Skills
收录 101,323 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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为端到端的自然语言目标找到、评估并组装最小的兼容 AI Agent Skills 集合。适用于用户想要用于多步骤工作流的 Skills、询问哪些 Skills 适合某个项目、需要已安装 Skill 的审计或冲突检查、Skill 召回率低、想要拟人化或合规检查等间接辅助，或想要可控安装的项目专属 Skill Stack 时。搜索本地 Skills、注册表、GitHub 和 OpenCLI；比较采用情况、验证的匹配度、安全性和重叠度。不要用于定位单个已知或常见的 Skill；请使用通用的 find-skills 工作流。
当 Compose 树使用 SubcomposeLayout、BoxWithConstraints 或 Scaffold，而开发者反馈额外的测量遍历、首帧缓慢，或布局遍历反复执行内容组合时，使用此技能。涵盖 SubcomposeLayout 为何在测量阶段组合其槽位、BoxWithConstraints 为何会为每个新的 Constraints 值强制进行一次子组合、嵌套 Scaffold 或 BoxWithConstraints 为何会成倍增加开销、何时用自定义 Layout 或 Modifier.layout { } 替代 SubcomposeLayout，以及当确实需要 SubcomposeLayout 时如何使用 SubcomposeLayoutState 的槽位复用策略和 precompose API。当开发者提到 BoxWithConstraints、SubcomposeLayout、Scaffold、"extra measure pass"、"double measurement"、"first frame slow"、"subcompose"，或注意到在 LazyColumn 中用 BoxWithConstraints 包裹内容会导致滚动性能退化时使用。
查询并汇总 CawPlan QA Insights A3 针对某个 Version 或 Run 的 TestRail 执行进度：执行率、通过质量、去重后的失败/阻塞队列，以及按 Ticket 的进度表。适用场景：A3 执行进度、测试执行摘要、TestRail run 进度、执行摘要、失败列表、通过率、未测试数量、状态统计、自定义状态，查询A3执行进度、查询Version测试进度、查询TestRail Run进度、执行摘要、失败列表、通过率、未执行统计、全status统计。不适用于：导入测试用例、创建 TestRail Plans/Runs、提交缺陷（使用 `cawplan-defect-ticket`）或发布风险评估。
在远程 SLURM 集群上启动 Proteina-Complexa 流程——包括 binder 搜索、LaProteina 单体设计或多节点分布式训练。用户提到“launch on SLURM”“submit to the cluster”“submit binder search to SLURM”“kick off training on the cluster”“multi-node training”“cluster job”“sbatch”“remote GPU run”“complexa slurm”“launch_protein_binder_search.sh”“launch_laproteina_train.sh”“launch_laproteina_design_pipeline.sh”“launch on grizzly / polar”“--on-cluster”“run distributed training”“sweep on SLURM”“run all targets on the cluster”“kick off a multi-target binder search”“rsync to cluster”“submit a singleton requeue chain”时，或 Hydra 配置/扫描需要在单台工作站之外运行时，使用此技能。此技能运行 `slurm_utils/` 下的启动脚本，**始终先使用 `--dry-run` 预览**，然后提交任务、捕获 SLURM 作业 ID 并生成可重放的清单。提交 SLURM 任务会占用集群时间且难以撤销，因此 dry-run 检查不可省略。
使用 Orca 的 computer-use CLI，通过无障碍树、屏幕截图和安全的 UI 操作来检查和操作本地桌面应用窗口。适用于桌面应用交互：列出应用/窗口、获取应用状态、读取可见 UI、点击控件、输入文本、按键、滚动、拖动、设置值或执行无障碍操作。也适用于浏览器窗口、webview、Orca 应用 UI 或其他桌面 UI。触发词包括“computer use”“orca computer”“read Spotify”“read Slack”“control/click/read in a desktop app”和“get app state”。
