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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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高级 TypeScript——类型级编程、库/DSL API、声明合并、深入运用现代语言特性（decorators、using、const T、NoInfer、variance），以及基于高级类型的功能实现模式。涉及递归条件类型、infer 模式、映射类型键重映射、可变元组、带虚拟状态的流式构建器、模式优先推断（Zod/Valibot）、端到端类型化 API 客户端、有限状态机、模块增强和库发布问题时触发。即使用户没有说“高级”，只要任务涉及类型级算法、库作者的 API 设计，或深入使用 TS 5.x 特性，就应触发。假设读者已掌握 `typescript-refactor` 技能；本技能深入扩展这些模式，不会重复介绍。
将本次会话中一条已验证的经验传递到持久化 AGENT 指南中：提炼最精简且有用的规则，对适用范围分类（Global / Claude Code Only / Agent-Specific），仅存入中央 agent-learnings 文件一次，并将重新生成的 `## Learnings` 部分同步到当前 CLI 树中的每个 Agent 定义。这是一种仅供用户使用的维护工作流，会修改持久化 Agent 提示词：规则以本次会话实际揭示的内容为依据，不会凭空编造；先确认范围和措辞，并确保 “Claude Code Only” 经验不会进入子 Agent 提示词。用于记录 Agent 行为规则，使未来的 Agent 能够继承。
用阿里云百炼 CLI + 本地 ffmpeg 把一个主题端到端做成 Vox 风格的纸拼贴解说 / 广告视频——脚本、拼贴关键帧、动效、配音、音乐、字幕全部自动化。只要用户想要「Vox 风格」视频、纸张 / 撕纸拼贴动画、「动效拼贴」、基于 AI 生成拼贴海报的旁白解说或短广告、剪贴簿风格的致敬视频，或想把某个主题 / 产品 / 人物做成节奏明快的旁白拼贴视频，就使用本技能——即使用户没有说出「Vox」这个词。在复现 Stav Zilber / rom1trs / Higgsfield 风格的拼贴广告工作流时也使用。三种输入模态：一个主题（B-roll）、一段口播视频（A-roll 模式），或一张人物 / 产品照片并锚定到拼贴中（C-roll 模式）。触发语：「vox video」「collage video」「motion collage」「paper collage explainer」「make a collage ad」「turn this topic into a collage video」「turn my photo/this product shot into a collage video」。
将一个或多个视频上传到 YouTube。用户希望“上传到 YouTube”“发 YouTube”“批量上传”“upload to YouTube”“post videos to YouTube”，或发布已完成的 `final/` 目录中的 MP4 文件时使用。若存在同级的 `UPLOAD_META.md` 文件，则读取其中每个视频的元数据（标题/描述/标签，使用用户标准的 Markdown 格式）；也可通过命令行标志读取。在 SOCKS/HTTP 代理后仍可运行：通过 `requests` 直接执行可恢复上传（在该用户的代理设置下，原生 `google-api-python-client` MediaFileUpload 会卡住）。
使用感知配置文件的只读证据诊断 Day-2 AKS GPU 和 KAITO 事件。适用情况：“Insufficient nvidia.com/gpu”、GPU Pod 处于 Pending、模型加载 OOM、DCGM/VRAM、KAITO Workspace 未就绪或 GPU 自动扩缩容。不适用于：设置（airunway-aks-setup）、非 GPU 事件（aks-troubleshooting）、独立 VM 配额（azure-quotas）或一般成本分析（可选 azure-cost 插件中的 cost-analysis 或 cost-optimization）。
仅当提示中包含精确目录特征及其全部限定条件时，才查询已记录的 AKS 修复：VMCannotFitEphemeralOSDisk；NodePoolMcVersionIncompatible；“NodeImageVersion is not accepted”；带有大小、位置和区域的 AKS SkuNotAvailable；因区域容量不足导致的 ZonalAllocationFailed；列出约束条件的 OverconstrainedAllocationRequest；嵌套的 AKS vmssCSE/CSE VMExtensionError_OutboundConnFail、VMExtensionError_K8SAPIServerConnFail 或 VMExtensionError_K8SAPIServerDNSLookupFail；或包含完整目录内“内部错误”或“区域容量不足”消息的 AllocationFailed。绝不用于配额错误、仅代码或简略包装错误、一般症状、不完整特征或 AKS 以外的故障；请使用 aks-troubleshooting 或 azure-diagnostics。
