Skills
收录 98,639 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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适用于用户提出“建立我的品牌安全排除列表”“在发布前设置广告位 / 主题 / 内容排除”“添加网络和受众排除”或“为审核员准备 A1 品牌安全证据”等需求；生成广告位 / 网络排除列表、内容适宜性与敏感主题屏蔽列表、受众 / 否定受众排除集，以及供审核关卡使用的整套 A1 品牌 / 广告位安全证据文件。不用于构建目标受众——请使用 audience-segment-builder；不用于计算 RQS 或作出 A1 判定——请使用 ad-account-auditor。品牌安全/排除位置/否定受众列表
当用户要求“梳理我们的定位”“列出竞争替代方案”或“为发布选择滩头细分市场”时使用；生成 Dunford 风格的定位画布——列明竞争替代方案（包括电子表格和现状）、独特属性（可验证，或转交主张台账）、价值主题（属性→利益→价值链）、按服务能力／痛点强度／可触达性评分的目标滩头细分市场，以及一句话的独特性陈述。它是信息屋唯一的上游来源，也是规范实体档案的实体信号来源。不用于信息屋或各渠道发布文案——使用 message-house-builder；不用于受众／角色画像本身——使用 audience-mapper；不用于 SEO 关键词定位——使用 keyword-research。定位画布/竞争替代品/独特价值/滩头细分
在为任何领域设计、生成 MVP 蓝图、审计、排障、重构或解释 Agent 框架时使用此技能。涵盖适用于 OpenAI、Anthropic 和 OpenAI 兼容 API 的提供商中立型 Agent 架构：Agent 循环、工具设计、记录溯源、交互式呈现、用户记忆生命周期、环境自适应工具、推测性工具执行、延迟绑定能力、权限、系统提示词、规划、目标、常驻 Agent 和持久运行时、自适应 Agent 团队、上下文压缩、记忆、技能、MCP／外部连接器、公共看板通信、实时语音 Agent、硬件 Agent 和开发板部署、自我改进的递归框架、可编程上下文、持续优化、可观测性、评估、提示词缓存、Agent 可理解的环境、反馈循环和安全。
通过 inference.sh CLI 使用 ElevenLabs、Diffrythm、Tencent Song Generation 生成 AI 音乐和歌曲。模型：ElevenLabs Music（最长 10 分钟，商业许可）、Diffrythm（快速歌曲生成）、Tencent Song Generation（含人声的完整歌曲）。能力：文本转音乐、歌曲生成、器乐、歌词转歌曲、配乐创作。用途：背景音乐、社交媒体内容、游戏配乐、播客、免版税音乐。触发词：music generation、ai music、generate song、ai composer、text to music、song generator、create music with ai、suno alternative、udio alternative、ai song、ai soundtrack、generate soundtrack、ai jingle、music ai、beat generator、elevenlabs music、eleven labs music
当用户要求“在 Product Hunt / Hacker News 上发布”“准备社区或目录发布投稿”或“规划分批发布投稿”时使用；生成各平台的投稿套件——Product Hunt 标语／展示页／首条评论大纲、客观的 Show HN 标题和正文、附带自我推广规则表的各 subreddit 帖文、分层目录投递批次，以及包含中文社区的区域渠道矩阵；另含平台红线检查（绝不拉票或组织投票互助圈）和供发布登记表使用的 T-0 投稿状态条目。不用于付费推广——使用 content-amplifier；不用于创作者渠道——使用 campaign-planner；不用于发布数据读数——使用 launch-monitor；不用于发布窗口之外的持续社区运营或发布前积累 karma——使用 participation-warmup-planner。社区发布／PH 投稿包／Show HN／目录批次／平台红线／中文渠道
当用户要求“查明直接流量究竟来自哪里”“衡量暗社交”“添加‘您是如何得知我们的’字段”或“在没有点击数据的情况下证明社交渠道带来注册”时使用；为自有分享入口生成分享链接／UTM 规范，设计替换现有表单字段的自报归因字段（先用自由文本，之后再编码），分析 GA4 直接流量构成（深层 URL 直接访问、移动应用偏差、私密推送相关性），所有推导数字均明确标记为 Estimated／代理值，并使用 GSC 与 Wikipedia 页面浏览量估算品牌搜索提升——这是 ECHO O2 背后的既定暗社交方法。不用于付费渠道归因核对（平台声称的转化与分析数据中的转化）——使用 attribution-reconciler。暗社交归因／直接流量拆解／自报来源字段／分享链路 UTM
