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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像素/精灵图风格的动画解说幻灯片:全幅奶油色舞台、醒目的年份标题、动画像素艺术吉祥物(如花札、蘑菇或 8 位游戏机)、动感日文展示字体和滴答前进的时间轴横幅。呈现为教育类动态视频的单帧,使用循环 CSS 关键帧,不用 JS,可直接录屏制作竖屏视频。需求提到“sprite animation”“pixel-art video”“8-bit explainer”“history of X explainer”“kinetic typography history”“Nintendo-style”“精灵图动画”“像素动画”或“复古动画”时使用。
为面向 OSDI、SOSP、ASPLOS、NSDI 和 EuroSys 的 10–12 页系统论文提供段落级结构蓝图。内容涵盖各章节的页数预算、写作模式(差距分析、观察驱动、贡献列表、论点公式)、评估结构、会议清单、审稿人指南、截止日期,以及 OSDI、NSDI、ASPLOS 和 SOSP 的 LaTeX 模板。适用于规划系统论文的章节与页数布局;起草引言、动机、设计或评估章节;根据会议页数限制和投稿前清单检查草稿;预判系统领域审稿人如何评估论文;查询会议格式或截止日期。NeurIPS、ICML、ICLR 论文或引文核验请改用 ml-paper-writing
通过四个自动化层加一份打印版手动配方,验证第三方控件仓库。第 1 层断言原生源码结构(Android getName() 与 iOS +moduleName 对应 manifest nativeModule;@ReactMethod / RCT_EXPORT_METHOD 对应 methods;不得出现 @ReactModule)以及加载/初始化就绪性(ReactPackage 公开无参构造函数、iOS [cls new] 无参 init、requiresMainQueueSetup NO、构造不抛异常),让启动时崩溃在任何构建之前暴露。第 2 层按 ppmplugin-format 规则校验已提交的 `./manifest.json`。第 3 层断言原生与 PCF 之间请求/响应/错误码一致。第 4 层编译 PCF(若缺失则自动跳过)。第 5 层打印设备端到端配方。原生编译属于 /build-android-binary 和 /build-ios-binary —— 这是那些缓慢构建之前的低成本结构预检。按层报告通过/失败并给出修复提示,同时更新 .extension-state.md。
面向 Power BI 语义模型的 TMDL(Tabular Model Definition Language)精通。请在以下情况主动激活:(1) 编写或编辑 TMDL 文件,(2) TMDL 语法 (model.tmdl, database.tmdl, relationships.tmdl, table folders),(3) TMDL 序列化 (TmdlSerializer,基于文件夹与单文件),(4) Power BI Desktop 中的 TMDL 视图,(5) TMDL vs TMSL vs BIM 格式选择,(6) TMDL 表达式、计算组、透视、区域设置、翻译、注解,(7) TMDL 角色与安全性,(8) TMDL ref 关键字与 createOrReplace 脚本,(9) TMDL CI/CD 集成 (Git, 部署),(10) TMDL 层次结构与分区。提供:TMDL 语法参考、文件夹布局模板、序列化模式、ref/createOrReplace 配方以及 Git 集成设置。
通过封装 HKUDS UpSkill,把能力弱/便宜的 "Flash" 模型变成 "Pro" 级表现——捕获 Agent 会话失败,让强大的 Teacher 模型分析它们并起草技能,然后在闭环 Ralph Loop 中针对较弱的 Student 模型验证该技能(最多 3 轮),最后存储以供自动复用。当用户想要安装 UpSkill,运行 `/upskill-init`、`/upskill-configure`、`/upskill-build`、`/upskill-run`、`/upskill-list`、`/upskill-status`、`/upskill-mode`、`/upskill-model`、`/upskill-remove` 或 `/upskill-uninstall`,想要便宜的模型在不切换的情况下表现更接近 Pro 模型,或想把一次好的会话(成功或失败)提炼为经过验证的技能时使用。触发词:upskill、up-skill、flash to pro、teacher student distillation、ralph loop skill validation、distill agent failures into skills。将技能质量提升路由到 `skill-autoresearch`,将脚手架搭建路由到 `write-a-skill`,将规范符合性重写路由到 `skill-standardization`。
标准化的 AI 辅助产品交付工作流,用于把新想法或混乱的仓库转化为有纪律的构建循环,包含 `design-document.md`、`tech-stack.md`、`implementation-plan.md` 以及持久化的 `memory-bank/`。适用于在 Codex 或 Claude Code 中引导全新项目、把仓库规范化为文档优先的流程,或借助持续更新的 `progress.md` 与 `architecture.md` 一步步验证式地执行实现。
当用户想要将本地目录或 GitHub 仓库部署到 Volcengine,并需要在选择执行路径之前分析项目、理解应用形态,以及获得 ECS、VKE 和 veFaaS 的排序建议时使用。当用户询问“我应该使用哪种部署方式”、“这个仓库是否已为 Volcengine 做好准备”或“在部署前检查我的仓库”时也会触发。本 skill 负责准备决策;volcengine-deploy skill 执行选定的部署,volcengine-iac skill 仅在用户选择 Terraform/IaC 或任务已有 IaC 工作流时使用。
审计任何向其客户发送出站 webhook 或事件目的地的平台的开发者体验,并生成一份结构化 YAML 审计文件,包含评分发现和按优先级排序的建议。只要任务是审查、评估、评级或批评某公司的 webhook/事件投递 DX——其注册与入驻、签名与验证、重试与投递语义、事件目录与负载、设置界面(UI/API/CLI/IaC/SDK)、面向使用者的可观测性、本地开发以及从本地到生产的过渡——就使用此技能。当出现 "webhook DX review"、"event destinations audit" 或 "outbound webhook assessment" 时触发,即使用户点明了具体公司(例如 "review Acme's webhooks")而没有使用 audit 一词也触发。输出是符合 `schema/audit.schema.yaml` 的 YAML 审计文件;下游消费方自行渲染其展示形式。
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。
