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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looplia-e2e

针对looplia CLI从本地源进行端到端测试。构建CLI,初始化工作区,运行writing-kit工作流,并验证输出。在测试本地开发或验证工作流执行时使用。

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mcp-bridge

MCP检测和统一状态操作。在Control Tower MCP可用时提供无缝集成,并具有基于文件的回退机制。

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memory-hierarchy

Claude Code内存管理系统完整参考,包括所有文件类型、位置、导入语法和最佳实践。在规划或管理CLAUDE.md及相关内存文件时使用。

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metacognition

在任务前后验证方法并检查假设。使用时机:开始工作、遇到错误或切换阶段时。

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miro-api

使用REST API v2和Python SDK实现Miro白板自动化,用于创建白板、框架、形状、连接器和协作可视化工作流

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moai-foundation-philosopher

结合第一性原理分析、斯坦福设计思维和麻省理工系统工程的战略思维框架,用于更深层次的问题解决和决策

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monarch-money

用于Monarch Money预算管理的TypeScript库和CLI。按日期/商家/金额搜索交易,更新类别,列出账户和预算,管理认证。当用户询问有关Monarch Money交易的信息、希望对支出进行分类、需要找到特定交易或希望自动化预算任务时使用。

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multi-agent-workflow

管理会话,该会话在并行的git工作树中启动多个Claude工作实例以实现并发执行。观察者子代理监控这些工作实例并报告结果。管理者评估这些实现,并将最佳的那个接受到目标分支中。

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lorepedia-knowledge

修复漏洞、解决错误以及自动记录技术知识的技能。将调试过程中发现的见解、实现上的难点、配置的规避方法等保存到Exocortex中,以提高将来解决类似问题的效率。不仅限于项目特有的知识,通用的技术知识也是记录的对象。

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mcp-client

通用MCP客户端,用于通过渐进式披露连接到任何MCP服务器。将MCP服务器包装为技能,以避免因工具定义导致的上下文窗口膨胀。在与外部MCP服务器(如Playwright、GitHub、文件系统等)交互、列出可用工具或执行MCP工具调用时使用。触发条件包括:“连接到MCP”、“列出MCP工具”、“调用MCP”、“使用Playwright”、“浏览器导航”、“浏览器快照”。

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memory-persistence

提供会话生命周期钩子,用于跨平台上下文持久化。在跨会话维护状态或创建交接文档时使用。不适用于内存变量或临时状态。

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metrics-dashboard

跟踪管道速度、成功率和周期时间。用于查看性能指标、识别瓶颈并生成报告。

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miso

通过更新从修改后的功能markdown文件中的伪代码、平台代码和产品代码来实现功能变更。当用户要求“实现功能”、“运行miso”、“更新实现”或“同步代码与功能”时使用。

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mobile-responsive

全面的移动优先响应式设计技能,用于将桌面页面转换为适合移动设备的布局。在实现移动视图、修复响应式问题或批量转换多个页面为移动响应式时使用。自动完成Next.js/React应用程序与Tailwind CSS的移动视图工作流程。(项目)

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mtls-service-mesh

在实现服务间安全、mTLS或服务网格模式时使用。涵盖双向TLS、Istio、Linkerd、证书管理和服务网格安全配置。

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lorepedia-spec-tasks

从Notion的规格页面创建实现任务的技能。读取屏幕规格或功能规格,并将其分解为实现任务,然后注册到任务管理数据库中。在指示如“从规格创建任务”、“分解为任务”等情况下使用。

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mediawiki-wikitext

MediaWiki维基文本标记语言,适用于维基百科和基于wiki的网站。在创建或编辑wiki文章、生成维基文本内容、处理wiki表格/模板/引用或将内容转换为维基文本格式时使用。当请求中提到维基百科、MediaWiki、维基文本、wiki标记或wiki文章创建时触发。

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message_queues

使用消息代理和任务队列的异步通信模式。适用于构建事件驱动系统、后台作业处理或服务解耦。涵盖Kafka(事件流)、RabbitMQ(复杂路由)、NATS(云原生)、Redis Streams、Celery(Python)、BullMQ(TypeScript)、Temporal(工作流)以及事件溯源模式。

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mind

Claude Mind - 搜索和管理存储在单个可携带的.mv2文件中的Claude持久内存

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mlops-workflows

全面的MLOps工作流程,涵盖完整的机器学习生命周期 - 实验跟踪、模型注册表、部署模式、监控、A/B测试以及使用MLflow的最佳生产实践

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moltlist

代理到代理的市场,支持托管支付。当您想要列出服务、雇佣其他代理、浏览可用服务、创建托管或在MoltList上管理交易时,请使用此技能。

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multi-agent-observability

为多代理系统构建可观察性接口。在监控多代理执行、跟踪代理指标、为并行代理实现日志记录或调试代理工作流时使用。

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