Skills
收录 96,981 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。
全部
使用你自己的 Agent 在 Base44 的云沙箱中远程开发 Base44 应用——无需本地检出代码，也无需 deploy/push 命令。实现过程是远程的：向沙箱写入资源文件即完成交付（后端函数、实时 actor、实体和 Agent 都会从你写入的文件自动同步），OAuth 连接器则通过 MCP 工具或无需项目的 `base44 connectors` CLI 针对远程应用进行配置。本 Skill 用于了解在沙箱中可以编写什么、后端函数/actor/实体/Agent 的结构，以及如何在没有本地文件系统的情况下连接连接器。触发词包括 'develop my Base44 app remotely'、'no local files'、'cloud sandbox'、'create an entity/agent remotely'、'add realtime/multiplayer/presence remotely'、'connect a connector remotely'、'bring my own agent'，或任何在沙箱内编辑 Base44 应用的工作。
Home Assistant（HA）最佳实践。处理任何 HA 请求时，应在回答或探索之前先加载。触发此技能的情况：- 创建或编辑自动化、脚本、场景、仪表盘、蓝图；- 选择模板传感器、辅助项或 Jinja 宏；- 重构触发器、条件或模式；按钮、遥控器或事件实体自动化；- 重命名实体或将 device_id 迁移为 entity_id；- 查找卡片类型或域文档；编写 AppDaemon 应用；- 删除或恢复备份，或升级 Core 或 OS。常见症状：- 原生选项可用时仍使用 Jinja2 模板；- 用 device_id 而非 entity_id；- 未检查使用方就更改实体 ID；- 选择了错误的自动化模式；- 应使用辅助项的地方却使用原始传感器或硬编码值；- 直接编辑 .storage 或在其中查找自动化；生成的 YAML；- 告知用户为 UI 集成编辑 configuration.yaml；- 蓝图实体硬编码或跳过选择器；- 更改现有状态但没有恢复路径；- 在模板间复制粘贴 Jinja
为外部开发者设计公共 gRPC 接口层，涵盖是否采用 gRPC 的判断（多数平台将 gRPC 保留在内部，并对外发布 REST 或转码后的 JSON）、AIP proto 包和版本约定、buf 破坏性变更门禁及其对 google.api.http 的盲点、默认采用一元调用的流式传输决策、google.rpc.Status 错误模型及其 HTTP 映射陷阱、转码与网关架构（Connect-RPC、grpc-gateway、Envoy），以及外部身份验证和 TLS。只要用户提到 gRPC、protobuf 或 .proto 文件、buf、Connect-RPC、grpc-gateway，或公共边缘的 gRPC-JSON 转码，即使没有明确说“gRPC API 设计”，也应使用。仅限设计层，不涉及特定语言的服务端实现。
通过清单审查现有或拟议的公共 REST API：资源和 URI 命名、HTTP 方法与状态码的正确性、字段命名一致性、分页模式选择、筛选／排序／字段选择规范、统一错误封装，以及 Hyrum 定律带来的向后兼容风险。每项发现均按引用规则归入“必须修改”或“改进”，并涵盖持续审查计划（受众、生命周期触发条件、审查者权限、lint、联邦）。用户提到 API 设计审查、REST API 一致性、端点命名、分页风格或 API 设计治理时均使用——即使用户未说“设计审查”。不要用于 GraphQL schema——改用 samber/developer-platform-skills@public-graphql-api-design。
设计公共 API 的错误呈现方式，让集成方能够自行修复问题，包括机器可读的错误代码分类体系（扁平目录、代码/子代码、Google 风格的域/原因）、带扩展成员的 RFC 9457 问题详情封装、可操作的错误消息、可重试性标记（retryable 标志、Retry-After），以及包含 request-ID 跟踪的逐端点错误文档。只要用户提到 API 错误代码、错误分类体系、RFC 9457、application/problem+json、4xx/5xx 响应正文或令人困惑的 API 错误消息，即使没有说“错误设计”也使用。请勿用于客户端重试机制——改用 samber/developer-platform-skills@api-idempotency-retry；也请勿用于事件和状态页沟通——改用 samber/developer-platform-skills@api-status-communication。
