Skills
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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为任何接受流畅英语的现代文生图或图像编辑模型,撰写高质量的自然语言图像提示词。当用户需要帮助撰写、改写、改进或翻译英语自然语言图像提示词时触发——包括「write me an image prompt」「improve this image prompt」「describe this scene for an image model」「convert these tags into a natural language prompt」。对于纯粹关于向图像 API 派发请求、选择采样器/调度器、挑选 LoRA 或设置 ControlNet 的请求,请勿触发——那些属于运行时技能。
基于 Benjamin Bloom 2 Sigma 问题理论的一对一交互式学习系统。自适应教学——根据学生回答判断掌握程度、自动推进或补充,绝不跳过未掌握的内容。支持学生画像、课后讨论、结课评估。 触发词:「打开交互式学习系统」「打开交互式学习」「交互式学习」「我想学 X」「继续学 X」「继续学」「学完 X 了」。 不要 undertrigger——用户说想学东西、继续上课、打开学习系统,就必须调用此 skill。 当用户说"继续"但上下文不明确时,先检查当前工作目录是否存在 `.learning-config.json`,如果存在就触发此 skill。
Kubb(OpenAPI / Swagger 代码生成器)参考资料。涵盖 kubb.config.ts、用于生成 TypeScript 类型、TanStack Query hooks、Zod、Faker 和 MSW mock 的插件;Fetch / Axios / SWR / React Query 客户端;plugin-client(自定义客户端)。包括 CLI 的 8 个命令、扩展注册表(kubb add)、Kubb Studio、Kit(kubb/kit)、parser-ts / parser-md、adapter-oas、诊断、插件基类和 monorepo 支持。有关 TanStack Query 自身的 API,请使用 tanstack-query 技能。
修复或构建响应式布局:页面外壳、网格、卡片布局、侧边栏、断点策略、容器查询。当用户说“这在移动端会出问题”“布局很乱”“元素对不齐”“各部分之间的间距不一致”“把它做成响应式”“正确居中这个元素”,或要求仪表盘/页面/网格布局时使用。检查现有 CSS 中的布局异味(固定宽度、绝对定位、媒体查询泛滥),然后产出可用的布局代码——重构后的 CSS/JSX,并应用 Grid/Flexbox 决策规则、根据内容推导断点,以及一份响应式验证清单。纯间距令牌问题交给 design-foundation,文字可读性问题交给 typography-system。
当用户想要创建本地 SEO 报告、跟踪本地排名表现、搭建报告仪表盘,或向客户传达结果时使用。也适用于用户提到 "local SEO report"、"client reporting"、"local metrics"、"KPIs for local"、"GBP insights"、"how to measure local SEO" 或 "prove ROI on local" 时。针对 geogrid 专属分析,请见 geogrid-analysis。针对竞品基准对比,请见 local-competitor-analysis。
回答用户关于 manifest-dev 的任何问题,并说明背后的原因:它的用途、工作流和自主性阶梯、用户遇到的各个术语(Manifest、Acceptance Criterion、Global Invariant、verification harness、recipe、ask-first、Lock、Debt、Ticket 等)、各部分之间的关系、每个部分存在的理由、其中体现的实践,以及 Manifest、运行报告、拉取请求部分或工作流生成的文件分别代表什么。适用于用户询问 manifest-dev 中某项内容是什么、为何如此运作、各技能如何关联或从何处开始。不用于帮助处理用户自己的任务。
使用 Microsoft MarkItDown 将文档转换为 Markdown(Python API、markitdown CLI、markitdown-ocr 插件、markitdown-mcp 服务),支持 PDF、Word、PowerPoint、Excel、HTML、CSV、EPUB、ZIP 和数据流,也支持 Azure 提取。适用于为 LLM/RAG 导入准备论文或报告;批量将文献文件夹转换为带来源信息的 Markdown;转换上传的字节数据或文件流;对扫描 PDF 或图像文字进行 OCR;通过 MCP 向本地 Agent 提供转换功能。不适用于边界框或页面坐标(使用 LiteParse),也不适用于 PDF 合并、拆分或表单处理(使用 pdf 技能)。
在仓库上安装或升级 MegaLinter。当用户想为项目添加 MegaLinter、搭建 lint CI、更新 MegaLinter 配置或版本,或说“安装 megalinter”、“设置 lint”、“添加代码质量检查”、“更新 megalinter skills”时使用。始终通过 npx mega-linter-runner(--install 或 --upgrade)进行,然后完善 .mega-linter.yml。在升级模式下,还会刷新已安装的 MegaLinter skills 和子代理。当用户明确要求时,还会搭建一个 MegaLinter 自定义 flavor 仓库。
OpenAI API(developers.openai.com)的 Agents SDK(Python / TypeScript)和 Agents API(beta)。涵盖 Agent、Runner、handoffs、guardrails、tracing、SandboxAgent、client.beta.agents 的 sessions / environments / vaults / plugins、内置工具(web search、file search、computer use、code interpreter、image generation)、function tools、vector stores、MCP(Model Context Protocol)连接器、后台模式和多 Agent 编排。
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。
