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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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为任何应用或产品自动执行 TikTok + Instagram 幻灯片营销。研究竞争对手、生成 AI 图片、添加文字叠加层，通过 Upload-Post 发布（一次 API 调用即可发布到多个平台），跟踪分析数据，并根据效果迭代。适用于设置 TikTok 营销自动化、创建幻灯片帖子、分析帖子表现、优化应用营销漏斗，或用户提及 TikTok 增长、幻灯片广告或应用社交媒体营销时。涵盖竞争对手研究（基于浏览器）、图片生成、文字叠加、多平台发布（Upload-Post API——同时发布到 TikTok + Instagram 等平台）、分析跟踪、开场钩子测试、CTA 优化、通过 RevenueCat 跟踪转化，以及根据浏览量与转化量调整开场钩子和 CTA 的完整反馈循环。
将 Wiki 黄金页面转化为可阻止 CI 的评估套件，采用由廉到贵的断言级联，并提交回归基线。黄金页面是位于 llmwiki/wiki/sources/evals/ 下、带有 YAML frontmatter（input、expected、可选的 rubric、asserts）的 md 文件。引擎以纯代码运行确定性的第 1 级断言（equals/contains/regex/is-json/is-sql-ish），可选运行第 2 级相似度评估，并将第 3 级（LLM-rubric judge）报告为隔离的适配器——绝不调用模型。候选输出通过 --outputs outputs.json 提供，因此无需任何模型即可完整运行套件。用户说“wikieval”“eval suite for the wiki”“regression gate for goldens”“assertion cascade”“block CI on eval drop”或调用 /wikieval 时触发。
让 Datadog LLM-Obs 评估器拟合人工标注。接收一个标注队列，找出被标注属性在 trace 中的实际位置，起草一个预测人工标注的 LLM-judge，用与用户商定的指标将该 judge 与已标注行进行评分对比，然后对其进行爬山式优化——检查错误、做一处有针对性的修改、重新评分、仅当优于最佳结果时才保留——迭代次数有上限，最后将胜出者作为 DISABLED 评估器发布到 Datadog（不是 Datadog 草稿——而是带 `enabled: false` 的真实评估器）。当用户说“从我的标注构建 eval”“从标注队列构建评估器”“把我的标注变成评估器”“从我的标注中学习评估器”“让 judge 拟合标注队列”“自动标注”“自动化这个标注队列”“扩大我的人工标注规模”，或希望队列其余部分按人工标注前几行的方式进行评分时使用。需要一个标注队列，且人工标注中至少存在两个类别（例如布尔值的 true 和 false 各一）。
生成专业的 AI 产品摄影和商业图像。模型：FLUX、Imagen 3、Grok、Seedream，用于产品拍摄、生活方式图像、mockup。能力：影棚灯光、生活方式场景、包装、电商图片。用于：电商、Amazon 商品列表、Shopify、营销、广告、mockup。触发词：product photography、product shot、commercial photography、e-commerce images、amazon product photo、shopify images、product mockup、studio product shot、lifestyle product image、advertising photo、packshot、product render、product image ai。
iOS App Store 提交与审核通过方面的专家系统。由 9 个专业 Agent 组成，提供涵盖合规、设计、隐私、变现、元数据、技术要求、时机、拒审恢复和经验总结的资深 App Review Team 级专业能力。关键词包括 app store、iOS submission、apple review、app rejection、aso、privacy manifest、privacy labels、ATT、iap、in-app purchase、subscription、storekit、review guidelines、HIG、testflight、app store connect。
