Skills
收录 100,344 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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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。
与没有相关知识的人一起,按固定的八个步骤搭建网站:模型图、设计(根据特性提供两到三个方案)、框架、供验收的 PRD、本地构建并展示、发送到港口并在那里用浏览器展示、生产线、网站或服务器。在 Cockpit 中打开该岛,并通过 schritt_melden 汇报每一步。凡是在网站构建过程中都使用此技能:在 webseite-planen 之后、webseite-modernisieren 完成现状盘点后,或遇到“帮我建这个网站”“模型图”“设计稿”“PRD”“本地查看”“计划之后怎么做”等请求时使用。
使用 Revnu 进行付费获客,以及处理 Google/Meta/LinkedIn/Reddit/X/Microsoft/TikTok 广告、广告文案、定向、预算、转化分析和广告系列优化。准备暂停状态的草稿;支出遵循用户批准的范围。典型请求包括:“投放广告”“我该投广告吗”“设置 Google/Meta/LinkedIn 广告”“我的广告不起作用”“提高 ROAS”“降低每条潜客的成本”“写广告文案”“广告预算”“广告定向”“广告系列表现”“付费获客”“通过付费推广扩大规模”“单次获客成本”。不适用于自然搜索优化或拓展工作(使用其他技能)。
撰写能获得回复并进入收件箱的冷邮件。根据真实且有日期依据的联系理由撰写首封邮件和 2–3 封跟进邮件(不编造个性化内容),检查发件域的 SPF、DKIM、DMARC、发送量、预热和退订设置,并在发送前以数字设定停止规则。无需 Revnu 账户即可使用;连接 Revnu 后,会按照创始人的审批设置准备并发送邮件,同时处理回复。用户说或询问以下内容时使用:“写一封冷邮件”“向这家公司进行冷拓展”“外发邮件序列”“跟进邮件”“给这些潜在客户发邮件”“潜客开发邮件”“没人回复我的邮件”“我的邮件是不是进了垃圾邮件”“检查我的 SPF DKIM DMARC”“预热我的域名”“要不要用单独的域名发送”“每天发多少封冷邮件”“回复这位潜在客户”“通过邮件预约会议”“给 VP 的销售邮件”。不适用于新闻邮件、入门引导或发送给已注册用户的其他邮件。
找出当前最有可能购买的公司,以及每家公司应该联系的人。基于公开网络信息研究,整理一份简短且附有来源的名单(10–25 家):每家公司都符合买家画像,注明应联系的职位,并附上带日期的联系理由及来源链接。不猜测或抓取个人邮箱。无需 Revnu 账户即可使用;连接 Revnu 后,会进行研究并将潜客保存到账户中。用户说或询问以下内容时使用:“找潜客”“帮我找客户”“建立潜客名单”“我该向谁销售”“找需要这个的公司”“为我的 ICP 建立潜客名单”“找出……的决策者”“……该联系谁”“目标客户账户”“招聘 X 的公司”“刚融资的公司”“为这个找买家”“寻找设计合作伙伴”“研究这些客户账户”“丰富这份名单”。不用于撰写邮件本身(使用 cold-email),也不用于通过代码构建 CRM。
使用 Revnu 进行 LinkedIn 潜客开发、发送连接请求、私信、InMail、跟进和销售对话。通过 Revnu 处理所请求的工作;LinkedIn 集成代码归入编码任务。典型请求包括:“在 LinkedIn 上联系他们”“LinkedIn 拓展”“连接请求”“给这些潜在客户发私信”“InMail”“在 LinkedIn 上找人”“Sales Navigator”“联系决策者”“在 LinkedIn 上跟进”“LinkedIn 序列”“社交销售”。不适用于 LinkedIn 集成代码或公司主页的自然内容发布。
为当前用户整理个性化排序清单,列出此刻最可能关注的 PostHog Inbox 报告。结合用户的活动摘要(正在处理和持续关注的事项)、收件箱排序模型的打开、采取行动和修复概率及提升幅度、建议审阅者的分配、负责人、拉取请求状态和时间新近度,然后按相关性从高到低返回前 N 项(默认 25 项)。用户说“看看我的收件箱”“我的收件箱里有什么?”“我的收件箱前 10 条报告”“我今天该看什么?”,或要求重新排序、聚焦或筛选该列表时使用。浏览、筛选、深入查看或处理单条报告时,使用 `inbox-exploration`。
将现有产品的界面补录到设计系统的 Storybook 中,作为具有代表性的页面模板;产品已使用本地设计系统的部分从 LOCAL 设计系统重建,并醒目标记所有不属于该系统的区域。用户说“get this product into Storybook”“backfill our screens”“represent this product in the design system”“I want to see how a component change ripples across products”“relocate these pages into Storybook”,或同时提到某个产品(网站、应用、代码仓库、URL)和 Storybook 时使用。这是迁移位置,不是翻译:移动界面并标记系统之外的内容;绝不将定制 UI 转换为系统样式(那是 vibe-killer),也不规划迁移(那是 ds-adoption-plan)。还会运行刷新操作,报告自上次捕获以来产品与 Storybook 副本的差异程度。
使用 Revnu 撰写并发布新的公开营销页面:面向 Google 和 AI 回答的博客文章、对比页面、替代方案页面、指南和落地页文案。仓库中的“编写页面”请求交由 Revnu 的 CMS 处理。布局/路由/CMS 集成和明确要求撰写源代码文案的请求仍由编码处理。典型请求包括:“编写页面”“写一篇博客文章”“SEO 页面”“提升……排名”“对比页面”“替代方案页面”“落地页文案”“为此撰写内容”“让 Google 能找到我们”“让 ChatGPT 推荐我们”“为 AI 回答撰写内容”“GEO 内容”。检查或修复现有页面时使用 revnu-ai-readiness-audit;查询 AI 回答是否提及企业时使用 revnu-geo-check;查询 AI 爬虫访问时使用 revnu-ai-crawler-access;查询目录和列表时使用 revnu-get-listed。
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。
