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收录 101,174 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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IoT 与嵌入式设备安全测试方法论。涵盖硬件侦察（UART、JTAG、SWD、SPI flash、I2C EEPROM、eMMC 芯片拆焊）、固件获取（厂商门户、OTA 抓包、flash 转储、binwalk 提取）、固件分析（文件系统挂载、二进制分诊、硬编码密钥、默认凭证发现）、引导加载程序攻击（U-Boot 控制台、安全启动绕过、故障注入）、针对嵌入式 Linux/RTOS 的运行时攻击（busybox CVE、MTD 写入、/dev/mem）、无线协议攻击（Zigbee、BLE、Z-Wave、LoRaWAN、Thread/Matter、sub-GHz）、MQTT/CoAP/Modbus/BACnet/OPC-UA 利用、移动配套应用分析、云 IoT API 滥用，以及侧信道/故障注入基础。用于 IoT 渗透测试、智能家居评估、ICS/OT 测试或嵌入式漏洞研究。
inference.sh 的 Python SDK —— 运行 AI 应用、构建 Agent 并集成所有模型。包名：inferencesh（pip install inferencesh）。支持同步/异步、流式传输、文件上传。可用模板或临时模式构建 Agent，并提供工具构建器 API、技能和人工审批。适用场景：Python 集成、AI 应用、Agent 开发、RAG 流水线、自动化。触发词：python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python。
根据 UI 和功能规格（来自 specs-ui 技能的项目），编写完整的需求文档，以易读的 HTML artifact 发布（含目录、按 ID 搜索、图表，以及复制全部或部分 Markdown 的功能），并同时提供 Markdown 版本。内容包括：概述与范围、用户和角色、按批次划分的功能与 UI 规格及验收标准、视觉识别、非功能性需求、架构、详细技术栈、基础设施与运维、含估算范围的批次划分、进度安排、风险和待解决问题。根据规格推导架构，提出方案后再进行确认。只要有人提到需求文档、技术规格、设计文档、提供给开发团队的文档、根据规格制定架构或技术栈、估算或批次划分、将需求导出到应用仓库，或通过测试覆盖验收标准，即使没有说“需求文档”，也使用此技能。
审计页面的 AI 爬虫访问权限和 Google AI 功能资格——检查实际控制 AI Overviews 和 AI Mode 的摘要指令（noindex、nosnippet、max-snippet、data-nosnippet）；根据 robots.txt 确定各机器人对被审计路径的有效访问权限（训练、检索与用户抓取令牌）；读取 Content-Signal 策略；比较不同 user-agent 获取的内容；确认非 JS 爬虫能够读取页面；并生成带选项门控的 robots.txt 预设。模块 M14。为 AI 可见性评分提供数据。
Shioaji（SJ）是 SinoPac/永豐金證券用于交易台湾市场的 API（TWSE、TPEX、TAIFEX 上的台股/期权）。适用于任何 Shioaji 任务，或可能适用 Shioaji 的台湾交易自动化：Python 同步/异步代码、`shioaji` CLI、本地 HTTP API 服务及 SSE 流，或 JS/TS、Go、C/C++、C#、Rust、Java/Kotlin 的 HTTP 客户端。涵盖登录、API 密钥和 CA、合约、下单与管理订单（下单/改单/刪單）、订单报告、实时报价和 K 线（即时行情）、历史数据、市场信号、账户和持仓、自选列表、预约订单、迁移及错误排查。也适用于首次开始使用 Shioaji 或获取 SinoPac API 访问权限。暂不支持美国/香港市场。不适用于其他券商，也不适用于没有 Shioaji 数据的通用指标。
面向 Instagram、LinkedIn 和 Twitter/X 的多页轮播图设计，包含版式规则和钩子。涵盖页面结构、文字层级、滑动心理和平台特定规范。适用：轮播帖、Instagram 轮播、LinkedIn 轮播、多页帖子、教育内容。触发词：carousel、instagram carousel、linkedin carousel、slide post、carousel design、swipe post、multi-image post、carousel template、educational carousel、carousel content、instagram slides、linkedin slides
使用 AI 数字人、口型同步和配音制作口播视频。推荐：P-Video-Avatar（最快、最便宜、内置 TTS）。也涵盖 OmniHuman、PixVerse、Fabric。人像要求、音频质量、制作工作流。适用：代言人视频、课程内容、社交媒体、演示、Demo。触发词：talking head、avatar video、lipsync、lip sync、ai spokesperson、virtual presenter、ai presenter、omnihuman、talking avatar、video presenter、ai talking head、presenter video、ai face video、p-video-avatar
