Skills
收录 97,501 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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配置或排查 AI 编码 Agent 或 CLI，使其通过签名 OrgJWT 调用 Salesforce Models API。适用于将 Agent 指向 Salesforce 模型端点（api.salesforce.com/ai/gpt/v1）、设置 OrgJWT / Bedrock 模式身份验证、配置 Agent 设置、API 密钥辅助程序和 Salesforce 端点凭证文件，或修复 Models API 401 / 404 /“model not available”错误。用户需要创建或配置 Salesforce Connected App 本身时不要触发（改用 integration-connectivity-connected-app-configure）；设置 Named Credentials / callout 身份验证时也不要触发（改用 integration-connectivity-generate）。
如果主要请求明确要求将旧式项目转换、迁移、现代化或重写为 SDK 风格，请勿调用；应使用 msbuild-modernization。迁移请求通常会提到 ToolsVersion、显式 Compile/Reference 条目、packages.config 或 Microsoft.CSharp.targets，但仅审查或审计包含这些模式的文件仍属于此技能范围。适用于对项目/构建文件（包括自定义目标）进行全面审查、审计、lint，或检查可维护性/正确性；也适用于跨领域问题优先级排序、具体反模式、F# 排序/FS0039、跨平台路径，以及针对 Import 安全性的判断。除非用户要求修复，否则审查/审计仅进行分析。具体属性/项缺陷使用 property-patterns/item-management；实现使用 target-authoring；NuGet 自动导入/布局发现使用 extension-points。排除非 MSBuild 系统。
当产品、Agent 或工作流需要在应用中使用网络数据时，将 Firecrawl 集成到应用代码中，包括网页搜索、实时搜索结果、页面抓取、结构化提取或浏览器交互。构建任何需要在代码中获取网络数据的功能时都应使用，即使用户没有明确提及 Firecrawl，只是描述了在应用中获取网络数据、网站内容、搜索、抓取或交互的需求。Firecrawl 请求、“fire girl”简称，以及应映射到 `/scrape`、`/search` 或 `/interact` 的通用应用级网络数据需求都会触发。不要将此技能用于当前会话中一次性的纯终端网络任务；这类任务请使用 `firecrawl/cli`。
面向现有 .tex 硕士、博士论文工程及学位论文评阅书的中文 LaTeX 学位论文助手：处理编译诊断、GB/T 7714、模板识别、结构/格式/公式断行、术语一致性、逻辑与文献综述、方法/工程应用章节、标题优化、去 AI 味、主张前置（自我削弱/免责句后置）检查、单元润色与漂移核对、盲审隐匿，以及对照学校规范逐项终检；还可整理评阅意见、逐条回复、撰写修改说明和修改审查表（仅有评阅书也可先建台账）。Beamer 答辩稿使用 latex-defense-zh；不用于期刊/会议审稿回复信。触发词：学位论文/毕业论文/硕士/博士论文/润色这段/润色这一节/单元润色/核对润色。英文论文使用 latex-paper-en，审稿总评使用 paper-audit。
通过 FlowStudio MCP 使用 Power Automate 的基础技能——包括身份验证设置、可复用的 MCP 辅助程序（Python + Node.js）、通过 `list_skills` / `tool_search` 发现工具，以及处理超大响应。将 Agent 连接到 Power Automate 时，先加载此技能。对于专用工作流，请加载 `flowstudio-power-automate-build`、`flowstudio-power-automate-debug`、`flowstudio-power-automate-monitoring`（Pro+）或 `flowstudio-power-automate-governance`（Pro+）；每项技能都包含工作流说明，而本技能提供它们共同依赖的基础设施。需要 FlowStudio MCP 订阅或兼容的服务端，参见 https://mcp.flowstudio.app
