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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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针对本地 Azure SQL Database 容器运行数据库架构迁移,使相同的迁移在本地引擎与 Azure 云中完全一致地生效。当被要求“针对本地 SQL 运行我的迁移”“将架构应用到容器”“执行 EF Core / dotnet ef database update”“Prisma migrate dev / deploy”“Alembic upgrade head”,或将 DACPAC / SqlPackage 部署到容器时使用。涵盖先在 master 上设置 appdb,再将架构应用到用户数据库,以及各工具的对应命令与连接字符串卫生。这是 Azure SQL Database 引擎(EngineEdition 5),而非 SQL Server 镜像;只要架构迁移工具面向本地容器,就使用此技能。
外链 / 站外 SEO 审计。默认无需付费工具即可运行——它使用 Google Search Console 链接报告(你最主要的链接站点、被链接最多的页面以及锚文本)外加用户提供的任何外链导出文件(Ahrefs / Semrush / Majestic / DataForSEO CSV)。分析引荐域名画像、锚文本分布(过度优化 / 垃圾模式)、被链接最多的页面与核心变现页面(内链机会)、有害/垃圾链接信号以及链接建设优先级。当用户询问外链、链接建设、站外 SEO、引荐域名、锚文本、有害/垃圾链接、disavow 或其链接画像时使用此技能。触发词:"backlinks"、"backlink audit"、"link building"、"off- page SEO"、"referring domains"、"anchor text"、"toxic links"、"spam links"、"disavow file"、"who links to me"、"link profile"、"domain authority"。注意:丰富的第三方指标(DR/DA、完整链接索引)需要付费数据源;本技能会明确说明在没有付费数据源时能看到与不能看到什么。
从逻辑到演讲:串联 barry-logic-training → barry-speech-training → barry-translation-training 三个独立 skill,一条龙产出完整英文演讲稿。编排器只负责衔接和模式选择,每个环节的具体逻辑由对应的独立 skill 定义。两种通道:标准通道(逐步确认)和快速通道(一口气出成品)。触发词:逻辑到演讲、从逻辑到演讲、logic to speech、帮我梳理逻辑然后准备演讲、梳理加演讲、整理成演讲。
Barry 职场英语工具箱的**统一入口**。新学员第一次接触工具箱时调用,展示欢迎语 + 引导完整跑 onboarding 3 步(profile → assessment → solution);老学员需要重跑 onboarding(情况变化)时也调用。**这是学员第一次启动应该调用的 Skill**——把整个工具箱的使用方式串起来,学员不需要知道每个原子 Skill 的名字。触发词:开始、启动、开始学英语、英语训练、barry、barry-onboarding、english onboarding、how do I start、I want to learn english、欢迎、welcome。
Barry 学员训练方案设计 + 自动生成专属每日训练 Skill。读学员档案 Section 1+2+3 + Four-Strands 训练方法工具箱,设计 Section 4 训练方案,获学员授权后自动安装到 <当前 AI Agent skills 目录>/barry-daily-<昵称>/,并复制 Quiz 网页代码到 ~/.barry-english/quiz-web/。**前置:必须先跑完 barry-profile + barry-assessment**。10-15 分钟。触发词:定制方案、出方案、训练方案、生成训练 Skill、barry solution。
此技能应用于在编写 ADR 的同时创建或更新 C4 架构图,尤其在 LikeC4 中。遇到 "add a C4 diagram"、"create a context diagram"、"container view"、"LikeC4 model"、"draw the architecture"、"diagram this decision"、"architecture diagram for the ADR"、"visualize the components"、"C4 view" 或 "Simon Brown C4" 时主动激活。提供:基于已确认元素的标准 C4 Context 与 Container 视图、关系描述,以及对非标准图表类型的严格拒绝。
Caffeine JVM 本地缓存技能。覆盖本地缓存 vs 远程缓存(Redis)选择决策树、expireAfterWrite vs expireAfterAccess vs refreshAfterWrite 三种过期策略对比与组合规则(refresh < expire)、CacheLoader 加载与 reload 异步刷新模式、Spring Cache @Cacheable 集成、maximumSize 驱逐策略、recordStats 缓存统计。纠正 LLM:用 ConcurrentHashMap+手动过期、所有缓存走 Redis、refreshAfterWrite > expireAfterWrite 导致永远不刷新、CacheLoader 返回 null 导致缓存穿透。
当用户需要创建面向客户的文件时,例如 SEO 审计、提案书、工作范围说明、竞品分析报告、入门文档或市场情报报告。当用户提到"audit report"、"proposal"、"scope of work"、"SOW"、"pitch deck"、"client presentation"、"pricing document"、"onboarding checklist"、"competitive report"、"market analysis"、"prospect audit"、"free audit"、"AI visibility audit" 或 "deliverable" 时也使用。持续性的绩效报告请参见 local-reporting。审计背后的调研请参见 local-seo-audit。
