Skills
收录 100,928 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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通过 SocialCrawl API 获取社交媒体、商业和研究数据：个人资料、关注者、帖子、评论、评价、搜索结果、转录文本、广告、产品目录、应用商店列表、地点、职位、金融、新闻、趋势、预测市场（Polymarket），以及跨平台 Prism 汇总数据、定时 Monitors 和受众 Cohorts。通过一个 API 密钥覆盖 TikTok、Instagram、YouTube、Twitter/X、Facebook、LinkedIn、Reddit、Threads、Amazon、Walmart、Google、Trustpilot、Yelp、GitHub、Naver 等众多平台。用户提到 SocialCrawl，或想收集社交媒体数据、创作者或网红信息、品牌提及、评论、评价或竞品数据；通过 SocialCrawl 抓取网页；生成调用 API 的代码；查询端点、价格或信用额度；或在多个平台上进行一次搜索时，使用此工具。
桌面角色扮演游戏系统设计专家，涵盖骰子机制、角色创建、战斗系统、叙事框架、GM 工具和游戏测试方法。提到“tabletop rpg, ttrpg design, dice mechanics, character creation system, combat system design, gm tools, pbta, powered by the apocalypse, forged in the dark, blades in the dark, osr design, old school renaissance, narrative rpg, rules-light rpg, crunchy system, session zero, safety tools, x-card, fail forward, fiction first, player-facing rolls, advantage disadvantage, target number, dice pool, tabletop, rpg, game-design, dice-mechanics, pbta, osr, narrative-games, ttrpg, gm-tools, character-creation, blades-in-the-dark, forged-in-the-dark”时使用。
在 Sealos Cloud 上部署和运营应用：登录 Sealos 账户，部署任意项目或可自托管应用（来自模板商店、官方 Docker 镜像或项目源代码），配置托管数据库（PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redis、Kafka），创建兼容 S3 的对象存储，开放公共 HTTPS 域名，检查状态和日志，并排查故障。用户以任何语言提到 Sealos（例如“部署到 Sealos”），或在未指定其他平台的情况下要求部署、托管或自托管应用、网站或数据库时，使用此技能。典型触发语句：“deploy X to Sealos” / “帮我把 X 部署到 Sealos”。
通过自动化工作流进行智能加载性能分析，涵盖 TTFB 调查（DNS/连接/服务器拆解）、渲染阻塞检测、脚本性能深入分析（首次与第三方归因）、字体优化和资源提示验证。包含决策树，可在加载缓慢时自动分析 TTFB 子项、检测脚本加载反模式（async/defer/preload 冲突）、识别渲染阻塞资源并验证资源提示的使用情况。提供完整加载审计（6 个阶段）、后端性能调查和优先级优化工作流。可与 Core Web Vitals（LCP 资源加载）、Interaction（脚本执行阻塞）和 Media（延迟加载策略）技能联动。适用于用户询问 TTFB、FCP、渲染阻塞、加载缓慢、字体性能、脚本优化或资源提示。兼容 Chrome DevTools MCP。
通过自动化工作流智能优化图片、视频和 SVG 媒体。包含决策树，可检测 LCP 图片（触发格式、延迟加载和优先级分析）、识别布局偏移风险（尺寸缺失）并标记延迟加载问题（首屏内容延迟加载或首屏以下内容提前加载）。提供完整媒体审计、LCP 图片调查、视频性能（海报图优化）和 SVG 嵌入式位图检测工作流。可与 Core Web Vitals（LCP/CLS 影响）和 Loading（优先级提示、资源预加载）跨技能集成。根据内容类型提供性能预算和格式建议。用户询问图片优化、LCP 为图片/视频、媒体导致的布局偏移或媒体加载策略时使用。兼容 Chrome DevTools MCP。
全面扫描模式：对代码腐化、架构、技术债务和测试质量等所有质量维度进行统一分析，然后直接在代码库中应用修复。安全的更改会自动应用；高风险更改会在执行前确认。基于十二本经典工程书籍。以下情况触发：用户希望“修复所有问题”“扫描整个代码库”“自动修复所有问题”“清理整个项目”，或要求用一条命令同时诊断和解决质量问题。以下情况不要触发：用户只想查看结果、不需要更改代码的只读审计或健康报告；单一维度审查（改用专门技能：brooks-review / brooks-audit / brooks-debt / brooks-test）；服务健康检查、HTTP /health 端点、Kubernetes 探针、数据库健康状况或应用运行时间。
使用此技能解释或分析上下文工程的基础概念：上下文是什么、上下文窗口的构成、注意力机制如何运作、U 形注意力曲线、上下文质量为何比数量更重要，以及理解其他上下文工程决策所需的思维模型。用于概念讲解、入门引导和背景阅读。实际操作任务应转交专门技能：注意力失效调试交给 context-degradation，Token 效率工作交给 context-optimization，对话摘要交给 context-compression，项目结构决策交给 project-development。