指导整合 Resilience Hub v2、Fault Injection Service 和 Application Recovery Controller 的端到端 AWS 韧性生命周期。涵盖 Define → Test → Operate 工作流：从创建策略、评估故障模式，到验证 FIS 实验，再到设置 ARC 运维控制措施。适用于用户需要完整的韧性策略、需要将发现关联到实验和控制措施，或正在规划韧性计划的情况。也适用于探讨以下问题：将 NGRH 发现标记为已解决是否足够、解决发现后是否就算“完成”，或如何在解决前验证发现。不适用于解决或修复某个具体发现（参见 resilience-hub-failure-mode-assessment），也不适用于明确指定单项服务的情况（例如“我应该运行哪个 FIS 实验”）。
配置 AWS Transit Gateway：创建中心并连接 VPC，使用路由表划分流量；通过中心（设备或 Gateway Load Balancer 端点）集中处理出站流量和检查；强制 VPC 间东西向流量经过 AWS Network Firewall；通过 Site-to-Site VPN 或 Direct Connect 连接的 transit-gateway 端连接本地网络（包括使用 ECMP 汇总多个 VPN 隧道的带宽）；跨区域对等连接 Transit Gateway；从 VPC 对等连接网状架构迁移；以及路由 IP 多播。适用于通过单个路由器连接多个 VPC、隔离环境、强制 VPC 间流量经过中央 Network Firewall、通过中心访问本地网络、连接不同区域，或迁离对等连接网状架构。不适用于单个 VPC 的路由、两个 VPC 之间的 VPC 对等连接（使用 vpcpeering 技能）、Direct Connect 网关或虚拟接口设置（使用 directconnect 技能），或 Route 53 DNS 工作。
在 Grafana Cloud 中启用 AI + ML 功能：Grafana Assistant（自然语言 → PromQL/LogQL/TraceQL、构建仪表板、事件调查、MCP 集成）、Dynamic Alerting（Prophet 预测 + DBSCAN 异常值检测）、Sift（8 项分析的自动根因分析）、Knowledge Graph + RCA Workbench，以及 LLM Plugin（OpenAI / Anthropic / Azure / Ollama / vLLM / LiteLLM）。适用于需要无需静态阈值的异常告警、自然语言查询、自动事件调查、根据一句话生成仪表板，或用于插件的托管 LLM 代理时——即使用户只说“有异常时提醒我”“解释这个 PromQL”“找出根因”“把它做成仪表板”或“将 Claude 接入 Grafana”，而未提及这些产品名称。
用于类生成、重构和评审的 Apex 主要编写技能。只要用户提到 Apex、.cls、trigger，或要求创建/重构某个类（service、selector、domain、batch、queueable、schedulable、invocable、DTO、utility、interface、abstract、exception、REST resource），就必须启用。对于涉及 SObject CRUD、映射集合、获取关联记录、定时作业、批处理作业、trigger 设计、@AuraEnabled controller、@RestResource 端点、自定义 REST API，或对现有 Apex 代码进行评审的请求，请使用此技能。
为 Grafana Cloud 设置专用网络连接：AWS PrivateLink、Azure Private Link、GCP Private Service Connect 和 Private Data Source Connect（PDC）。按信号类型（指标／日志／追踪／配置文件）配置 VPC 端点、专用端点或 PSC 转发规则；配置 Alloy 将数据推送到专用 DNS 端点而非公共端点；验证专用 DNS 解析和端点批准状态。适用于向 Grafana Cloud 发送遥测数据且不经过公共互联网、消除云出站费用、满足 PCI-DSS／HIPAA／数据驻留合规要求、为专用数据源查询配置 PDC，或将 AWS／Azure／GCP 工作负载连接到 Grafana——即使用户只说“别再付出站费用了”“让遥测数据不经过公共互联网”或“Grafana 的 PCI 合规”，而未提及 PrivateLink。
在发布前，根据通用测试规则审查生成或修改的测试代码。最适合在 Agent 编写、编辑、生成或重构测试后，提交、合并或展示之前使用。适用于 pytest（test_*.py、*_test.py）、PHPUnit/Pest（*Test.php）、Jest/Vitest（*.test.ts、*.spec.js）、Go（*_test.go）、tests/、__tests__/ 或 spec/ 下的文件，以及“为 X 编写测试”“添加测试”“测试这个”“审查这些测试”或包含测试的 PR 差异等请求。也可在工作开始前明确调用，以指导测试编写。此技能是防止 AI 生成冗余测试的质量关卡。不要用于生产或实现代码审查（使用 clean-code-guard）、CI 或测试运行器配置、运行或调试测试，或一般架构讨论。
