、响应 Defender for Storage 匿名访问告警、验证合规控制措施，或在接入订阅时设定安全基线。

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dev-task-loop

timlai666 / skills

当用户希望端到端处理一批开发工单，且已有已知的项目 / 分支 / 合并目标 / 任务追踪器 / 设计参考工作流，但不绑定任何特定平台（Jira / Linear / GitHub Issues / Notion / Figma / Zeplin 等）时，必须使用此技能。触发请求如「幫我跑任務」、「照我的流程把 backlog 做完」、「review failed 的全部處理掉」、「用我那套開發流程做事」、"work through my task list"、"run my dev loop"、"process my tickets end-to-end"。不得用于单个工单，那属于其他开发工作流技能。必须先向用户询问项目根目录、工作分支、合并目标、任务列表位置、设计参考位置，以及如何标记任务完成 — 然后循环处理工单，执行 实现 → 验证 → 提交 → 开 PR → 合并 → 同步 → 更新追踪器。不得硬编码平台特定的 API 调用；应在运行时根据用户的回答来确定。

D

developer-experience

89jobrien / steve

开发者体验专家，专注于工具链、环境搭建与工作流优化。

D

diagram-generator

camoa / claude-skills

用于架构可视化——生成数据流、服务关系或实体结构的 Mermaid 图。触发词：'draw diagram'、'visualize'、'show relationships'、'mermaid chart'。

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dialmycalls

membranedev / application-skills

DialMyCalls 集成。管理 Accounts、Contacts、Recordings、Shortcodes、Keywords、Broadcasts。当用户希望与 DialMyCalls 数据交互时使用。

D

dicom-metadata-extract

promptingcompany / nv-skills

用于从单个 DICOM 文件中提取指定元数据，并标记是否存在标准标签 PHI。不用于匿名化或临床用途

D

dicom-series-preflight

promptingcompany / nv-skills

用于在转换或推理前，对单个 DICOM 序列文件夹执行仅限头信息的预检。不用于去标识化或临床许可。

D

dicom-series-to-volume

promptingcompany / nv-skills

用于将一个 CT DICOM 序列文件夹转换为带仿射证据的 HU NIfTI 体积。不适用于多帧 DICOM 或临床用途。