创建架构决策记录（ADR），记录重要的架构选择及其理由，供团队未来成员参考。用户提出“write an ADR”“document this decision”“record why we chose X”“add an architecture decision record”“create an ADR for”，或希望记录技术选择背后的理由以便团队日后理解时使用。决策尚未确定时不要使用（改用 create-rfc）；实施规划请用 technical-design-doc-creator；一般文档编写也不适用。
构建美观的 macOS 风格文档网站（单个 HTML 文件），采用液态玻璃表面系统（分层玻璃拟态：不透明度阶梯、模糊等级、边缘高光）、动态 SVG 图表、红黄绿交通灯窗口装饰，以及浅蓝与白色的液态玻璃配色（柔和蓝色渐变背景上的白色玻璃表面，各章节采用不同蓝色调主题）。用户提出为文档/展示页面制作“液态玻璃”“磨砂玻璃”或“半透明 UI”时也触发。用户想创建文档网站、落地页、展示页、作品集、指南、教程网站、功能概览或产品文档时触发，尤其是提及“简洁”“现代”“像 Apple”“macOS 风格”“玻璃”“磨砂”“动态图表”或“单个 HTML 文件”。用户有多个 Markdown 文件，并希望将其呈现为包含多个章节的统一视觉 HTML 页面时也使用。如果用户说“6 个文件”或希望每个主题单独成页，则为每个 wiki 文件生成一个 HTML 文件（index.html 作为概览，加 N 个主题文件），而不是合并为单页。
《出口管理条例》（EAR，15 CFR Parts 730-774）合规顾问——涵盖全部 10 个 CCL 类别和 5 个产品组（A-E）的 ECCN 分类、EAR99 判定、管辖权分析（EAR 与 ITAR 的审查顺序）、通过 Country Chart 分析许可要求、所有许可例外（LVS、GBS、CIV、TMP、RPL、GOV、TSU、ENC、TSR、APP、BAG、AVS、ACE）、最终用户/最终用途管控（Entity List、Denied Persons List、Unverified List、MEU List）、视同出口规则、外国直接产品规则（FDPR）、最低限度门槛、10 项一般禁令、SNAP-R 许可申请、自愿自我披露、民事/刑事处罚、出口合规计划（ECP）设计，以及 EAR 与 ITAR 的管辖权判定。适用于任何两用物项出口管制、CCL 分类或 BIS 合规问题。
为单人游戏添加多人游戏功能的专家模式，包括客户端-服务器架构、权威服务器设计、MultiplayerSynchronizer、延迟补偿（客户端预测、服务器校正）、输入缓冲和反作弊措施。用于为现有游戏添加多人模式、移植为在线游戏或设计联网玩法。触发关键词：MultiplayerPeer、ENetMultiplayerPeer、SceneMultiplayer、MultiplayerSynchronizer、rpc、rpc_id、multiplayer_authority、client_prediction、server_reconciliation、lag_compensation、rollback。
知识与治理收尾：根据代码和运行时的实际情况，核对项目文档、规则文件（CLAUDE.md/AGENTS.md）、经授权的 Agent 记忆和工作区残留，确保下一次会话或接手者从一份最新、统一的信息开始。用户提到 "neat-freak"、"洁癖" 或 "/neat" 时触发；即使未提及名称，只要明确表达知识收尾意图也触发：开发后同步或整理项目文档／规则／记忆（"把文档和记忆整理一下"、"收尾时把文档同步掉"、"docs 和代码对不上了"）、CLAUDE.md／记忆过时或相互冲突、为队友或新会话做好交接，或审查工作区规则是否确实得到遵守。纯编码／重构／调试任务、整理数据或文稿（JSON、周报、changelog 公告），或没有项目知识背景的单独“整理”，均不触发。
使用 memory-lancedb-pro（面向 OpenClaw AI Agent 的生产级长期记忆 MCP 插件）时使用此技能。适用于安装、配置或使用 memory-lancedb-pro 的任何功能，包括 Smart Extraction、混合检索、记忆生命周期管理、多范围隔离、自我改进治理，以及任何 MCP 记忆工具（memory_recall、memory_store、memory_forget、memory_update、memory_stats、memory_list、self_improvement_log、self_improvement_extract_skill、self_improvement_review）
使用原生 S3 Tables 迁移 API（StartTableMigration、SyncTableMigration、CompleteTableMigration），将 Glue Data Catalog Hive 表（Parquet）迁移到 Amazon S3 Tables，作为托管式 Iceberg 表。这是托管服务调用，不是自行运行的 CTAS、Glue 或 EMR 作业。源表为 Hive 表；Iceberg 源表不在范围内，即使目标是 S3 Tables 也不例外。涵盖计划审查、迁移、同步、完成和验证。仅支持同一账户、同一区域、Glue Hive Parquet 源表。适用于请求将 Hive 表迁移或导入 S3 Tables，或提及原生迁移 API 的情况。不适用于将自管或标准 Iceberg 表转换到 S3 Tables（此类任务由 ingesting-into-data-lake 处理）、自行运行的 CTAS／Glue-ETL／Spark 迁移（ingesting-into-data-lake），或创建空表（creating-data-lake-table）。
通过 Groww 券商进行印度 NSE/BSE 股票交易分析的主协调器。将任务分派给专门的框架技能：技术分析、仓位规模、止损、移动止损、风险回报、多时间框架、RSI 背离和斐波那契交易。用户要求分析股票、检查仓位、决定买入/卖出/持有、规划入场/退出，或对印度股票进行全面交易分析时使用此技能。触发词包括：“analyze [stock]”“should I buy/sell [stock]”“check [stock]”“what's the setup on [stock]”，以及任何涉及 NSE/BSE 股票的广泛市场分析请求。这是完整股票分析的首选技能，可将各项框架技能整合到一个工作流中。
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。