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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通过 Fabric API 以写入侧命令行创建、更新、删除和刷新 Fabric Dataflows Gen2。构建 mashup.pq 和 queryMetadata.json,用 executeQuery/customMashupDocument 预览候选 M,绑定连接,并配置输出目标。若要执行已保存查询或读取刷新状态,请使用 `dataflows-consumption-cli`。如果某项请求明确坚持通过 Dataflows 消费或只读路径执行变更,不要路由到这里;应由消费侧拒绝,之后再进行另行确认的创作侧交接。触发词:"create dataflow"、"update dataflow"、"delete dataflow"、"trigger dataflow refresh"、"preview Power Query M"、"preview before save"、"customMashupDocument"、"create Fabric data source connection"、"create SQL Server source REST"、"POST /v1/connections"、"supportedConnectionTypes"、"passwordReference"、"bind connection"、"dataflow output destination"、"dataflow write to lakehouse"、"dataflow write to warehouse"、"dataflow write to ADX"、"DataDestinations annotation"。
界面设计探索(开发范式 v1 · 仅限有 UI 的模块)。触发前两个硬条件必须同时成立:①这个东西有用户能看见的界面 ②界面尚不存在。通过"需求收敛 → 技术调研 → ASCII 批量出 5-8 个方案 → HTML 设计稿 → 全状态覆盖 → 需求总结",产出 3 个交付文件:需求总结.md + {模块}-设计稿.html + {模块}-全状态设计参考.html,作为 PRD 阶段的输入。不适用于:无界面的流程/架构/数据结构/接口/方案设计——"设计"二字不等于本 skill(用 issue-pool 讨论拆解)、界面已经在代码里跑着要改样式(用 ui-design)、照着现成设计图或截图复刻(用 design-replica)、写 PRD 时给单个故事配线框图(用 prd-test-writer,它自带 ASCII 线框能力)、还没决定要不要做的模糊想法(先用 issue-pool 入池)、纯发散不收敛的终局愿景(用 vision-exploration)。
监测开发者对你的品牌、竞争对手以及他们正在解决的问题的言论。跟踪 GitHub、Hacker News、Reddit、Stack Overflow、Twitter 和 Discord 上的提及和对话。触发短语:“developer listening”“monitor developer conversations”“track developer mentions”“what are developers saying”“developer sentiment”“brand monitoring”“social listening for devtools”“find developer conversations”“monitor GitHub mentions”“track Hacker News mentions”。
查阅 CE.SDK Vanilla JavaScript 参考文档、指南和配置页面。用户需要 CE.SDK Vanilla JavaScript 文档,包括配置、UI 自定义、导出选项、功能指南或入门说明时使用。用户提到“IMG.LY”“CreativeEditor”“CE.SDK”或“cesdk”,且需要现有 Vanilla JavaScript 文档页面时也会触发。不用于编写代码(使用 build)或解释概念(使用 explain)。<example> Context: 用户询问 Vanilla JavaScript 配置 user: “How do I configure the editor in Vanilla JavaScript?” assistant: “我会使用 /imgly-sdk:docs-js 查找配置选项。” </example> <example> Context: 用户需要 Vanilla JS 设置 user: “How do I use CE.SDK without a framework?” assistant: “我来使用 /imgly-sdk:docs-js 查找相关文档。” </example>
从互联网查找并下载几乎任何数字资源——电子书、学术论文、电影、电视剧、音乐、软件、图片、字体、课程等。覆盖英语和中文互联网生态。包括 CLI 工具工作流(yt-dlp、aria2、gallery-dl、spotdl)、资源网站目录、网盘搜索引擎(百度/阿里/夸克网盘搜索)和搜索技巧(Google dorks)。适用于用户想要:(1)从 URL 下载视频、音频或媒体;(2)查找并下载电子书或学术论文;(3)查找并下载软件;(4)搜索任何数字资源;(5)从图库/网站批量下载图片或媒体;(6)下载种子或磁力链接;(7)查找免费的素材资源(图片、视频、音频、字体);(8)搜索中文网盘资源;或(9)执行任何涉及查找或下载互联网数字内容的任务。