提供 Azure AI Search 开发方面的专业知识，包括故障排除、最佳实践、决策、架构与设计模式、限制与配额、安全、配置、集成与编码模式，以及部署。适用于配置索引、向量/语义搜索、索引器和技能集、RBAC/ACL 安全或部署自动化，以及其他 Azure AI Search 相关开发任务。不适用于 Azure Cosmos DB（使用 azure-cosmos-db）、Azure Data Explorer（使用 azure-data-explorer）、Azure SQL Database（使用 azure-sql-database）或 Azure Synapse Analytics（使用 azure-synapse-analytics）。
通过 inference.sh CLI 使用 BiRefNet 去除图像背景。模型：BiRefNet（高精度背景去除）。用于：产品照片、人像、电商、透明 PNG、照片编辑。触发词：remove background、background removal、remove bg、transparent background、cut out image、background remover、rembg、product photo editing、cutout、transparent png、bg removal、photo cutout。
全面的图书写作助手和记忆维护工具。适用于以下任务：- 撰写图书、小说、虚构或非虚构作品，或任何长篇手稿 - 创作角色、规划章节、构建世界 - 起草、审阅或修改章节 - 为 2–9 岁儿童创作儿童读物、绘本、押韵故事或歌曲 - “初始化记忆库”“更新记忆库”“开始写一本新书”“我们开始构建吧” - 规划书籍结构（MVB、短篇书籍、完整书籍、文学小说、绘本） - 检查章节间的连续性或一致性 - 任何涉及书籍章节、手稿或故事创作的请求。提供专门指南，帮助像大师作家一样写作，同时维护自动化图书记忆库，以便在不同会话间保留上下文。支持儿童图书写作、并行章节工作流和多类型创作。
Proteina-Complexa 端到端设计流水线驱动工具。当用户想要“设计一个结合蛋白”“为 X 设计结合蛋白”“运行 complexa design”“从头设计结合蛋白”“PDL1 结合蛋白”“TrkA 结合蛋白”“为目标设计蛋白质”“蛋白质结合蛋白设计”“配体结合蛋白”“设计小分子结合蛋白”“ATP 结合蛋白”“AME 基序支架”“在配体附近构建基序支架”“基序 + 配体设计”“酶支架”“流匹配蛋白质设计”“束搜索结合蛋白”“FK 引导”“MCTS 蛋白质设计”“使用 AF2 重新折叠”“使用 RF3 重新折叠”，或想通过单条命令获取成功率、界面 pAE、scRMSD 或 FoldSeek 多样性时，使用此技能。这是该技能集的科学核心：它从选择目标到生成清单，驱动 `complexa design <pipeline>`，并告知用户有多少设计通过。
通过 Python 包 `datalens-sdk` 执行任何 Yandex DataLens 自动化任务时使用此技能。触发条件：DataLens、datalens、даталенс、chart、чарт、график、dashboard、дашборд、dataset、датасет、connection、подключение、workbook、воркбук、collection、коллекция、wizard chart、QL chart、editor chart、BI 自动化、自动化 DataLens、“create a dashboard”、“построй дашборд”、“создай чарт”、“export dataset”或“clone dashboard”；实体 ID，例如 dataset_id、chart_id、dashboard_id 或 workbook_id；以及通过代码创建、更新、检查、导入、导出、复制或诊断 DataLens 对象的请求。不适用于：关于指标值的业务问题；查看或截图 DataLens Web UI；嵌入或 iframe；不管理 DataLens 实体的原始 SQL/YQL 分析；原始 HTTP API 调用；独立 HTML 页面或报告，但通过此 SDK 发布或管理它们的情况除外。
当任务需要将应用页面、视图或多区块布局转换到 Figma 时，与 figma-use 配合使用。触发条件：'write to Figma'、'create in Figma from code'、'push page to Figma'、'take this app/page and build it in Figma'、'create a screen'、'build a landing page in Figma'、'update the Figma screen to match code'、'convert this modal/dialog/drawer/panel to Figma'。当用户希望根据代码或描述在 Figma 中构建或更新完整页面、模态框、对话框、抽屉、侧边栏、面板或任何组合式多区块视图时，这是首选的工作流技能。它从 Code Connect 文件、已有屏幕和库搜索中发现设计系统组件、变量和样式，然后导入这些元素，使用设计系统 token 代替硬编码值，逐区块增量组装视图。
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。