设计面向客户的产品数据 SQL 访问方式——JDBC/ODBC 端点、数据仓库共享或托管查询界面。涵盖按扫描频率选择架构（零拷贝共享、复制副本、按租户隔离计算）、通过安全视图和行级安全实现引擎级租户隔离、在 CI 中强制执行的仅增量式架构稳定性契约、BI 工具连接与驱动认证、查询治理与成本上限、短期凭证签发及定价模式。用户提到 JDBC、ODBC、客户 SQL 访问、将 Tableau 或 Power BI 连接到产品数据，或为 SQL 附加功能定价时均使用——即使用户未说“SQL 访问”。不要用于批量文件交付——改用 samber/developer-platform-skills@bulk-data-sharing-design。
为第三方开发者设计公共 GraphQL API，涵盖是否采用 GraphQL 的判断、Schema 约定（命名、可空性、Node 接口、输入／负载类型）、Relay 游标连接分页、联合体／接口错误结果类型、深度和复杂度上限的设计决策、联邦信任边界（只有路由器对外公开），以及仅允许第一方流量的持久化查询策略。只要用户提及 GraphQL、公共 Schema、Relay 连接、查询深度限制、持久化查询、联邦或 GraphQL 与 REST 的比较，即使没有明确说“GraphQL API 设计”，也应使用。仅限设计层。不要用于 REST 接口审查——改用 samber/developer-platform-skills@public-api-design-review。
定义 API 的版本管理和弃用政策：选择版本方案（URI 路径、标头、按日期且固定到账户，或有意不做版本管理）、书面定义破坏性变更、按受众设置弃用通知期限、规划 sunset 沟通（RFC 9745 Deprecation 和 RFC 8594 Sunset 标头）、规定 sunset 日期时的执行方式（前向兼容还是硬性截止），以及破坏性变更治理；将 REST 的版本与 sunset 和 GraphQL 的持续 schema 演进作为不同政策处理。用户提到 API 版本管理、/v2、破坏性变更、弃用、sunset 日期或迁移窗口时均使用——即使用户未说“版本政策”。客户端 SDK 版本管理属于常规 SemVer，应使用 samber/developer-platform-skills@sdk-portfolio-strategy。
将批量文件和数据湖导出设计为 B2B 产品界面：在对象存储上的 Parquet 文件投递与原生数仓／数据湖共享（Snowflake shares、Delta Sharing、关联数据集）两种方案之间做选择；确定跨批次的分区和架构演进约定、交付频率与数据新鲜度承诺（全量转储、增量、CDC 或流式传输）、采用每位接收方独立凭证的共享存储桶安全机制、出口流量成本分摊，以及跨境数据驻留。用户提到批量导出、向 S3 转储数据、Parquet、Snowflake shares、Delta Sharing 或导出新鲜度 SLA 时均使用，即使他们没有说“批量数据共享”。实时 SQL 端点不要使用；改用 samber/developer-platform-skills@sql-jdbc-access-design
处理 Meticulous 测试运行结果，并根据其审核状态采取行动——对照 PR 预期变更审查尚未审核的差异（以及任何未通过的非视觉检查），标记潜在回归；处理 PR 代码时，将需要修复的内容（他人拒绝或评论的差异，以及你自己的拒绝项）交给 `meticulous-fix` 技能；同时总结 Agent swarm 的结果。测试运行默认依据本地仓库的当前提交解析，也可指定测试运行 ID、commit SHA 或 PR 编号。只要运行结果很重要就使用——审核 pull/merge request、自己推送前端变更后、Meticulous CI 检查失败或仍在等待时，或有人要求查看 Meticulous 结果时。
在 Amazon Bedrock 上构建生成式 AI 应用。涵盖模型调用（Converse API、InvokeModel）、使用 Knowledge Bases 实现 RAG、Bedrock Agents、Guardrails 和 AgentCore（包括 Harness 管理的 Agent 循环）。适用于调用模型、设置 Knowledge Bases、部署到 AgentCore、将 Bedrock Agent（包括 inline agents）迁移/移植/转换为 AgentCore Harness、排查 Bedrock 错误（ThrottlingException、AccessDeniedException），或选择 Bedrock 模型（Claude、Llama、Nova、Titan）。也适用于将 KB 迁移到 Managed、提示词缓存、配额和限流诊断、成本跟踪、Claude 模型代际迁移、分块策略以及 Bedrock 模型选择。涵盖 AgentCore Payments（x402、微支付、Payment Manager、Connector、Instrument、Coinbase CDP、Stripe Privy、付费端点、Agent 支付）。不适用于自定义模型训练、Rekognition 或 Comprehend。若要发现或定制 SageMaker 模型，或使用其端点，请使用 aws-ai-ml。
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。