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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在编码或研究会话结束时扫描对话，并将决策、实验、行不通的尝试、方向转变、主张和启发式经验记录到 ara/ 目录（exploration_tree.yaml、claims.md、heuristics.md、observations.yaml、会话记录），每条均标注为 user、ai-suggested、ai-executed 或 user-revised，以记录研究溯源信息。任务完成后需要编写会话总结时使用。需要可审计地追踪项目演变过程时使用。需要记录带有溯源信息的决策和失败尝试时使用。初始化 ara/ 目录时使用。任务执行期间不要使用，因为只能在请求完成后运行。
在 ascend-kernel（csrc/ops + build.sh + torch_npu PyTorch 自定义算子）项目中，为 Ascend NPU 进行端到端的 AscendC 自定义算子开发。用于根据名称和数学/功能规格设计、生成、构建、测试、记录并调优新的 AscendC 算子。涵盖项目初始化、两级 tiling 设计、op_host/op_kernel 代码生成、框架注册、编译/安装/调试、PyTorch 风格 API 文档、精度评估与根因调试、torch_npu.profiler 性能基准测试、性能优化以及安全代码审查。
针对单个 Figma 组件或组件集的深度无障碍评分卡——状态覆盖（default/hover/focus/disabled/error/active/loading）、焦点指示器质量与对比度、非颜色状态区分、目标尺寸、标注完整性，以及色盲模拟（protanopia/deuteranopia/tritanopia），全部汇总为各分类 0–100 的评分和按优先级排序的建议。当用户想在发布前审查单个组件时使用：触发词为 'audit this component'、'accessibility score for this button'、'is this component set accessible'、'check the states on this component'、'does my button have a focus state'、'color blind check'、'rate this component for a11y'、'component accessibility scorecard'。适用于任何 Figma 套餐。若要对整个页面/框架做广泛扫描，请使用 lint-design-figma；若要做代码侧（HTML）检查，请使用 scan-code-accessibility-figma。
使用 LocalServiceRegistry 在 B2C Commerce 中实现 Web 服务集成。当用户需要从 cartridge 调用外部 REST 或 SOAP API、在 services.xml 中配置服务凭据和配置文件、通过 createRequest/parseResponse 回调处理 HTTP 请求、设置 FTP 或 SFTP 文件传输，或排查断路器错误时，均可使用此技能。连接支付网关、配送服务商或第三方服务时同样适用——即使他们只说"从我的 controller 调用外部 API"或"我的服务总是超时"。
Barry 英文沟通方法论常驻 Q&A 教练。学员任何时刻都可调用，回答 4 类问题：① 英文表达/单词/翻译/商务用法（AI 直接答 + 5 列双语词条 + 追问加 fancy-vocab）；② 方法论概念（读随工具箱安装的 methodology wiki 对应原文 RAG 答，理解后 Barry 风格自适应表达）；③ 训练困惑（用方法论框架诊断 + 给具体下一步）；④ 情况变化（换工作/进步/换目标）→ 引导跑 /barry-onboarding 重测档案。**不替学员改档案，不评估，不存问答日志**。Barry 风格（直接、口语、敢表达、必给例子）。触发词：问个问题、请教、coach、barry coach、/barry-coach、英文怎么说、什么意思、怎么翻译、方法论、X 怎么练、我什么级别、A1/A2/B1/B2/C1/C2 各是什么。
通过 Basecamp 驱动你自己的 Claude Code 会话：运行本地连接器、确认可信请求，并将工作委派给在后台运行、会在 Basecamp 回复的子 Agent。当用户要求将 Agent 连接到这台计算机、通过 Basecamp 驱动 Agent、监视提及、分配、提醒、评论或 boost、启动或停止连接器、检查其状态或健康情况，或更改哪些人可以分配工作以及连接器服务于哪些项目时使用。涵盖凭据（basecamp auth agent connect）、权限和项目（basecamp connect setup）、状态和 doctor。运行连接器需要 Claude Code。
