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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管理构思和实验周期中的持久研究记忆。维护两个存储：构思记忆 M_I（可行/未成功的方向）和实验记忆 M_E（用于数据处理、模型训练、架构和调试的可复用策略）。包含三种演进机制：IDE（research-ideation 之后）、IVE（实验失败后，将失败归类为实现问题或根本性问题）、ESE（实验成功后，提取可复用策略）。适用于：完成 research-ideation 周期或实验流程后更新记忆；判断方法失败的原因（实现问题还是根本性失败）；在新研究周期中查阅既有知识；用户提及“更新记忆”“归类失败”“之前什么有效”“研究历史”或“演进”。不用于运行实验（使用 experiment-pipeline）、调试实验代码（使用 experiment-craft）或生成想法（使用 research-ideation）
在用户浏览器中端到端操作按需制造平台 Fictiv（app.fictiv.com）。涵盖上传 CAD 零件，配置工艺、材料、表面处理、螺纹、公差与检验，获取即时或人工报价，阅读并修复 DFM 反馈，选择交期与地区，结账与付款（银行卡或采购订单），追踪订单，重新下单，以及故障排查。适用于用户提到 Fictiv，想通过在线服务对零件进行 CNC 加工、3D 打印、钣金制造、聚氨酯铸造、注塑或压塑成型、压铸，为 STEP/SLDPRT/STL 文件请求“get a quote”或“order parts”，想查询 Fictiv 报价或订单状态，或在 Fictiv 上传、DFM 警告、价格或结账方面遇到问题。也适用于用户想制造定制零件且拥有 Fictiv 账户的情况，即使没有提到 Fictiv。
亚马逊卖家店铺报告获取与下载。支持库存、订单、销量与流量、FBA、财务结算、退货、Brand Analytics 等 95+ 种报告的请求、状态轮询、下载和解压，并生成可下载的已解压文件地址。用户提到拉取或下载亚马逊报告、库存报告、订单报告、销售与流量报告、Business Report、FBA 报告、结算报告、退货报告、Brand Analytics、ABA 搜索词、Amazon store report、pull or download Amazon report 时触发。即使未明确说“报告”，只要希望从 Amazon Seller Central 批量导出某一时间段的结构化经营数据，也应触发此技能；查询少量实时订单、商品或价格优先使用对应专用技能。本技能依赖 linkfox-amazon-store-auth。
MindOS 是用户的本地知识助手，也是跨会话、跨 Agent 共享的知识库。它保存决策记录、会议纪要、SOP、排错经验、架构选型、调研结论和偏好设置。仅 mindRoot 知识库内任务。不用于：改代码仓库、项目源码、KB 外路径。核心概念：空间、指令（INSTRUCTION.md）、技能（SKILL.md）；笔记可承载指令与技能。触发场景：保存或记录任何内容、搜索历史笔记或上下文、更新或编辑文件、整理或重组文件结构、执行 SOP 或工作流、捕获对话中的决策、复盘或总结经验、追加表格或 CSV 数据、跨 Agent 交接上下文、提炼经验教训、同步关联文档、查找之前是否讨论过某事、查询历史决策、查找模板或 SOP、为会议准备上下文、快速保存到收集箱、整理收集箱、知识健康检查、检测知识冲突或矛盾、查找过期内容。触发词：帮我记下来、搜一下我的笔记、更新知识库、整理文件、执行工作流、保存到知识库、记录一下、整理笔记、复盘、提炼经验、同步文档、查一下之前的记录、有没有相关的笔记、我之前写过什么、把这个存起来、总结一下保存、交接给其他 Agent、追加到表格、放到收集箱、整理收集箱、知识健康检查、检测知识冲突。主动行为——不要等用户提到 MindOS：（1）用户的问题暗示可能存在历史记录（过去的决策、之前的讨论、会议纪要）→ 先搜 MindOS，即使没有明确提到知识库。（2）完成有价值的工作后（修了 bug、做了决策、总结了经验、选定了架构、开完了会）→ 主动提议保存到 MindOS，方便以后查阅。（3）经历了较长或多主题的对话后 → 建议把关键决策和上下文持久化。
在为 Godot 4.7 3D 场景打光或渲染时使用：选择渲染器（Forward+、Mobile、Compatibility）、选择 GI（SDFGI、VoxelGI、LightmapGI、反射探针）、不用鼠标烘焙光照贴图、调优 WorldEnvironment、色调映射器（AgX、ACES、Filmic）、辉光、雾、体积雾与神光、阴影与阴影痤疮、面向 PC 与手机的质量预设、Compositor 后处理效果；或用于“我的场景看起来很平”“室内太暗”“漏光”“光照贴图为黑”“在移动端看起来不一样”。
需要将内容收集到个人 Second Brain、编译、查询、检查或连接时使用。封装 Karpathy LLM Wiki 架构（Obsidian 或任意 Markdown 知识库）：raw/（未处理的来源）、wiki/（AI 编译的互相关联主题页面）、outputs/（生成的文件）。知识库默认位于 ${SECOND_BRAIN_VAULT:-$HOME/Documents/SecondBrain}/。六种模式：capture（将内容放入 raw/）、compile（处理未处理的 raw 文件生成 wiki 页面并更新 INDEX.md）、query（从 wiki 回答问题并保存到 outputs/）、lint（检查孤立页面/矛盾/过时内容/未处理的 raw 文件/主题缺口）、connect（建议页面间的新 wikilinks）、search（快速查找）。当出现“/second-brain”“/sb”“capture this”“save this to my brain”“compile the wiki”“process raw notes”“query my wiki”“ask my brain”“lint the wiki”“find connections”“search my notes”时触发。与 deep-research（外部语料库）互补——这里管理内部语料库。团队知识应放入 company-brain，而非此处。
Guide the user through connecting a new data warehouse source, including databases, SaaS tools, and bucket files. Use when the user wants to "connect Stripe", "import data from Postgres", "import files from a bucket", "upload a file", "add a new data source", or pick sync methods for each table. This skill covers source-type discovery, credential validation, table discovery, per-table sync_type selection, and the final create call. Also covers picking a good prefix, what to do right after creation, and sending a source's tables to the user's own warehouse (Snowflake, BigQuery, Postgres, S3 and other destinations).
