Skills
收录 99,448 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
游戏设计技能的共享工具：包含一个入口脚本（studio.py）和一个 Python 包，可验证概念记录、物品、永久升级、敌人、战斗计算、单局内成长构筑、属性预算、强化与制作、货币流转、关卡遭遇和试玩记录；根据预算曲线拟定物品和敌人；模拟 Roguelike 元进度；检查设计文档中的数值来源标签；提供只读浏览器查看器，展示项目的全部设计数据及验证结果；并为 Claude Code 安装只读评审 Agent 和数据检查钩子。查看、检查或模拟游戏设计数据，为游戏项目设置 Claude Code 钩子，或此仓库中的其他技能要求运行检查时使用。
将游戏玩法视频（由 MiniMax H3 Max、Seedance 等视频模型生成，或任意片段）转换为真正可玩的 Three.js WebGL 游戏。游戏中的每张图像、3D 模型、音效和音乐轨道均由 fal 生成，并通过视频与游戏的并排画面，以及用键盘操作游戏并录下精彩片段的场景来验证成果。提供脚本用于分析视频（帧、调色板、剪辑点）、运行并记录 fal 模型、以真实帧率录制游戏测试、比较游戏与视频，并找出一段视频中最精彩的片段。用户希望将视频、AI 游戏玩法片段或游戏概念“变成游戏”“变得可玩”“在浏览器中重现”或“用 Three.js/WebGL 重建”时使用。不适用于游戏引擎（Unity、Unreal、Godot），也不用于复制现有商业游戏。
为没有相关知识的人改造现有网站（协会、商店、诊所、旧 Jimdo、Wix 或 WordPress 网站）。无需询问，立即开始现状盘点：记录所有页面、每项功能（表单、报名、预约、PDF、价格、图库、地图、语言）和全部内容，并将旧网站的照片保存到 docs/bestand.md。之后只询问当事人才知道的信息，并通过规划和设计推进到新网站，不会在未经询问的情况下丢失任何功能。遇到“改造……” “改造我们的网站”“我们的网站过时了”“更新网站”“重新上线”“不再使用 Jimdo、Wix 或 WordPress”“重做旧网站”等请求时使用；有人只发送网站地址（https://…）而没有其他文字时，也立即使用。
在任意代码仓库中发布一次 Semantic Versioning 版本：找到版本来源，根据上一个标签以来的提交确定 MAJOR、MINOR 或 PATCH，更新清单、变更日志和任何当前版本行，然后提交并创建带注释的标签，将推送留给用户。适用于：（1）用户希望提升版本、发布或标记版本，或准备发布说明；（2）用户询问下一个版本应该是什么；（3）仓库自上一个标签以来有提交，需要添加变更日志部分；（4）用户提到：/bumpv、bump version、release this、new version、tag a release、semver、CHANGELOG.md、Keep a Changelog、chore(release)、git describe、annotated tag、--follow-tags、package.json version、Cargo.toml、pyproject.toml、“what version should this be”。包含 Node、Rust、Python、Go、PHP、Ruby、.NET 和 Dart 的版本来源表、提交到版本级别的映射、工作区干净的前提，以及确保执行 `git push --follow-tags` 后远程保留标签的带注释标签检查。适用于任何 git 仓库；仓库自身的清单、标签前缀、变更日志位置和发布约定是衔接点。它不是发布工具：不会推送、创建 GitHub Release 或运行包注册表发布，也只为单个包设置版本，不处理 monorepo 工作区。
安装、设置并使用 tailwindcss-concentric 插件，修复并避免 Tailwind CSS v4 项目中嵌套圆角不匹配。当用户要求添加或设置 tailwindcss-concentric、审查或修复嵌套边框圆角时使用；构建或审查 UI 时，如果圆角元素位于带内边距或边框的圆角父元素内（如含媒体内容的卡片、搜索栏或工具栏中的按钮、分段控件、选择环、模态框、输入组），也使用。遇到 rounded-[calc(...)] 等硬编码内层圆角，或用户提及同心、嵌套、内侧或外侧圆角时同样适用
使用 macOS 安装程序在 macOS 机器上安装 Datadog Agent，默认启用基础设施指标、日志和 APM 跟踪数据接收，并可选启用实时进程、APM 埋点、自定义标签和服务管理。用户希望在 Mac 上安装 Datadog Agent、在 macOS 上设置 Datadog，或使用 Datadog 监控 macOS 开发机或 CI 机器时使用。不适用于在 Linux、Windows、Docker 或 Kubernetes 上安装 Agent（请使用 dd-agent-install-linux、dd-agent-install-windows、dd-agent-install-docker 或 dd-agent-install-kubernetes），也不面向托管云主机群。需要有效的 API key 和 application key；如果缺少，请先运行 `dd-account-setup`。
在 Windows Server 主机（单台机器或机群）上安装 Datadog Agent，支持云端部署（AWS Systems Manager、GCP VM Manager、Azure Run Command）、MSI 属性、FIPS、自定义标签和高级配置。默认启用基础设施指标、日志和 APM 跟踪接收。适用于用户希望在 Windows 服务器上安装 Datadog Agent、将 Datadog 部署到 Windows VM，或在 Windows Server 2022 或其他 Windows Server 版本上设置 Datadog Agent 的情况。不在 Linux、macOS、Docker 或 Kubernetes 上安装 Agent（请使用 dd-agent-install-linux、dd-agent-install-macos、dd-agent-install-docker 或 dd-agent-install-kubernetes），也不会连接云服务商集成。需要拥有有效 API 密钥和应用密钥的 Datadog 账户；如果缺少密钥，商业站点请先运行 `dd-account-setup`，政府站点则直接提供密钥。