创建全面的交接文档，以便 AI Agent 会话无缝转移。以下情况会触发：(1) 用户请求交接/记忆/保存上下文；(2) 上下文窗口接近容量上限；(3) 完成重要任务里程碑；(4) 工作会话即将结束；(5) 用户说“保存状态”“创建交接”“我需要暂停”“上下文快满了”；(6) 用户通过“加载交接”“从……恢复”“接着上次继续”恢复工作。在完成大量工作（多次文件编辑、复杂调试、架构决策）后主动建议创建交接文档。通过让新的 Agent 能毫无歧义地继续工作，解决长时间运行的 Agent 上下文耗尽问题。
实现、审查或改进 iOS 26 及以上版本的 SwiftUI Liquid Glass 效果。涵盖 glassEffect 修饰符、GlassEffectContainer、玻璃按钮样式、玻璃工具栏/标签栏、静态状态徽标与交互控件、形变过渡、着色、交互式玻璃、ToolbarSpacer、scrollEdgeEffectStyle、backgroundExtensionEffect 和可用性控制。用户询问 Liquid Glass、玻璃按钮、glassEffect、GlassEffectTransition、glassEffectID、glassEffectUnion、滚动边缘效果或采用 iOS 26 设计时使用。
使用 SwiftData 实现、审查或改进数据持久化。适用于定义带有 @Attribute、@Relationship、@Transient、#Unique 或 #Index 的 @Model 类；使用 @Query、#Predicate、FetchDescriptor 或 SortDescriptor 查询；为 SwiftUI 或后台任务配置 ModelContainer 和 ModelContext，并使用 @ModelActor；使用 VersionedSchema 和 SchemaMigrationPlan 规划架构迁移；通过 ModelConfiguration 设置 CloudKit 同步；或与 Core Data 共存或从中迁移。
配置 AWS Direct Connect：选择连接模式（专用、托管或链路聚合组）并完成交叉连接；创建私有、公有和中转虚拟接口并建立 BGP；通过 Direct Connect 网关访问多个 VPC，包括跨账户中转网关关联；使用 MACsec 或私有 IP Site-to-Site VPN 加密流量；提高连接弹性并调整故障转移；管理链路聚合组；配置 SiteLink；以及从虚拟私有网关迁移到中转网关。用户需要在数据中心与 AWS 之间建立私有、稳定的网络连接，或正在运行现有 Direct Connect 配置并需要扩展、加密或强化时使用。可在参考资料中找到相应任务的操作流程。请勿用于中转网关路由表和连接（transitgateway skill）、不涉及 Direct Connect 的 Site-to-Site VPN（sitetositevpn skill），或 Route 53 DNS 路由（route53 skill）。
使用 Cloud Storage FUSE（gcsfuse）将 Google Cloud 上的 Cloud Storage 存储桶挂载为 POSIX 文件系统。适用于使用 gcsfuse 或 Cloud Storage FUSE 挂载的场景：判断工作负载适合使用 FUSE、原生 gs:// 读取还是 Filestore/Managed Lustre；在 GKE、Compute Engine 或 Cloud Run 上部署调优后的挂载；启用并调整文件、stat 和 list 缓存；调整挂载标志（--implicit-dirs）或配置文件；应用工作负载配置；确保 ML 检查点安全（重命名原子性、分层命名空间/HNS、关闭时完成操作、并发写入器）；或使用 gcsfuse 指标诊断训练缓慢、吞吐量低或账单激增。涵盖挂载语义、gcsfuse 命令行和配置、GKE gcsfuse CSI 驱动程序（Workload Identity principal:// 绑定、配置文件 StorageClasses、sidecar 大小调整）以及 Cloud Run 卷挂载。不要用于不涉及挂载的存储桶管理（google-cloud-storage-basics）或 POSIX 共享文件系统（Filestore、Managed Lustre；使用 gke-storage）。
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。