面向 inference.sh 的 JavaScript/TypeScript SDK — 运行 AI 应用、构建 Agent、集成所有模型。包：@inferencesh/sdk（npm install）。完整 TypeScript 支持、流式传输、文件上传。使用模板或临时模式构建 Agent，工具构建器 API、技能、人工审批。适用场景：JavaScript 集成、TypeScript、Node.js、React、Next.js、前端应用。触发词：javascript sdk、typescript sdk、npm install、node.js api、js client、react ai、next.js ai、frontend sdk、@inferencesh/sdk、typescript agent、browser sdk、js integration
inference.sh 的 Python SDK —— 运行 AI 应用、构建 Agent 并集成所有模型。包名：inferencesh（pip install inferencesh）。支持同步/异步、流式传输、文件上传。可用模板或临时模式构建 Agent，并提供工具构建器 API、技能和人工审批。适用场景：Python 集成、AI 应用、Agent 开发、RAG 流水线、自动化。触发词：python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python。
当用户要求“设计员工倡导计划”“设置创始人主导的分享”或“为团队制作分享工具包”时使用；生成两种模式的倡导计划蓝图——以自愿参与为主（默认），或自上而下指派并标明其强制性与真实性风险；内容包括以 channel-registry 提案事件提交的自愿报名名单规范、要求每人采用不同内容的分享工具包、错开的人工发布时间及反刷互动组规范（不协调转发相同内容，不组建互刷圈）、符合 FTC 和《互联网广告管理办法》要求的逐人实质关联披露文案，以及 Slack/Teams 分发规范。不用于付费创作者营销活动——使用 campaign-planner。员工倡导／创始人 IP 分享／内部分享计划／披露合规
Dynatrace 中来自三种来源的网络流量分析：OneAgent 流（`default_network_flows` Grail 存储桶中主机/进程/Pod 到对端的连接）、NetFlow/IPFIX/sFlow（通过 OpenTelemetry Collector），以及云流量日志（AWS VPC / Transit Gateway；Azure 和 GCP 计划中）。用于分析实体之间的流量、按带宽找出流量大户、梳理通信依赖关系、排查连接健康状况（重置、超时、重传、RTT），并将对端解析为受监控实体。每个问题都会路由到合适的来源；来源相关的 DQL 位于参考文件中。触发词："network flows"、"top talkers”、“traffic between hosts”、“connection resets”、“TCP retransmissions”、“RTT”、“pod connections”、“network dependencies”、“NetFlow”、“IPFIX”、“sFlow”、“VPC flow logs”、“cloud network traffic”。不适用于主机网卡吞吐量或丢包（使用 dt-obs-hosts）、服务请求速率或延迟（使用 dt-obs-services），以及合成/可用性监控（使用 dt-obs-ext-monitors）。
当用户要求“个性化邮件”“添加合并标签/动态内容”“按细分群体设置条件内容块”或“确保名字和产品推荐字段能安全回退”时使用；生成带有逐标签回退值的合并标签映射、包含各细分群体变体的条件内容块规则、回退安全审计，以及对可呈现内容的 PII 防护检查，为 SEND E（互动/个性化）维度提供信息。不用于构建细分群体——使用 list-segment-builder；不用于撰写基础文案——使用 email-creative-builder；不用于评估 EQS 或执行否决检查——使用 email-quality-auditor。邮件个性化/合并标签/条件内容块/兜底默认值
当用户要求“编写持久的品牌信息层级”“构建为规范奠基的品牌信息屋”或“定义整个品牌的主叙事、三大支柱和标语”时使用；生成持久的品牌信息系统——主叙事、三个价值支柱、各角色的证明要点（分别标记为 Measured / User-provided / ''[needs source]''），以及标语/一句话介绍——为 narrative-registry 规范奠基，并作为各发布信息屋的来源。不用于单次发布的信息屋或 PR-FAQ——使用 message-house-builder；不用于主张裁定——使用 offer-claims-registry；不用于变革叙事弧线本身——使用 strategic-narrative-designer。品牌消息屋/主叙事/三支柱/标语/持久叙事 canon