使用 aio-commerce-sdk 搭建新的 Adobe Commerce 应用脚手架。创建基础项目结构和包含元数据的 app.commerce.config 文件。当用户想从头创建新的 Commerce 应用或初始化空白 Commerce 应用项目时使用。搭建完成后,如果用户想要部署,则接续执行 appbuilder-project-init,进行 Developer Console 设置(项目、工作区、API 订阅)。不会配置可扩展性域;这类配置请使用 commerce-app-eventing、commerce-app-webhooks、commerce-app-business-config、commerce-app-admin-ui 或 commerce-app-storage。
负责 Compose 和 Compose Multiplatform 应用的 repository、数据源和映射:DTO 到 domain 再到 UiModel 的边界、Ktor 客户端和 bearer 身份验证、WebSocket 和 SSE、Room、DataStore、Paging 3、离线优先设计及数据层测试。编写或审查 repository、数据源、DTO、映射器、HttpClient、bearer token、WebSocket、SSE、Room DAO、迁移、DataStore、PagingSource、RemoteMediator、离线缓存或 MockEngine 测试时使用。不要用于 ViewModel 或 UI 接线(compose-feature)、composable(compose-ui)、MVI 契约或错误分级(compose-architecture)、Gradle 模块(compose-project),或 commonMain 与平台的拆分(compose-platform)。
负责 Compose Multiplatform 应用的平台拆分:在 commonMain 中放置声明,选择 expect/actual 或接口加 DI,连接宿主适配器和端口,并验证 iOS/Swift 互操作、桌面和 Web 目标以及平台生命周期。涉及 commonMain、expect、actual、iosMain、Swift、SKIE、Flow to Swift、桌面、wasm、Web 目标或平台专属代码时使用。路由或架构(compose-architecture)、功能切片(compose-feature)、可组合项或资源(compose-ui)、仓库或持久化(compose-data)以及 Gradle 目标配置(compose-project)不应使用。
使用 NVIDIA Compute Sanitizer 检测并诊断 CUDA 正确性错误。将 GPU 内存错误、共享内存数据竞争、未初始化内存读取以及同步或屏障错误交由合适的子工具(memcheck、racecheck、initcheck、synccheck)处理,并说明如何构建、运行及读取报告。用于排查非法内存访问、越界、未对齐访问、泄漏、WAW/WAR/RAW 竞争、__shared__ 隐患、未初始化读取、错误结果、卡住、__syncthreads/__syncwarp 分歧,或 cuda::barrier / wgmma 问题。不要用于主机/CPU 端错误(使用 valgrind 或 AddressSanitizer)或全局内存数据竞争(不在范围内)。触发关键词:compute-sanitizer、memcheck、racecheck、initcheck、synccheck、CUDA 内存错误、OOB、竞争条件、未初始化内存、__syncthreads、barrier、死锁。
编写并调试在 Confluent Cloud 上运行的 Flink SQL,并严守 CC 与 Apache Flink(OSS)之间的方言边界。当工作目录是 Confluent Cloud Flink 工作区、某条 Flink SQL 语句需要在 CC 计算池上运行前先做检查,或用户提到 CC Flink、Confluent Cloud Flink SQL、`confluent flink` CLI、CFU 计算池、`CREATE CONNECTION`,或要求检查/调试运行时为 Confluent Cloud 的 Flink SQL 时使用。当提出 Flink SQL 问题且没有任何信息表明运行时是 Apache Flink OSS 时也可触发。以下情况不要触发:用 Java 构建或部署 Flink UDF(UDF/UDTF/PTF——请用 flink-udf);从数据库经 Flink 到 Tableflow/Iceberg/Delta Lake 的完整 CDC 管道(请用 confluent-cloud-cdc-tableflow);Kafka Streams 拓扑相关工作(请用 kafka-streams-programming);或已确认 Flink SQL 运行在 Apache Flink OSS 而非 Confluent Cloud 上。
针对任何问题、决策或创意挑战,运行多视角的 Mind Council 审议。每当用户希望获得多样化观点、需要帮助做出艰难决策、要求进行 council/panel/board 讨论、想从多个角度探讨问题、请求 devil's advocate 分析,或说出“不同专家会怎么想”“帮我从各个方面思考这个问题”“council mode”“mind council”“deliberate on this”之类的话时,都可使用本技能。当用户面临两难、取舍或没有明显答案的复杂选择时也可触发。
从项目文档中提取显性和隐性约束(合规、安全、托管、工具链、干系人、范围和外部依赖边界),然后构建或更新规范的 CONSTRAINTS.md。为每个源文档生成一个子 Agent,用证据引用和置信度评级标出外部强加的边界,然后按类别关联、去重并整理结果,再写入 CONSTRAINTS.md。只要用户提到 \"CONSTRAINTS.md\"、\"extract constraints\"、\"find our constraints\"、\"document constraints\"、\"compliance constraints\"、\"what limits this project\"、\"synthesize constraints\",或想要记录塑造项目可构建内容及构建方式的外部强加边界(法律、安全、合规、干系人、供应商)时就使用此技能。始终优先使用此技能,而非临时性的约束文档。
当用户希望使用 Cull 应用查看、评审、评分、整理、搜索或导出图像 / AI 艺术生成结果时,应使用本技能。触发词:"show me these images"、"review this batch"、"open these in Cull"、"rate / shortlist / collect these"、"find similar images"、"make a smart collection"、"run a quality pass"、"export the keepers"、"publish this collection"。默认通过 `cull` 命令行工作(无需 MCP);`mcp__cull__*` 工具为可选项,用于更丰富的交互控制。
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。
