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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当编码 Agent 在可使用 Jujutsu(jj)的仓库(存在 `.jj/` 目录)中工作时使用——运行 jj 命令、进行推测性编辑、拆分变更、使用操作日志恢复(jj undo / jj op restore)、将 PR 交接给 Git/GitHub/GitLab、审查后更新 PR,或协调并行 Agent。将 jj 用作本地变更管理层,同时保留 Git 作为规范的远程、PR、CI 和审计接口。也用于规避 jj 的 Agent 陷阱(分页器/编辑器卡住、提交吸收、共置的 git/jj 失同步),或用可逆的 jj 操作替代脆弱的 git reset/checkout/stash/rebase 恢复。
当用户想规划产品发布、功能公告或发布策略时使用。用户提到“launch”“Product Hunt”“feature release”“announcement”“go-to-market”“beta launch”“early access”“waitlist”“product update”“how do I launch this”“launch checklist”“GTM plan”或“we’re about to ship”时也使用。任何人在准备公开发布内容时都适用。发布后的持续营销请参阅 marketing-ideas。
通过 EHunt Temu 品类检索(网关路由 `ehunt/temu/temuCategorySearch`)在已同步到本地库的 EHunt Temu 类目数据中按关键词检索类目中文名、英文名与类目 id,用于商品/店铺筛选的类目 id。当用户提到 EHunt Temu 类目、Temu category id、Temu 类目树、Temu 后台类目、temu 品类、syncTemuCategory(Temu 品类同步)后查类目、Temu category search 时触发。即使用户未写 EHunt,只要在本地已同步的 Temu 类目库里按关键词找类目 id,也应触发此技能。
Lombok 注解使用规则技能。覆盖 @Data/@Builder/@Slf4j 组合规则、@EqualsAndHashCode(callSuper=true) 继承陷阱、与 Jackson/@Builder/@Jacksonized 组合、与 MyBatis 无参构造器冲突解决、@Value 不可变对象、@With 对象复制、@SuperBuilder 继承 Builder。纠正 LLM 最常见的 Lombok 误用:不写 callSuper、不加 @Jacksonized、Builder 与继承冲突、@Builder.Default 默认值丢失。
分析文章中的 AI 生成内容特征,并改写以通过微信 3.27 非人工自动化内容创作检测。检查模板化短语、过渡词密度、句式一致性、段落模式重复以及微信用于标记 AI 内容的其他信号。输出风险报告和可选的人性化改写。当用户想检查一篇文章是否看起来像 AI 生成、让文章更像真人写作、绕过微信 AI 检测或人性化 AI 撰写的内容时使用。当用户提到 "去AI痕迹"、"人性化润色"、"微信AI检测"、"anti-ai-check"、"humanize article"、"公众号发文检查" 时也触发。
.NET MAUI XAML 数据绑定、编译绑定、值转换器、绑定模式、多重绑定、相对绑定和 MVVM 最佳实践的指南。适用场景:"data binding"、"compiled binding"、"value converter"、"IValueConverter"、"binding mode"、"TwoWay binding"、"multi-binding"、"relative binding"、"BindingContext"、"MVVM binding"、"INotifyPropertyChanged"。不适用场景:CollectionView 项模板(使用 maui-collectionview)、Shell 导航数据传递(使用 maui-shell-navigation)或依赖注入(使用 maui-dependency-injection)。
对医疗健康与生命科学数据的机器学习实验设计进行推理。当用户要求设计机器学习研究、为临床/生物医学数据选择模型、设置交叉验证、挑选评估指标、审计公平性、规划监管申报,或评审基于 EHR、医学影像、基因组学、分子或临床文本的机器学习流水线时使用。触发词包括 "design an ML experiment"、"which model for this clinical data"、"how should I split"、"nested CV"、"class imbalance"、"AUROC vs AUPRC"、"calibration"、"decision curve"、"net benefit"、"TRIPOD+AI"、"PROBAST"、"CLAIM"、"FDA SaMD"、"PCCP"、"GMLP"、"site generalization"、"temporal leakage"、"scaffold split"、"foundation model evaluation"、"subgroup fairness"、"is this model ready for deployment"。
使用 Google Gemini 的 Nano Banana Pro(gemini-3-pro-image-preview)模型进行图像生成与编辑。当用户请求:「Generate an image」「Create an image」「Make me a picture」「Draw」「Edit that image」「Change the color」「Remove background」「Add transparency」「Modify this image」「Make it transparent」「Change the style」「Add text to image」,或任何图像创建/处理任务时使用。支持文生图、图像编辑、多轮对话,以及通过差分抠图技术提取透明度。
在直接操作 Netlify Web 托管时使用——创建站点、部署构建(草稿或生产)、设置并验证自定义域名、读取部署状态,以及列出/检查站点/部署/DNS。以 `netlify` CLI 为先(该 CLI 读取 NETLIFY_AUTH_TOKEN 并以无头方式运行——绝不要 `netlify login`),并以 Netlify 官方 OpenAPI https://api.netlify.com/api/v1(Authorization: Bearer <token>)上的 REST 作为回退。通过端点索引 + $ref 解析器从随附规范解析约 174 个 REST 操作,并显式处理 digest-deploy 协议、速率限制和 site_id 约定。使用调用方注入的凭据(通过变量名解析的 token)——它不配置也不解析凭据;token 值仅由 CLI/curl 子进程读取,绝不打印。用于 Netlify 静态/JAMstack + serverless 托管,不适用于全栈容器应用。
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。