用于 Docker 本地开发的 Azure 服务模拟器（2025）。主动用于：（1）Storage（Blob、Queue、Table）模拟的 Azurite；（2）Cosmos DB Linux Emulator 容器；（3）Event Hubs 模拟器；（4）Service Bus 模拟器；（5）Azure Functions Core Tools 镜像；（6）Azure SQL Edge 容器；（7）Azure App Configuration 模拟器；（8）模拟器的连接字符串惯例；（9）使用 fixtures 为模拟器填充初始数据；（10）在 CI 中针对模拟器运行集成测试。提供模拟器选择矩阵、docker-compose 模板、常用开发连接字符串、种子数据模式和 CI 集成方案。
通过最精确的语义后端搜索代码——优先使用 tilth MCP，结构化模式使用 AST 搜索（`sg`）。用户要求查找符号、定义、调用方、导入或文本模式时使用，例如“where is X defined”“what calls Y”“find all usages of Z”“trace this function”“find the TODO comments”“search for this error string”。即使用户说“grep”“rg”“ripgrep”“ag”“ack”“fd”或“find”，也使用此工具。不要用于读取整个文件（使用 cheez-read）、编辑代码（使用 cheez-write）或运行测试/构建。
根据工作树创建一个或多个经过审慎规划的 git 提交——以真实差异为依据，绝不盲目暂存并猜测提交消息。首先读取 `git diff HEAD` 及分支/日志上下文，扫描更改文件中的阻碍项（机密、冲突标记、杂散或调试产物），针对更改范围运行最精简的相关检查，按文件名明确暂存文件，起草 Conventional Commit 主题，然后验证生成的哈希及工作树中是否有遗留状态。除非用户要求，绝不使用 `git add -A`/`.`、`--no-verify`、`--amend` 或共同作者标记；发现机密或冲突标记时停止；拆分方式不明确时先询问，而不是谎报工作树干净。仅在用户明确要求提交时使用。
适用于在 Android 或 KMP 上使用 Jetpack DataStore 持久化键值偏好设置或小型类型化设置——Preferences 与 Typed（Proto/JSON）与 Room 的选择、IOException 与损坏恢复的错误陷阱、带损坏处理器的序列化器，以及带各平台文件路径的 KMP 工厂。触发于 DataStore、Preferences、PreferenceDataStoreFactory、DataStoreFactory、preferencesDataStore、Serializer、从 SharedPreferences 迁移到 DataStore，或持久化设置相关工作。
诊断 Power Apps 移动版安装或启动失败、npm run dev 错误、缺少软件包入口点，或二维码/设备打开问题，即使应用尚未加载也适用。先在本地检查；只有获得明确批准后才能恢复锁定的依赖项或重启 Metro；绝不升级软件包或修改 host/MSAL 源码。对于正在运行的原生应用，监控经过清理的项目本地 Metro 日志，并诊断运行时错误或空列表、空白屏幕等无提示故障。支持仅诊断启动问题、症状筛选、端口/平台筛选、限定时长监控，以及不修改内容的 --no-fix 模式。应验证原始症状，而不只是确认安装成功或日志没有异常。
当用户要求"深度研究"、"关于……的研究报告"、"对……的全面分析"、"深入研究 X"、"就 X 写一份报告"，或提出任何需要超出单次搜索的多来源综合的问题时使用——这是一个自主的多步骤深度研究引擎，实现迭代的 Think → Search → Extract → Synthesize → Stop 循环。由大模型主导每一个决策：搜索什么、什么相关、缺了什么、何时停止。产出带引用、杂志级质量的报告，含行内引用、按类别定制的格式以及研究统计。实体审查/档案请使用 entity-research；新闻摘要请使用 news-monitoring；基于来源的问答请使用 notebooklm-mode。
使用本技能可将频繁变化的 Jetpack Compose 状态读取（滚动位置、动画值、拖拽偏移量）从 Composition 阶段下推到 Layout 或 Draw 阶段，借助基于 lambda 的修饰符如 Modifier.offset { }、Modifier.layout { }、Modifier.graphicsLayer { }、Modifier.drawBehind { }、Modifier.drawWithCache { }。涵盖三阶段模型（Composition、Layout、Draw）、为何在第 N 阶段读取状态会使第 N 阶段及以下所有阶段失效、修饰符阶段速查表，以及在 composable 之间提升热值的 lambda 提供者（() -> T）。当开发者提到每帧工作、滚动卡顿、动画卡顿、掉帧、动画 alpha 或 offset、"滚动时整个子树重组"、Modifier.alpha(state.value)、Modifier.offset(x.dp) 或 graphicsLayer 时使用。
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。