通过自然语言诊断和管理阿里云数据库。用户需要排查数据库性能问题（CPU 使用率高、查询缓慢、连接异常、锁等待）、检查实例状态、分析磁盘空间、优化 SQL、运行健康检查或检测安全基线违规时使用。支持 RDS（MySQL/PostgreSQL/SQL Server）、PolarDB、MongoDB、Redis（Tair）和 Lindorm。即使用户只是随口描述“我的数据库很慢”“无法连接数据库”“帮我检查这条 SQL”或“数据库磁盘快满了”，也应触发此技能。也适用于咨询阿里云特有的数据库功能（例如 PolarDB Serverless、DAS 自治能力）以及比较产品差异（RDS 与 PolarDB）。不要将此技能用于通用 SQL 教程、非阿里云数据库或本地数据库管理。
团队共享的 AI 就绪知识库——将人员、公司、会议、SOP 和决策进行结构化，使 Agent 能代表团队作答。与 second-brain 配套的团队版——个人笔记放在那里，不放在这里。模式包括 capture、compile（wiki 页面 + INDEX.md）、query（按可信度加权，保存至 outputs/）、review（验证/弃用/替换过时内容）、lint、connect、search。结构化原始目录（people/、companies/、meetings/、sops/、decisions/、customer-language/、sales-objections/）。每次记录都会标记作者、时间戳和可信状态。可选同步通话转录、Slack/电子邮件导出和 CRM。知识库位于 ${COMPANY_BRAIN_VAULT:-$HOME/Documents/CompanyBrain}/。当出现“/company-brain”“/cb”“capture this into the team brain”“log this meeting”“save this SOP”“compile the company wiki”“query the team brain”“what does the team know about X”“review the company brain”“lint the company brain”“who's the internal expert on X”时触发。
解释 Contentful 的核心概念，并引导用户找到合适的实现技能或文档。适用于用户提出概念性问题、需要厘清术语、想要在 API（CDA/CMA/CPA/GraphQL）之间进行选择，或需要 Contentful MCP 服务相关指导的情况。以下内容也会触发：“Contentful 101”“哪个 Contentful API”“如何开始”“应该使用哪个技能”“X 在 Contentful 中是什么意思”“Contentful 术语表”“CDA 与 CPA 对比”“CDA 与 GraphQL 对比”“Contentful 如何工作”“Contentful 架构”“解释环境”“什么是别名”“内容模型设计”“无头 CMS”“Contentful MCP”“MCP 服务”“设置 MCP”“Remix Contentful”“Astro Contentful”“Gatsby Contentful”“SvelteKit Contentful”“Nuxt Contentful”。不适用于框架特定实现（contentful-nextjs）、迁移（contentful-migration）、个性化（contentful-personalization）或实际 REST/GraphQL 请求示例（contentful-api）。
亚马逊市场关键词竞争度的 SIF 概览分析。当用户提到关键词竞争度、供需比、竞品数量、关键词搜索量估算、市场竞争力评估、关键词热度排名、广告竞争分析、某个关键词下的商品数量、keyword competition、supply-demand ratio、competitor count、search popularity、market competition analysis、SIF、keyword overview 时触发此技能。即使用户未明确说“SIF”，只要其需求涉及评估亚马逊上关键词层面的竞争强度、供需平衡或搜索结果商品数量，也应触发此技能。
通过专利 ID 或公开号查询智慧芽专利数据库中的专利著录（书目）信息。当用户提到专利著录信息查询、专利书目信息、专利申请人查询、专利发明人查询、专利分类号、专利摘要获取、专利引用分析、专利优先权主张、专利申请引用、专利审查员信息、patent bibliographic data、inventor lookup、applicant lookup、patent classification、patent metadata、PatSnap、patent citations 时触发此技能。即使用户未明确提及“著录信息”，只要其需求涉及通过专利 ID 或公开号查询特定专利的详细元数据，也应触发此技能。
从智慧芽（PatSnap）数据库查询专利法律状态信息。当用户提到专利法律状态、专利有效性核查、专利状态查询、专利事件历史、简单法律状态、转让、许可、质押、异议、诉讼、复审等法律事件、patent legal status、patent validity、patent events、transfer/license/pledge、PatSnap、patent status lookup 时触发此技能。当用户询问专利是否处于有效、无效、审中、过期、授权、撤回或撤销状态，或想通过专利 ID 或公开号查询法律状态时也应触发。
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。