当用户要求“制定社交媒体发布日历”“设置各渠道的每周时段和队列深度”或“规划常青内容的循环复用”时使用；生成持续运营的品牌日历，包括栏目分配及 hero/hub/help 配比与 give:ask 目标（均标记为 Estimated 起始启发式，需根据自身分析数据校准，不是评分规则）、各渠道的固定时段及队列深度、批量制作工作流、带有新鲜度复查的常青内容循环、用于实时／趋势内容的预留时段（依据 trend-spotter 的 go/skip 判定），以及首条评论／发布顺序操作。将发布频率承诺录入 channel registry；任何批次在 social-quality-auditor 的发布前模式给出 SHIP 判定前，都不得进入队列。不用于改编现有素材或制定付费推广日历——请使用 content-amplifier。社媒排期／内容日历／栏目配比／常青循环复用
当用户要求“设置创始人的社交销售日常流程”“为目标账户制定每日互动时段”或“将融资／招聘信号转化为销售策略”时使用；生成创始人／销售人员的每日运营安排，包括限时互动时段规范（在目标账户的帖子下发表有实质价值的评论，绝不推销）、先建立联系再提出请求的节奏规则、使用 social-pulse-monitor B2B 触发信号监控清单（融资／招聘／发布信号）的触发响应策略，以及仅将 LinkedIn SSI 作为输入诊断的季度诊断（估算值，由供应商定义，绝非目标指标）。所有数量规范均为估算值／基于社区经验；所有执行均由人工完成——不进行群发 DM、不自动发送连接请求、不自动互动（LinkedIn UA §8.2 红线）；一对一推销和 DM 操作交由 outreach-manager 处理。不适用于冷邮件序列——请使用 cold-outbound-sequencer。社交销售／创始人日常互动块／热身触达节奏／触发信号剧本
通过 inference.sh 命令行，使用 ElevenLabs Scribe 和 Whisper 模型将音频转写为文本。模型：ElevenLabs Scribe v2（准确率 98%+，说话人分离）、Fast Whisper Large V3、Whisper V3 Large。能力：转写、翻译、多语言、时间戳、说话人分离、音频事件标注。适用场景：会议转写、字幕、播客文稿、语音备忘。触发词：speech to text、transcription、whisper、audio to text、transcribe audio、voice to text、stt、automatic transcription、subtitles generation、transcribe meeting、audio transcription、whisper ai、elevenlabs stt、scribe、eleven labs transcribe
在适用框架（ICH Q2(R2) 与 Q14、USP <1220>/<1225>/<1226>、ICH M10 生物分析、CLSI EP 或 ISO/IEC 17025）下规划、执行并记录分析方法的验证、确认与转移。凡是涉及 HPLC、LC-MS/MS、GC、CE、ICP-MS、溶出度、qNMR、qPCR、NIR、配体结合或细胞法，且问题在于该方法是否适用于其预期用途时使用。触发词包括"方法验证"、"分析方法验证"、"AMV"、"验证方案"、"接受标准"、"线性"、"报告范围"、"准确度与精密度"、"重复性"、"中间精密度"、"回收率"、"LOD"、"LOQ"、"检出限"、"定量限"、"专属性"、"耐用性"、"方法转移"、"方法比较"、"Deming"、"Passing-Bablok"、"Bland-Altman"、"等效性检验"、"OOS 调查"、"ICH Q2"、"Q2(R2)"、"Q14"、"USP 1225"、"ICH M10"、"样品重测"、"ISR"、"CLSI EP"，以及任何需要证明分析方法可用的请求。
用于构建内容日历——一种可持续、可重复的发帖节奏与周期性结构（哪些支柱/形式在哪些日子、哪些平台发布），源自策略与内容支柱。当用户说出"内容日历"、"编辑日历"、"社交媒体日历"、"发帖排期"、"内容计划"（持续性）、"我每周该发什么"、"帮我做一套发帖例行机制/节奏"，或希望得到一套可重复的系统而非某一期的内容时使用。先读取 social-strategy、content-pillars 和 brand-profile；按实际产能确定节奏；搭建由内容板块和命名系列组成的周期性骨架，并为反应性/趋势内容预留空间；设定规划节奏（批量作业、缓冲、复盘）。将某一期的简报交给 batch-content-plan，内容交给写作类技能，排期交给 scheduling-and-queue。若要填满某个具体的周/月并给出实际内容，请使用 batch-content-plan；若要做更高层级的渠道/目标选择，请使用 social-strategy。