当用户想要优化 Bing Maps 商家信息、设置 Bing Places for Business，或提升在 Microsoft 搜索生态中的曝光度时使用。用户提到 "Bing Places"、"Bing Maps"、"Bing local"、"Microsoft local listings" 或 "Copilot local" 时也适用。Google Business Profile 请参阅 gbp-optimization。Apple Maps 请参阅 apple-business-connect。
来自 Blutui Engineering 团队的 Blutui 项目指南。在参与任何 Blutui 项目时都使用此技能——编写或编辑模板、布局、组件或 partials；创建或查询 Collections；构建或处理表单；配置路由或 Courier；使用 Canopy 或 Cassettes；使用 Blutui MCP；或从零搭建新的 Blutui 项目。若用户提到 Blutui、Canopy、Cassettes、Courier 或任何 Blutui 特有概念，编写任何代码或配置前务必加载并遵循此技能。
为任何 LLM 或 AI 助手编写高质量提示词——Claude、Claude Code、ChatGPT、Gemini、Cursor、Windsurf、Copilot，或任何编码 / 聊天 Agent。当用户要求编写、改进、优化、缩短或重写提示词时使用此技能；当用户询问"对于 [模型] 我该怎么措辞"或"对于 [任务] 什么是好的提示词"时；当用户描述想让 AI 完成某项任务但尚未将其表述为提示词时；或者当用户粘贴已有提示词并要求修改时。基于 Boris（Anthropic，Claude Code 创造者）的提示词方法论——简短准确的提示词、先规划后编码、反馈循环、持久化上下文写入文件。通用原则（简短、先规划、反馈循环、无冗余）适用于任何 LLM；Claude Code 专属锚点（CLAUDE.md、@file、斜杠命令）仅在目标为 Claude Code 时适用。如果用户意图不明确（缺少目标模型、交付物、范围，或 AI 是否有自我验证的方式），在编写提示词前先通过 AskUserQuestion 提出 1–3 个有针对性的澄清问题。
编写、组织或审查 React 或 TypeScript 应用时，应用 bulletproof-react 规范。涵盖按功能划分的文件夹结构、API 层、状态管理类别、测试策略、错误处理、身份验证和性能。用户创建新的 React 功能、设置项目结构、询问“这个应该放在哪里”或“应该如何组织”、决定状态存放位置、编写数据获取或身份验证代码，或要求审查 React 架构时使用。触发词包括“功能文件夹”“React 项目结构”“我应该使用 Redux 吗”“如何组织 API 调用”。
在 RAG 流水线中使用 Chonkie 进行快速、轻量的文本分块。涵盖全部 11 种分块器（Token、Fast、Sentence、Recursive、Semantic、Late、Code、Neural、Slumber、Table、TeraflopAI）、用于串联 fetch→process→chunk→refine→export→store 工作流的 Pipeline API、embeddings refineries、向量数据库对接（Chroma、Qdrant、Pinecone 等）、tokenizer 选择、recipe 系统、REST API 服务器，以及异步/批处理。适用场景：为 embeddings 切分文档、构建摄取流水线、切分代码或 markdown、搭建向量数据库摄取，或任何用于检索增强生成的文本切分任务。
确定性的 CI/CD 交互模式，并输出结构化证据。推送即等待的纪律（同一时间只保留一个待处理的运行）、五类失败分诊（test-failure、lint-failure、build-failure、flaky-test、infra-failure）及针对分类的修复策略、针对 lint/format/infra 失败的自愈、flaky 测试检测，以及每次运行的 CI_RESULT JSON 证据包。在向 CI 推送代码、分诊 CI 失败、等待流水线结果、分类构建错误、处理 flaky 测试，或为质量门禁产出 CI 证据时使用。触发词：“CI failed”“push and wait for CI”“triage build failure”“flaky test”“CI pipeline”“build broke”“CI evidence”。不适用于：单个测试调试（使用 debugging-protocol）、代码审查（使用 code-review）。
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。