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收录 99,064 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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以多种形式（10 分钟、5 分钟、2 分钟、1 分钟电梯陈述、投资人邮件）制作面向投资人的路演话术。产出路演叙事、问答准备、路演评分标准和可选的投资人角色扮演练习。当用户想制作 pitch、准备投资人会议、撰写创业路演、编写融资故事线或练习路演时使用。触发词包括 "pitch deck"、"investor pitch"、"pitch my startup"、"fundraising deck"、"seed deck"、"how to pitch"、"investor meeting"、"demo day"、"prepare pitch"、"pitch script"、"elevator pitch for investors"、"pitch practice"、"practice my pitch"、"investor roleplay"，或任何向投资人、加速器或合作伙伴介绍创业项目的请求。可独立使用——无需先进行创业设计环节，但若已有相关成果也会加以利用。
处理 CRE（Chainlink Runtime Environment）的 Go 和 TypeScript 工作流、CRE CLI、模拟和部署。将 CRE Connect watchers、gas-less Smart Accounts 和 dta.v2 相关请求转交给 chainlink-cre-connect-skill；将私有文档 LLM 推理转交给 chainlink-confidential-ai-attester-skill。本 skill 不处理包含文档的 enclave 工作流逻辑。适用于 CRON、HTTP 和 EVM-log 触发器、HTTP 和 EVM 读写、密钥及监控，即使用户没有提到 CRE。
通过 inference.sh CLI 使用 OpenAI GPT-Image-2 生成和编辑图像。模型：GPT-Image-2。功能：文生图、图像编辑、图像修复、基于蒙版的编辑、多图参考、批量生成。适用于：产品样机、营销视觉素材、图像编辑、概念艺术、图像修复、照片处理。触发词：gpt image、gpt-image-2、openai image、chatgpt image、dall-e、dalle、openai image generation、gpt image edit、gpt inpainting、openai dall-e、gpt 4o image
通过 inference.sh CLI 使用 Alibaba HappyHorse 1.0 模型生成和编辑视频。模型：HappyHorse T2V、I2V、R2V、Video Edit。功能：文生视频、图生视频、参考视频生成、自然语言视频编辑、角色保持、720P/1080P、最长 15 秒。适用于物理效果逼真的视频、视频编辑、角色一致的内容、产品演示和社交媒体。触发词：happyhorse、happy horse、alibaba video、happyhorse 1.0、dashscope video、alibaba happyhorse、video editing ai、ai video editor
通过 inference.sh CLI 使用 Pruna P-Image 模型生成图像。模型：P-Image、P-Image-LoRA、P-Image-Edit、P-Image-Edit-LoRA。功能：文生图、图像编辑、LoRA 风格、多图合成、快速推理。Pruna 优化模型以提升速度，同时不损失质量。触发词：pruna、p-image、pruna image、fast image generation、optimized flux、pruna ai、p image、fast ai image、economic image generation、cheap image generation
通过 inference.sh CLI 使用 Pruna P-Video-Avatar 生成口播头像视频。将肖像图片转换为带内置 TTS 的逼真口播视频。速度比竞品快 18 倍，成本低 6 倍。模型：P-Video-Avatar、P-Image（用于肖像生成）。功能：文本生成头像视频、音频驱动头像、30 种声音、10 种语言、720p/1080p、内置 TTS、动态背景、全身控制。适用于 AI 主播、产品演示、说明视频、虚拟网红、营销、教育、多语言内容、UGC、游戏头像。触发词：avatar video、talking head、ai avatar、p-video-avatar、pruna avatar、video avatar、ai presenter、digital human、virtual presenter、lipsync、talking avatar、ai spokesperson、heygen alternative、synthesia alternative、veed alternative、fabric alternative、omnihuman alternative
通过 inference.sh CLI 使用 Pruna P-Video 和 WAN 模型生成视频。模型：P-Video、WAN-T2V、WAN-I2V。功能：文生视频、图生视频、支持音频、720p/1080p、快速推理。Pruna 优化模型以提升速度，同时不损失质量。触发词：pruna video、p-video、pruna ai video、fast video generation、optimized video、wan t2v、wan i2v、economic video generation、cheap video generation、pruna text to video、pruna image to video