当用户要求“追踪邮件发送后的实际投递位置”“查看种子列表中收件箱、垃圾邮件和促销邮件的结果”“追踪 Gmail Postmaster / Microsoft SNDS 声誉趋势”或“上次发送后投递位置是否下降”时使用；生成按服务商划分的收件箱／垃圾邮件／促销邮件投递情况、基于 Postmaster + SNDS 的域名／IP 声誉趋势、列出具体回退项的逐次发送差异，以及基于用户导出遥测数据、可重复使用的 SEND-S 投递快照。不用于发送前 SPF/DKIM/DMARC 身份验证预检——使用 deliverability-qa；不用于计算 EQS 或运行否决项——使用 email-quality-auditor。邮件收件箱落点监测/收件箱vs垃圾邮件/Postmaster声誉趋势
当用户要求“根据我的列表创建邮件分群”“创建活跃／流失／RFM 分群”“设置购物车弃购或生命周期阶段受众”或“创建退订和退信抑制名单”时使用；将用户自己的列表／CRM／GA4／电商导出数据转化为行为、属性和生命周期阶段分群及抑制名单，并将各分群规模标记为 Measured／Estimated，为 SEND E（互动／定向）维度提供信息。不用于评估 EQS 或执行否决——使用 email-quality-auditor；不用于身份验证或垃圾邮件内容检查——使用 deliverability-qa。邮件列表分群／生命周期分群／抑制名单／流失召回
当用户要求“设置转化价值，让 tROAS 优化利润而非订单”“将利润率映射到购买价值”“为潜在客户／电话／注册转化建立价值规则”或“关注利润而非营收，停止按营收出价”时使用；定义并 QA 转化价值模型，包括单次转化价值、利润率／净价值调整、静态与动态价值规则、非营收行为的代理价值，以及价值与数量的合理性检查，并产出价值模型规范和上线前价值 QA 表。不用于检查标签是否触发或 UTM 是否规范——使用 conversion-signal-qa；不用于跨平台重复计数去重——使用 attribution-reconciler；不用于 R1/R2 评分——这属于 ad-account-auditor 的评分否决项。付费广告转化价值建模/利润出价/价值规则QA
当用户要求“扩大邮件列表”“设计引流赠品／注册激励”“设置双重确认订阅”或“规划推荐／邀请循环”时使用；生成邮件列表增长计划，包括获客渠道、引流赠品／激励方案、合规的双重确认订阅采集流程规范、推荐循环机制，以及订阅者增长／每次确认订阅成本目标（标记为 Estimated），供 SEND-S（获客时采集的同意质量）和 SEND-N（生命周期入口）使用。不用于注册页／弹窗 UX 本身——使用 landing-optimizer；不用于记录订阅同意——使用 consent-registry；不用于确认邮件文案——使用 email-creative-builder。邮件列表增长／lead magnet／双重确认／推荐循环
当用户要求“规划发布定价”“设计定价梯度／套餐”或“设置发布折扣／早鸟优惠”时使用；生成发布定价与套餐方案，包括梯度结构和命名、与信息框架一致的价值—价格映射、有真实截止理由的发布优惠阶梯、带有发布后转正路径的 Beta／早期采用者定价，以及保证／退款条款；所有价格声明和优惠条款都会提交到 memory/events/claims.ndjson。不用于规范的优惠／声明记录——使用 offer-claims-registry；不用于付费简报订阅经济分析——使用 newsletter-monetization-planner；不用于广告竞价——使用 bid-strategy-planner。发布定价/梯度打包/早鸟优惠/保证设计
当用户要求“建立故事库”“收集我们的起源故事和客户故事”或“为信息整理可复用的证明故事”时使用；汇集可复用的叙事单元，包括起源、创始人、客户、转变和证明故事。每个单元都关联 claims-ledger ID 和 message-house 支柱，每项证明均标记为 Measured / User-provided / [needs source]。不用于撰写 message house 或支柱——请使用 message-system-architect；不用于制定品牌语调或命名规则——请使用 brand-language-codifier；不用于撰写完整长篇文案——请使用 content-writer；不用于判定证明是否属实——请使用 offer-claims-registry。品牌故事库／起源、客户与转变／证据故事单元
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。