视频处理流水线的 FFmpeg + OpenCV + Python 完整集成指南。主动在以下情况激活:(1) FFmpeg 向 OpenCV 传递帧,(2) cv2.VideoCapture 与 ffmpeg 子进程,(3) BGR/RGB 颜色格式转换的坑,(4) 帧维度顺序 img[y,x] 与 img[x,y],(5) ffmpegcv 的 GPU 加速视频 I/O,(6) VidGear 多线程流式处理,(7) 面向 ML 的 Decord 批量视频加载,(8) PyAV 帧级处理,(9) 配合视频滤镜保留音频流,(10) 内存高效的帧生成器,(11) OpenCV + FFmpeg + Modal 并行处理,(12) 在 FFmpeg 与 OpenCV 之间通过管道传输帧。提供:颜色格式转换模式、坐标系陷阱、库选型指南、内存管理、子进程管道模式、cv2.VideoCapture 的 GPU 加速替代方案。确保:FFmpeg 与 OpenCV 之间正确集成,不出现颜色/坐标 bug。另见:ffmpeg-python-integration-reference,用于类型安全的参数映射。
使用 Clean Architecture 构建 Flutter 应用——feature-first 结构、Riverpod 3.0+ 状态管理、Dio + Retrofit 网络请求,以及 fpdart 函数式错误处理。只要你在 Flutter 项目中涉及创建功能、搭建项目架构、构建 API 集成、管理状态,或用 domain/data/presentation 分层组织代码,就使用本技能。这包括诸如 "create a Flutter feature"、"set up Riverpod providers"、"add an API service"、"build a Flutter app"、"clean architecture Flutter"、"feature-first Flutter" 之类的任务,以及任何涉及 Dio、Retrofit、fpdart Either 或 freezed 数据类的 Flutter 代码。在搭建新的 Flutter 项目、从 MVC/MVVM 迁移到 Clean Architecture,或为现有 Flutter 应用添加网络层时也使用它。
当用户想要预测销售收入、构建 commit/upside/best-case 预测、计算加权商机管道、预测是否能达成目标,或召开预测会议时使用。触发短语:“will we hit quota”“forecast this quarter”“weighted pipeline”“build a sales forecast”“commit number”“are we going to hit the number”“revenue projection”“what's our gap”“pipeline math”“deal review”“forecast call”。关于为预测提供输入的商机管道数据,见 pipeline-review。关于与配额挂钩的薪酬方案,见 sales-comp。
在 Go 中以 OpenAPI 进行规范优先的 REST 开发:使用 oapi-codegen 生成服务端接口与客户端、请求校验中间件、RFC 9457 错误响应体、契约测试,以及检测破坏性 API 变更。当 API 已有或应当有 OpenAPI 文档、需要将代码生成接入构建流程,或手写 handler 已偏离其公开契约时使用。触发示例:“OpenAPI”、“swagger spec”、“oapi-codegen”、“从规范生成客户端”、“按 schema 校验请求”、“破坏性 API 变更”。不适用:handler 结构与关闭(go-api-design)、gRPC 与 protobuf(go-grpc)、GraphQL schema 与 resolver(go-graphql)。
Go 应用的安全审查:输入验证、SQL 注入、认证/授权、密钥管理、TLS、OWASP Top 10 以及安全编码模式。在执行安全审查、检查漏洞、加固 Go 服务或审查认证实现时使用。触发示例:「security review」「check vulnerabilities」「OWASP」「SQL injection」「input validation」「secrets management」「auth review」。不要用于依赖项 CVE 扫描(使用 go-dependency-audit)或并发安全(使用 go-concurrency-review)。
调用 GPT imagegen 技能生成「图片格式的 PPT 文档」——每页一张高信息密度、排版复杂、风格统一的幻灯片图(默认科技商务/高密度信息图,也支持简洁/卡通/水墨/科技等任意风格),并合成为每页一张全幅图片的 .pptx。Generates image-based slide decks (one rendered image per slide) from a topic or content. 当用户要“做 PPT / 生成图片版 PPT / AI 出图幻灯片 / 把内容做成 PPT 图片”时使用。本技能**只产出图片型 PPT**(每页 .png + 合成的 .pptx);若还要可编辑 pptx,接着用 GordenImage2PPTX。
以产品经理专业能力进行战略性 GTM 埋点规划。适用于用户需要规划埋点策略、确定要衡量哪些指标、了解埋点的业务影响、创建埋点规范,或需要回答"该埋什么点?"之类问题时。会针对业务目标提出探索性问题,将目标映射到事件,定义事件分类体系,并创建结构化的埋点计划。触发词 — "plan GTM tracking"、"what should I track"、"create tracking plan"、"define measurement strategy"、"GTM strategy"。
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。
