Skill 资源库

AI Skill 资源库

把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。

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skill-protocol-mastery

当用户要求“创建技能”、“编写SKILL.md”、“验证技能结构”、“改进技能描述”、“理解技能协议”、“设计技能架构”,或者需要关于渐进式披露、触发短语、写作风格或Claude Code的技能验证等方面的指导时,应使用此技能。

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zero-to-launch

指导Claude从想法到使用来自OpenAI、Figma和Airbnb的框架制作出可工作的原型。在开始新的产品特性、规划MVP范围、做出构建与购买决策或引导用户从概念到可交付原型时使用。应用以AI为先的思维方式(Kevin Weil提出)、简化强制功能(Dylan Field提出)以及完整的体验设计(Brian Chesky提出)。

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70-close-task-150

[70] 结束。使用正确的状态管理任务生命周期,避免重复。确保每个任务只有一个状态,工件与声明相匹配,并且没有任务出现在多个地方。在管理任务列表、更新进度或确保跨系统的任务跟踪完整性时使用。

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adhd-task-management

针对ADHD优化的任务跟踪和干预系统。当为Ariel Shapira跟踪任务、检测上下文切换、提供责任干预或管理特定于ADHD的生产力模式时使用。

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aegis-architect

针对以语音为主的巴西金融科技应用的增强架构指导。在设计语音界面、实施PIX/Boletos、优化金融系统或为巴西市场应用程序做出技术栈决策时使用。与文档/内容、面向巴西市场的MCP工具、增强验证脚本以及全面的巴西合规模式集成。

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skill-creator

按照结构化的四阶段工作流程创建新技能。当您需要构建具有适当验证的可重用代理技能时,请使用此方法。

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02-meta-skill-forge-150

[02] 元技能。当现有技能无法覆盖任务时,创建新技能。分析独特需求,构建框架(框架→研究→计划→执行),整合风险,并声明新技能。在面对现有技能无法解决的新问题时使用。

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20-understand-goal-150

[20] 明确理解。对目标、期望和成功标准达到完全清晰的理解。在开始新任务时、当要求看起来不清楚时、当范围模糊时,或者任何时候你需要全面了解成功的模样时使用。触发词包括“明确目标”、“理解需求”、“确切需要什么”、“定义成功”,或面对不明确的期望时。

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70-close-task-150

[70] 关闭。使用正确的状态管理任务生命周期,避免重复。确保每个任务只有一个状态,工件与声明相匹配,并且没有任务出现在多个地方。在管理任务列表、更新进度或确保跨系统的任务跟踪完整性时使用。

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access-management

RBAC/ABAC实现模式、最小权限访问、行级安全、列掩码以及访问审查工作流。

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adhd-task-management

针对ADHD优化的任务跟踪和干预系统。当为Ariel Shapira跟踪任务、检测上下文切换、提供责任干预或管理特定于ADHD的生产力模式时使用。

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agent-architect

Claude 代码架构顾问。对知识进行分类,并委托给相应的技能。在决定将新知识放在何处或重组组件时使用。

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sample-basic

一个展示所需结构的最简示例技能。在创建新技能时,请以此为模板。

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skill-protocol-mastery

当用户要求“创建技能”、“编写SKILL.md”、“验证技能结构”、“改进技能描述”、“理解技能协议”、“设计技能架构”,或者需要关于逐步披露、触发短语、写作风格或Claude代码的技能验证等方面的指导时,应使用此技能。

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02-meta-skill-forge-150

[02] 元技能。当现有技能无法覆盖任务时创建新技能。分析独特需求,构建框架(框架→研究→计划→执行),整合风险,并声明新技能。在面对现有技能无法解决的新问题时使用。

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72-close-session-150

[72] 结束。在对话之间保存并恢复会话上下文。在结束会话以保存进度时,或开始新会话以恢复上下文时使用。当触发"保存会话"、"结束会话"、"保持上下文"、"交接"、"从上次继续",或者当上下文窗口即将耗尽时触发。

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aegis-architect

针对以语音为主的巴西金融科技应用程序的增强架构指导。在设计语音界面、实施PIX/Boletos、优化金融系统或为巴西市场应用程序做出技术堆栈决策时使用。与文档/内容、巴西市场研究的MCP工具、增强验证脚本以及全面的巴西合规模式集成。

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agent-selection

系统框架,用于为任何任务选择最佳的专业代理。在通过任务工具将任务委托给子代理时使用,以确保根据框架、领域、任务类型和复杂性选择最合适的专家。应用决策树逻辑来匹配任务与代理的专业知识。

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