Skills
收录 97,222 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。
全部
GSDL(Get Shit Done Light)编排器。运行完整流水线:领取工作项 → 头脑风暴 → SPEC.md → 拆分为切片 → 人工评审 → 分支 → 执行 → 验证门禁 → 提交 PR 并处理 review-bot 的发现 → 带证据闭环。当用户希望端到端构建某物、说 "let's GSD"、"run the GSDL pipeline"、"pick up this ticket",或想要完整工作流时使用。协调 gsdl-fetch-source、gsdl-create-spec、gsdl-decompose、gsdl-execute、gsdl-verify-gates、gsdl-open-pr、gsdl-close-loop 和 gsdl-tracker-sync。可配合任意 issue 跟踪工具(Linear、Jira、GitHub Issues、Notion)或不使用任何工具,并支持任意模型提供商。可从任意会话模型调用——它会将每一步路由到该步骤对应的能力层级。接受工作项 URL/ID、文档 URL、一个想法或用于恢复的现有项目名称:/gsdl [url|id] 或 /gsdl [project-name] 或 /gsdl [idea]。
为大型 commit、PR(按编号、分支或 GitHub URL;本地无需检出仓库)、工作树或冲突解决构建有序的本地 HTML 阅读流程,按主题分组,并在可编辑的 Monaco editor 中内嵌显示每个文件的 diff(双向,或冲突时显示 current | resolution | incoming 三方视图)、逐行审查备注,以及可平移/缩放的变更图片对比查看器。当 commit/PR 太大,无法按 git-log 顺序逐文件阅读,且用户希望获得引导式阅读路径时使用;也用于直观审查变更后的 Playwright 截图基线/任何图片 diff(仅脚本快照模式无需编写内容)。此外,在你或其他 Agent 解决非简单的 merge、rebase、cherry-pick 或 revert 冲突后,应主动立即提供此功能,让用户在继续或提交操作前检查解决结果与冲突双方的对照。
根据原始评估笔记生成 Somnio HandShake 第 3 步——确认 PDF 文档。每当工程经理(EM)想要创建、生成或制作一份或多份 HandShake 确认文档、职业评估 PDF、资历评估文档,或任何与 Somnio 半年度绩效评估流程相关的内容时,使用本技能。即使用户说以下这类话也应触发:generar el documento del handshake、armar el PDF de la evaluacion、crear el acknowledgement para un dev、generar el informe del career path、procesar estas fichas 等类似表述。本技能同时处理单个和批量(多个开发者)生成:它会读取所有附带的 ficha 文件,预先填写能推断出的内容,在单个表格中与 EM 确认所有数据,然后为每位开发者生成一份 PDF。
将 Honey 叠加到 Superpowers 风格的工作流(subagent-driven-development、dispatching-parallel-agents、executing-plans)以及任何会派发新 subagent 的编排之上。被派发的 subagent 在隔离的上下文中运行,并不会继承会话的 Honey hook,因此它们会输出完整体量的代码和冗长的报告。当你要派发 implementer/reviewer/fixer/parallel subagent 时使用:它会给出可粘贴到每个派发提示词中的确切 Honey 指令,包含 worker 变体和 reviewer 变体,从而使这些杠杆在 subagent 内部也生效——而成本倍增实际就发生在那里。
排查 Firebase / Firestore / GCP 漏洞利用:在 JS bundle 中发现 Firebase API key、通过 signUp endpoint 进行匿名身份验证、使用 anon key 枚举 Firestore 集合、未授权读写 Realtime Database、列出 Firebase Storage 存储桶、检测 Firebase Hosting、利用 GCP service account JSON、根据泄露的 SA key 枚举 IAM policy。基于实战经验:JS bundle 中的 Firebase API key 曾使 12 个以上目标(包括医疗平台和配送应用)暴露完整的 Firestore 读取权限。当 JS bundle、APK 或 .env 文件中发现 Firebase API key(AIzaSy...),或目标使用 firebaseio.com / firestore.googleapis.com endpoint 时使用。