通过在用户选择的存储桶上配置 S3 Inventory，并使用 DataDog/storage-management-datadog/aws Terraform 模块预配目标存储桶、目标存储桶策略、Datadog 读取策略和 Storage Management 同步，为 AWS S3 设置 Datadog Storage Management。支持多区域和 SSE-KMS 目标，并可选配置 S3 访问日志。适用于用户希望为 S3 存储桶设置 Storage Management、在 Datadog 中监控 S3 存储，或启用 S3 存储管理的情况。不会将新的 AWS 账户连接到 Datadog，也不会部署 Datadog Forwarder Lambda（该功能为 `dd-aws-log-forwarding`）。需要已有的基于角色的 Datadog AWS 集成；如果缺少，请先运行 `dd-aws-integration`。
为 AWS RDS 上的 PostgreSQL 设置 Datadog Database Monitoring（DBM）：在实例的参数组中启用 pg_stat_statements，然后通过 CloudFormation 部署托管 Agent、通过 Terraform 配置 Agent，或配置现有 Agent，并设置只读的 datadog 监控用户。用户希望为 RDS Postgres 数据库设置 Database Monitoring、监控 Postgres RDS 实例的查询性能、在 RDS 上为 Postgres 启用 DBM，或使用 Terraform 设置 RDS Postgres 数据库的 DBM 时使用。不支持 Aurora、RDS Multi-AZ DB 集群或只读副本（应引导用户使用源写入实例或查看 DBM 文档），也不为其他数据库引擎设置 DBM。需要包含该实例的 AWS 账户已配置 Datadog AWS 集成；如果尚未配置，请先运行 `dd-aws-integration`。
为 GCP 设置 Datadog Cloud Cost Management：启用 BigQuery 和 BigQuery Data Transfer API，引导用户将 Cloud Billing 详细用量导出到 BigQuery，然后使用 Terraform 配置 GCS 存储桶和 Datadog 文档中为 Datadog 服务账户预定义的 IAM 角色绑定，并通过 datadog_gcp_uc_config 注册成本配置。用户希望跟踪 GCP 云成本、为 Datadog 设置 GCP 账单导出，或设置 GCP 的 Cloud Cost Management 时使用。不创建 GCP 集成或 Datadog 服务账户本身。需要已有 Datadog GCP 集成；如果尚未配置，请先运行 `dd-gcp-integration`。
使用 Terraform 设置 GCP 日志转发到 Datadog。创建运行 Google 的 Cloud_PubSub_to_Datadog 模板的 Dataflow 流水线，通过 Pub/Sub 主题和订阅接收所选项目和/或文件夹的日志接收器数据，并配置死信队列、GCS 暂存存储桶，以及保存专用 Datadog API 密钥的 Secret Manager。适用于用户希望将 GCP 日志转发到 Datadog、设置 GCP 日志转发，或将 Cloud Logging 发送到 Datadog 的情况。不会创建 GCP 集成，也不会设置指标收集。需要 Datadog GCP 集成；如果缺少，请先运行 `dd-gcp-integration`。
诊断 Mac（尤其是同时运行 Claude Code、其他 AI 编码工具或多个基于 Electron 的 IDE 的 Mac）因内存压力和交换空间抖动而变慢、卡住或冻结的原因。涵盖读取实际交换空间和内存数值、查找 MCP 服务和插件进程的资源膨胀、发现孤立或重复的后台进程、安全清理可重新生成的缓存，以及识别被终止的进程因受其他程序监管而不断重启的情况。用户表示 Mac/MacBook 变慢、卡顿、卡住、冻结、“占用太多内存”或“内存压力很高”，或要求查找、停止、终止占用 RAM 或 CPU 的进程时使用。本 Skill 中的所有修复均可撤销（停止、终止、禁用、清除缓存），不会删除或卸载任何内容，并会在执行前明确说明。
通过 `orca` CLI 管理 Orca 管理的 worktree、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、产物、技能共享、worktree 评论以及 Orca 内嵌浏览器。用户提到“$orca-cli”“Orca worktree”“child worktree”“spawn codex/claude in a worktree”“read/wait/send Orca terminal”“handoff”／“handover”／“give this to another agent”“Orca browser”“orca artifacts”或“share skills”时使用。涉及 Orca 状态时，优先于直接使用 git worktree、临时 PTY 或 Computer Use。仅当可见窗口需要 GUI 控制，且 CLI、文件系统或 API 无法完成时，才使用 Computer Use。
通过 Headless 360 (H360) MCP 工具 discover、describe、dispatch_readonly 和 dispatch 读取组织状态并更改 Setup。存在 H360 工具且问题需要查询组织状态，而非由技能或 sf 命令读取时使用：包括 Setup 设置、功能或许可证访问权限、组织专属限制、健康检查、版本更新，以及 H360 设置和错误（401、403、404、ROUTE_NOT_FOUND、INVALID_ARGUMENT）。以下情况不要触发：记录、SOQL、架构、sf org list limits 中的限制、部署或插件相关问题。
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。