为客户排查和支持 PostHog Experiments（A/B 测试）以查看其自身结果。当粘贴实验支持工单，或客户提出结果相关问题时使用，最常见的是“为什么我的曝光不均匀？”“为什么某个变体没有流量？”“为什么我的曝光缺失/过少？”“为什么显示偏差横幅？”或“为什么 PostHog 的数字和我的 SQL 不一致？”。以只读方式拉取该实验的真实数据，与已知原因目录比对，并生成面向客户的解释、修复方案和相关数字的复核。加载 diagnosing-experiment-health 作为其深度诊断库。以下情况不要触发：创建实验（使用 creating-experiments）、仅配置发布（configuring-experiment-rollout）或指标（configuring-experiment-analytics）、询问生命周期问题（managing-experiment-lifecycle），或出问题的是底层功能开关而非结果（使用 debugging-feature-flags）。
在编写、编辑、重构或审查技术文档时使用——README、API 文档、指南、教程、参考、入门或任何类型的开发者文档——以应用 Diátaxis 框架，该框架将内容分为四种模式（教程、操作指南、参考、解释），各自服务于不同的用户需求。即使用户只是说"写文档""记录这个""改进 README""我们的文档很混乱"而未提及 Diátaxis 或文档类型，也应触发。用它来通过指南针决定要编写何种文档，诊断那些显得臃肿、将说明与参考混在一起、或让用户无从下手或找不到事实的文档，并以小步安全的迭代改进文档。尤其当你不确定某些内容应属于教程、操作指南、参考还是解释，或当一个页面试图同时承担全部四种模式时。
当用户在处理工作负载周边的 DOCA 环境时使用此技能：验证安装是否正常，准备构建环境（pkg-config、headers、LD_LIBRARY_PATH、hugepages、devlink、representors），调试环境类故障，决定容器或裸机部署形式，或通过 NGC DOCA 容器 Stage-1 回退方案，从尚未安装 DOCA 的主机访问 DOCA 安装。即使用户未明确提及“DOCA setup”，也应触发；常见隐含表述包括“刚拿到 BlueField，接下来怎么办”“代码已经构建，如何运行”“pkg-config 找不到 doca-flow”“没有可用的 2048 kB hugepages”“找不到 representor X”或“我在 Mac 上，想了解 DOCA”。对于库 API 细节（Flow pipes、RDMA queues）、修改示例并构建首个应用的工作流或程序端 DOCA_ERROR_* 调试，以及“哪里有 X 的文档”知识地图问题，应拒绝并转交其他技能。
为 Drizzle ORM + SQLite 搭建样板代码：新建 `drizzle.config.ts`、配置合适 pragma 的单例客户端、包含显式主键/索引外键/relations()/推断类型的逐表 schema 文件、包含 `.returning()` + `inArray()` + `.onConflictDoUpdate()` 的逐表 repository 模块，或 drizzle-zod 验证器。为三种驱动（better-sqlite3、libsql/Turso、bun:sqlite）生成强制遵循约定的模板。即使用户没有说“scaffold”也应触发——“为 X 添加表”“在这个项目中配置 Drizzle”“接入 SQLite”“为 X 创建 CRUD 模块”或“初始化 DB 层”等表达都应触发。与 `drizzle-sqlite` skill 配合使用，该 skill 涵盖这些模板所编码的 45 条规则；需要例外时请阅读。
创建、检查状态、列出或删除 scratch org 快照时，始终使用此技能。快照是 scratch org 元数据和数据在某一时点的副本，在 scratch org 定义文件的 `snapshot` 字段中通过名称引用。用户要求创建/获取快照、检查快照状态或创建进度、列出/显示/查看现有快照（包括筛选即将过期的快照），或删除/移除快照时使用。需要启用 Scratch Org Snapshots 的 Dev Hub。不要用于创建 org shapes（使用 dx-org-shape-manage），或创建 scratch org（包括通过 `--snapshot` 从现有快照创建；使用 dx-org-manage）。
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。