排查 Supabase 漏洞利用:在 JS bundle 中发现 Supabase anon key、使用 anon key 枚举 REST API 表、利用缺失的 organization_id 检查绕过 Row Level Security (RLS)、滥用 RPC 函数获取跨组织数据、列出 Storage 存储桶、使用 anon key 通过 Auth signUp/signIn、通过 WHOIS 枚举多租户、未经身份验证上传/下载存储桶文件。基于对快速构建平台上 Lovable.dev + Supabase 技术栈的实地观察,这些平台的 RLS 策略经常配置错误。当 JS bundle、.env 或 APK 中发现 Supabase URL(project.supabase.co)和 anon key(eyJ...)时使用。
排查 TLS/SSL 和 DNS 配置错误——缺少 HSTS(降级攻击)、弱加密套件、过期/无效证书、mTLS 绕过、缺少 SPF/DKIM/DMARC(电子邮件欺骗)、DNS 区域传送(AXFR)、悬空 CNAME 子域名接管、CAA 记录。这些问题单独来看大多属于 Info/Low 级别——此技能明确区分哪些发现确实有价值(可欺骗的 DMARC,且有邮件送达收件箱的证据;AXFR 返回内部主机;悬空 CNAME 接管),以及哪些会被视为最佳实践噪声而拒绝(缺少 CAA、没有 MitM 条件时缺少 HSTS)。在侦察期间用于发现基础设施弱点,并在报告前如实进行分类
实现实时 Hotwire 行为:通过 WebSocket/SSE 使用 Turbo Streams、自定义流操作、内联流标签、实时列表更新和跨标签页状态同步。当核心问题是推送式更新或流操作编排时,优先使用此技能。对于基于拉取的分页/标签页/延迟导航流程,使用 hwc-navigation-content;对于表单生命周期和验证,使用 hwc-forms-validation;对于媒体上传/播放行为,使用 hwc-media-content;对于通用加载/进度/过渡效果,使用 hwc-ux-feedback;对于非流式 Stimulus 基础知识,使用 hwc-stimulus-fundamentals。
涵盖 Stimulus 控制器基础知识:生命周期钩子、值及 valueChanged 回调、目标及目标回调、outlet、操作参数、键盘事件和控制器架构模式。当请求主要涉及 Stimulus API 和控制器设计,且与特定 Hotwire 领域无关时,优先使用此技能。表单专用工作流使用 hwc-forms-validation;Turbo 导航相关问题使用 hwc-navigation-content;Turbo Streams/WebSocket 模式使用 hwc-realtime-streaming;媒体集成使用 hwc-media-content;加载/进度/过渡 UX 模式使用 hwc-ux-feedback。
实现跨领域的 Hotwire UX 反馈模式:加载状态、忙碌指示器、进度条、乐观 UI、渲染拦截以及视图/页面切换。当核心目标是提升感知性能和用户反馈,且不局限于单一功能领域时,优先使用此技能。表单正确性和验证行为使用 hwc-forms-validation;导航/历史记录/缓存机制使用 hwc-navigation-content;推送/流编排使用 hwc-realtime-streaming;媒体专属行为使用 hwc-media-content;Stimulus 基础 API 问题使用 hwc-stimulus-fundamentals。
在构建任何新功能、规划迁移、设计系统,或把零散想法整理成计划之前,你都必须使用它。触发场景:功能需求、项目想法、头脑倾倒、"help me plan"、"spec this out"、"think through this"、"interview me"、"I want to build"、"let's design",以及任何在写代码前需要结构化梳理的无序想法。涵盖从单个规格的小项目到多阶段举措。它会进行对话式访谈,编写交互式 HTML 契约,然后生成可直接实施的 Markdown 规格。仅在明确界定的实施任务(按已知规格写代码、修 bug、重构、解释代码)中跳过。
根据学习者当前水平,利用其仓库文件和运行中的实例作为教材,讲解 Infrahub 概念(schema、对象、分支、拟议变更、检查、转换、生成器、菜单)。触发条件:用户想学习或理解 Infrahub 概念,提出“教我”“解释 X 在我的实例中如何工作”“我刚接触 Infrahub”,询问 Infrahub 中与 NetBox/Nautobot 概念对应的内容,想要引导式介绍,或想继续学习会话。不要触发:用户希望代为完成工作(使用 infrahub-managing-* skills)、需要实时运维答案(使用 infrahub-analyzing-data),或正在调试故障(使用 infrahub-collecting-diagnostics)。
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。