使用网络搜索和大模型构建 RAG（检索增强生成）流水线。工具：Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、通过 OpenRouter 调用 Gemini。能力：研究、事实核查、有依据的回答、知识检索。用途：AI Agent、研究助手、事实核查工具、知识库。触发词：rag、retrieval augmented generation、grounded ai、search and answer、research agent、fact checking、knowledge retrieval、ai research、search + llm、web grounded、perplexity alternative、ai with sources、citation、research pipeline。
核心 CLI/API 之外的 ArgoCD 高级操作：多集群 ApplicationSet 生成器、自动镜像更新、新集群引导，以及通过模板化 ApplicationSet 接入工作负载。适用于操作 ApplicationSet CRD（list、cluster、git、matrix、merge、SCM、pull request、plugin 生成器）、配置 ArgoCD Image Updater（semver/digest/newest-build 更新策略及 Git 回写）、将新 Kubernetes 集群引入多仓库 GitOps 环境、为 ApplicationSet 目标选择添加适当标签并注册集群、通过标准 ApplicationSet 模板接入新工作负载，或排查上述问题。常规应用同步/状态/差异操作请改用核心 `argocd` 技能。
使用 Proteina-Complexa 对现有 PDB 目录进行独立评估。用户希望“评估 PDB 文件”“重新折叠这些设计”“计算界面 pAE”“计算文件夹的 i_pLDDT”“对我的设计运行 AF2 / RF3 / ESMFold”“为结合蛋白候选项评分”“评估此文件夹的可设计性”“计算设计的 scRMSD”“计算这些 PDB 的基序 RMSD”“complexa analysis”“从 PDB 目录运行 complexa evaluate”“从 pdb 目录评估”，或为第三方输出（BindCraft、AlphaProteo、RFdiffusion、人工筛选的诱饵）评分时，使用此技能。它会选择正确的 `evaluate_*.yaml` 配置，连接 `++dataset.pdb_dir` 和折叠后端，运行 `complexa analysis`（evaluate → analyze 流程），解析结果 CSV，依据正确的 `result_type` 阈值报告通过率，并生成可重放的 `eval_manifest.json`。在手动编写重新折叠脚本之前使用此技能。
Proteina-Complexa 的首次设置、环境配置和模型权重安装。用户说“设置 complexa”“安装 complexa”“配置我的 .env”“首次设置”“我安装了哪些模型”“我的 .env 里有什么”“下载模型权重”“下载 Complexa / AF2 / RF3 / ProteinMPNN / LigandMPNN / ESM2 / ESMFold 检查点”“预检我的 GPU”“验证环境”“complexa init”“complexa download”“complexa download --status”“complexa validate env”，或需要让全新检出版本能够运行时，使用此技能。这是在新克隆版本上首先运行的技能——它端到端执行 `complexa init`、`complexa download` 和 `complexa validate env`，编辑所需的 `.env` 键，选择合适的运行时（UV 或 Docker），并生成可重放的设置产物。
通过 inference.sh CLI 使用 ElevenLabs 文字转语音，提供 22+ 种优质音色、多语言支持和语音调优。模型：eleven_multilingual_v2（最高质量）、eleven_turbo_v2_5（低延迟）、eleven_flash_v2_5（极速）。能力：文字转语音、音色选择、稳定性/风格控制、32 种语言。适用：配音、有声书、视频旁白、播客、无障碍、IVR。触发词：elevenlabs、eleven labs、elevenlabs tts、premium tts、professional voice、ai voice、high quality tts、multilingual tts、eleven labs voice、voice generation、natural speech、realistic voice、voice over、speech synthesis
电子邮件营销设计，包含布局模式、主题行公式与送达率规则。涵盖欢迎序列、促销邮件、事务性模板与移动端优化。用于：电子邮件营销、newsletter 设计、滴灌式营销、电子邮件模板、事务性邮件。触发词：email design、email template、email marketing、newsletter design、email layout、email campaign、drip campaign、welcome email、promotional email、transactional email、email subject line、email header image、email banner。
Eva Create 2.5.0 内容生产入口。处理两条独立分支：短视频、口播稿、视频标题/开头/正文；非虚构自媒体文章、公众号文章、观点长文的新写、续写和修改。用户明确要通过短视频获得客户咨询、为产品建立购买信任或推动潜在客户行动时，按需加载 Eva 信任累积型获客覆盖层，但不建立第二套创作链路。不处理朋友圈、微博、小红书短图文、虚构文学、学术论文或专业文书。触发：/eva-create、/eva-shortvideo、/eva-title、/eva-script、做一条短视频、优化视频开头、写完整视频稿、看一下短视频节拍、短视频稿为什么水/哪里没有推进、写一篇公众号文章、把想法或资料写成文章。
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。