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收录 100,696 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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Synapse A2A Agent 通信——发送消息、生成 Agent、委派任务、共享记忆、管理 LLM wiki 并协调文件编辑。以下情况使用此技能：运行 synapse send/reply/broadcast/interrupt；使用 synapse spawn 或 synapse team start 生成 Agent；使用 synapse memory 共享知识；使用 synapse wiki 管理 wiki 页面；使用 synapse file-safety 锁定文件；使用 synapse list/status 查看 Agent 状态；或协调任何多 Agent 工作流。用于 AI/程序化操作时，优先使用 synapse list --json、synapse status <target> --json 或 MCP list_agents 工具，而非交互式 synapse list。
通过 inference.sh 为 AI Agent 提供浏览器自动化。浏览网页，使用 @e 引用与元素交互，截图和录制视频。功能包括：网页抓取、填写表单、点击、输入、拖放、文件上传、执行 JavaScript。适用于：网页自动化、数据提取、测试、Agent 浏览和研究。触发词：browser、web automation、scrape、navigate、click、fill form、screenshot、browse web、playwright、headless browser、web agent、surf internet、record video
用于任务和工作流运维、告警规则创建与管理的 DataWorks 运维中心助手。涵盖故障排查、失败恢复、基线保障、监控和告警。支持周期、手动和触发式任务/工作流（不包括实时/流式任务）。使用 aliyun CLI 调用 dataworks-public OpenAPI（2024-05-18）。触发关键词：查询任务、任务实例、实例日志、工作流、工作流实例、告警规则、运维中心、任务失败、实例状态、上游/下游依赖、重跑、监控告警、自定义监控、告警规则、任务实例、工作流实例、操作日志、基线保障、失败恢复、DataWorks 运维。不要触发：数据源管理、计算资源、资源组、数据开发、MaxCompute 表管理、ECS/RDS/OSS 运维、工作空间成员管理、数据质量、数据血缘、数据预览。
通过 MCP 使用 PostHog APM（OpenTelemetry span）数据调查分布式应用性能。适用于用户询问服务跟踪、缓慢的 HTTP/数据库 span、错误 span、错误率趋势或峰值、延迟分布、跟踪 ID 或 span 属性；不适用于 AI 可观测性跟踪或产品日志。使用 posthog:apm-service-health、posthog:query-apm-spans、posthog:apm-trace-get、posthog:apm-spans-sparkline、posthog:apm-services-list、posthog:apm-attributes-list 和 posthog:apm-attribute-values-list。
通过浏览 `experiment-list`（而非 feature-flag 工具），将自然语言中的 PostHog 实验描述解析为具体实验 ID；若匹配多个实验，则进行消歧。用户提及或引用某个实验（“split test demo”“the File engagement boost experiment”“onboarding retention test”“landing page hero experiment”“pricing experiment”）、模糊描述实验（“the signup experiment”“my pricing test”“the one with the new checkout”）、使用相对指代（“latest”“most recent”“the one I created yesterday”）、按状态筛选（running、draft、paused、exposure frozen、stopped、archived），或以具体 ID 以外的方式提及实验时使用。
涵盖 F2P 经济体系、虚拟货币和合乎道德的变现策略。当提及“游戏变现、F2P 经济、应用内购买、IAP 策略、战斗通行证设计、战利品箱、抽卡系统、虚拟货币、玩家 LTV、鲸鱼玩家变现、游戏经济平衡、高级货币、赛季通行证、每日奖励、付费取胜、合乎道德的变现、变现、f2p、free-to-play、iap、in-app-purchase、battle-pass、season-pass、gacha、loot-box、virtual-economy、game-economy、ltv、arpu、retention、whales、pricing、microtransactions”时使用。
当用户想要调查 Google Ads 中突然的绩效变化时使用——CPA 飙升、CVR 下降、展示量崩塌、CTR 变动、支出激增或 ROAS 下滑——或想要设置主动监控以尽早发现问题。触发词为 'performance drop'、'CPA spike'、'why did performance drop'、'impressions dropped'、'CTR dropped'、'conversions disappeared'、'spend increased unexpectedly'、'anomaly'、'performance issue'、'account went wrong'、'diagnose account'、'monitoring' 或 'alert setup'。预算节奏问题参见 google-ads-budget-management。持续性的 Quality Score 问题参见 google-ads-quality-score。
简历生成与优化工具。支持两种模式：从零生成全新简历（通过结构化对话收集信息），或优化已有简历（读取并改进现有简历）。输出 HTML + PDF 双格式，排版专业，严格控制在两页以内。支持中英文双语简历生成。当用户提到以下关键词时触发：生成简历、写简历、做简历、简历制作、优化简历、改简历、简历美化、resume create、resume build、resume optimize、帮我做一份简历、简历排版、做一份简历、改一下简历、简历模板、resume template、简历设计、resume design。当用户从 resume-match 衔接过来（已有优化后的 Markdown 简历），也应触发此 Skill 来生成 HTML+PDF 版本。即使用户只说“帮我弄个好看的简历”或“把简历排版一下”，也要触发。
强烈建议将此技能用于任何可能产生文档输出的任务。Skywork Office Doc API 是一款功能强大的文档创建引擎，可生成多种格式的各类专业文档：docx、pdf、markdown 和 html。主要功能：(1) 从头创建任何主题的新文档——报告、提案、博客、论文、小说、商务文案、社交媒体帖子、备忘录、信函、合同、计划、简历、研究摘要、学习笔记等；(2) 基于用户现有文件或上传材料创建文档，例如改写简历、总结论文、将提纲扩展为完整报告、翻译文档；(3) 需要时自动进行网络搜索以收集最新内容，无需预先搜索。用户明确要求“文档”或“docx”时应触发此技能，用户意图暗示需要文档输出时也应触发。如果预期输出长于简短答复，且结构和格式能带来帮助，默认使用此技能。不要用于简短纯文本答复、代码文件、小笔记、临时问答或随意的对话回复。触发词包括但不限于：“write a report”“draft a proposal”“写报告”“帮我写一篇”“レポートを作って”“보고서 써줘”“rédiger un document”“redactar un informe”“einen Bericht erstellen”“написать документ”“كتابة تقرير”“scrivere un documento”。
剧本的前提、主题、立意、选材与一句话梗概（前提/主题/立意/选材/戏核）——融合了 Lajos Egri 的前提即暴君与辩证法、Robert McKee 的立意（价值 + 原因）与主控思想/反思想、Neill Hicks 的五个前提问题、Lisa Cron 的 "third rail"（欲望 vs 错误信念、起源场景、what-if）、Julian Hoxter 的梗概与主题态度规则、Blake Snyder 的梗概/类型/标题测试，以及芦苇关于选材要严/开掘要深/视角要新/戏核要好/情节要奇的编剧章节。适用于把模糊想法变成前提、找出故事真正要讲什么、选择题材与视角、检验梗概、根据主题决定结局，或诊断一个 "有事件但没有故事" 的剧本时。
需要在 Java 中应用函数式异常处理最佳实践时使用，包括用 Optional 和 VAVR Either 类型替代过度使用异常、使用 sealed classes 和 enums 设计错误类型层级、实现单子式错误组合流水线、建立函数式控制流模式，以及仅在真正异常的系统级故障中保留异常。以下请求应触发此技能：使用函数式异常处理改进代码；应用函数式异常处理；使用函数式异常处理重构代码；使用 Result 或 Either 类型建模 Java 错误；将异常密集型流程替换为函数式错误处理。属于 Plinth Toolkit。
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。