当有人上传原始的对镜讲述视频（手机片段、自拍视频、网络摄像头录制），并希望按照自己的品牌风格剪辑成短视频、TikTok 或 YouTube Short 时使用，例如“edit this”“make this a reel”“cut this down”“add captions and graphics”“send it to CapCut”。也适用于首次安装此技能或用户说“set up my brand”时，以及用户想为短视频制作封面或缩略图时（“open my thumbnail studio”“make a cover”）。
通过 inference.sh CLI 使用 ByteDance Seedance 2.0 生成视频。统一模型支持文本生成视频、图片生成视频和参考视频生成视频，并提供同步音频，时长为 4-15s，最高分辨率为 1080p。提供 Pro 和 Fast 版本。Studio 版本带有私有素材库，可保持人物肖像一致性。适用于社交媒体视频、音乐视频、产品演示、动画内容和带声音的 AI 视频。触发词：seedance、seedance 2、bytedance video、seedance t2v、seedance i2v、seedance r2v、video with audio、seedance 2.0、bytedance seedance、seedance studio
面向电子项目的 BOM（物料清单）管理 —— 这是统一 BOM 生命周期的工作流技能，协调 DigiKey、Mouser、LCSC、element14、JLCPCB、PCBWay 和 KiCad 等技能。创建、更新和维护 BOM，将元件编号、成本和数量作为 KiCad 元件属性存储。凡涉及元器件采购、报价、下单、分销商搜索、BOM 导出或生产准备的任务，务必触发此技能 —— 即使用户点名了某个分销商或制造商（例如“search DigiKey for…”、“generate JLCPCB BOM”、“order from Mouser”）。该技能会分析原理图，找出采购方面的缺口，针对每个缺口推荐应调用的分销商/生产技能，并将结果写回为元件属性 —— 实际搜索由 Agent（或用户）通过所调用的技能完成。在出现“我需要哪些元器件”、“订购元器件”、“这要花多少钱”、“为 JLCPCB 导出”、“为这块板子找元器件”、“比较价格”或“查库存”等表述时也应触发。
使用 FlowStudio MCP 的缓存存储大规模治理 Power Automate 流和 Power Apps。按业务影响对流进行分类，检测孤立资源，审计连接器使用情况，执行合规标准，管理通知规则并计算治理评分——全部无需 Dataverse 或 CoE Starter Kit。在被要求执行以下任务时加载此技能：标记或分类流、设置业务影响、指定所有者、检测孤立对象、审计连接器、检查合规性、计算归档评分、管理通知规则、进行治理审查、生成合规报告、对制作人进行离职移交，或任何涉及向流写入治理元数据的任务。需要 FlowStudio for Teams 或 MCP Pro+ 订阅——详见 https://mcp.flowstudio.app
通过 ESPN 公共端点获取 PGA Tour、LPGA 和 DP World Tour 的高尔夫数据——赛事排行榜、记分卡、赛季赛程、球手资料/概览以及新闻。零配置，无需 API 密钥。适用于：用户询问高尔夫比分、赛事排行榜、记分卡、PGA Tour 赛程、球手资料、球手赛季数据、LPGA 战绩或高尔夫新闻时。不适用于：用户询问其他运动时——请改用 football-data（足球）、nfl-data（NFL）、nba-data（NBA）、wnba-data（WNBA）、nhl-data（NHL）、mlb-data（MLB）、tennis-data（网球）、cricket-data（板球）、cfb-data（大学橄榄球）、cbb-data（大学篮球）或 fastf1（F1）。博彩赔率请用 polymarket 或 kalshi。新闻请用 sports-news。
指导在 SAP BTP 上使用 SAP AI Core 和 SAP AI Launchpad 开发企业级 AI/ML 工作负载。适用于：部署生成式 AI 模型；使用模板化/过滤/知识库接地构建编排工作流；结合向量数据库实现 RAG；使用 Argo Workflows 管理 ML 训练流水线；配置内容过滤与数据脱敏以保护 PII；使用 Generative AI Hub 进行提示词实验；通过 Prompt Registry 管理提示词模板；或将 AI 能力集成到 SAP 应用中。涵盖服务计划（Free/Standard/Extended）、模型提供商（Azure OpenAI、AWS Bedrock、GCP Vertex AI、Mistral、IBM、Perplexity）、编排模块、嵌入、工具调用和结构化输出。
在全新、由任务独占的 git worktree 中完成完整的 PR 生命周期：通过 ulw-loop 技能实现，并强制执行有证据支撑的人工 QA → 生成评审者可读的英文 PR → 验证循环（CI + Cubic，仅在 Cubic 配额耗尽时才跳过）→ 默认合并 → 清理 worktree。将一个任务拆分为最小、可独立合并的原子 PR，并通过由并行子 Agent 或团队驱动的「每个 PR 一个 worktree」方式并发构建其中相互独立的部分。无上限循环：任何未通过的关卡都会把你送回该 PR 的 worktree 内进行修复与重新 QA。凡是需要以 PR 形式交付的实现工作，均可使用。触发词："create a PR"、"implement and PR"、"work on this and make a PR"、"implement issue"、"land this as a PR"、"split into atomic PRs"、"parallel PRs"、"work-with-pr"、"PR workflow"、"implement end to end"，即使用户只说 "implement X"，只要上下文暗示需要以 PR 交付。
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。