微信扫一扫personjakexiao无需 Key
content-evaluation-framework
此技能应在评估书籍章节、课程或教育内容的质量时使用。它提供了一个系统的6类别评分标准，带有加权评分（技术准确性30%，教学效果25%，写作质量20%，结构与组织15%，AI优先教学10%，合规性通过/不通过）以及多层次评估（优秀/良好/需要改进/不足）。在迭代草稿期间、内容完成后、按需审核请求或验证阶段之前使用。
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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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context-infrastructure
铁路部署、CI/CD工作流、GitHub Actions和冒烟测试。处理铁路配置、GitHub Actions工作流、部署自动化和健康检查。在进行部署、CI配置、铁路设置或基础设施自动化时使用，或者当用户提到铁路环境、GitHub Actions、部署问题、CI失败、“构建失败”错误、冒烟测试错误、CI/CD管道、Docker配置或DevOps工作流时使用。
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controlling-spotify
通过MCP服务器控制Spotify播放并管理播放列表。当用户请求播放音乐、控制Spotify、创建播放列表、搜索歌曲或管理他们的Spotify库时使用。
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convex-docs
查询和管理本地的Convex文档镜像（42篇文档）。搜索有关实时数据库、无服务器函数、身份验证、文件存储和React钩子的Convex主题。在实现Convex后端功能或回答与Convex相关的问题时使用。
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coord-intel
调用COORD_INTEL进行调查、取证和情报收集
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cornell-notes
将文本、URL或文件内容自动转换成美观的Cornell笔记HTML格式，包含Cue Column、Notes Column和Summary三部分，并自动更新index.html索引
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cost-calculator
用于计算GPU小时数、训练成本和推理定价的成本估算脚本和工具，适用于Modal、Lambda Labs和RunPod平台。在估算机器学习训练成本、比较平台价格、计算GPU小时数、为机器学习项目预算，或者当用户提到成本估算、价格比较、GPU预算、训练成本分析或推理成本优化时使用。
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cpp-pro
用现代特性、RAII和智能指针编写惯用的C++代码
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context-a8c-mcporter
在访问Automattic工作环境（如Linear、Slack、P2s、Zendesk、TeamCity等）时使用。触发条件包括关于问题、消息、帖子、工单、构建或任何Automattic内部系统的问题。
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context7-mcp
在生成依赖外部库或配置的代码之前，始终使用Context7 MCP来获取最新的库/API文档。当用户请求设置步骤、配置或涉及第三方库的代码时，请使用此方法。优先选择Context7文档而非记忆中的信息。尽可能包括对检索到的文档的引用。
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control-structure-optimization
提供了一个系统化的检查清单，用于优化控制结构（循环、条件语句、控制流），以创建自解释且易于维护的代码。在编写新的控制逻辑、重构现有代码或进行代码审查时使用此技能，以最小化复杂性并提高可读性。
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convex-guess-validation
验证并根据绘图卡对玩家的猜测进行模糊匹配和评分。在实现猜测提交、确定正确性、计算奖励分数以及处理评分特殊情况时使用。
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cool-mysql
在使用Go的cool-mysql库时应用此技能。该技能提供了关于使用cool-mysql的MySQL辅助函数的全面指导，包括双连接池、命名参数、模板语法、缓存策略和高级查询模式。在编写数据库代码、优化查询、设置缓存或从database/sql迁移时应用。
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corpus-investigation
系统地使用分层抽样、模式识别和计算验证来调查大型语料库部分（100GB+）。生成带有元数据架构、分块策略以及RAG集成建议的全面部分分析。在分析大数据集、研究档案结构、学习语料库组织、进行调查和研究任务，或为RAG管道设计记录数据集特征时使用。
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cosmic-python
Clean Architecture和Cosmic Python指南，用于具有良好测试、分层的Python系统。适用于设计具有分层架构（模型、适配器、服务、入口点）的Python项目，强制执行Clean Code和SOLID原则，测试策略（单元测试、BDD、Gherkin），CI/CD设置（pytest、tox、importlinter）以及架构决策（ADRs）。适用于需要严格边界控制、清晰的关注…
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react-best-practices
来自Vercel工程团队的React和Next.js性能优化指南。在编写、审查或重构React/Next.js代码时应使用此技能，以确保采用最佳性能模式。当任务涉及React组件、Next.js页面、数据获取、包优化或性能改进时触发。
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context-ingestion
扫描项目文件夹结构，验证组织，克隆GitHub仓库，并生成可用材料的清单。这是作者工作流程的第一步。在开始新的手稿项目时使用。
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continuous-learning-v2
基于本能的学习系统，通过挂钩观察会话，创建具有置信度评分的原子本能，并将其进化为技能/命令/代理。
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"Convex Agents Workflows"
协调多步骤代理操作，具有持久执行、自动重试和从失败中恢复的功能。适用于需要在服务器重启后仍然存活或协调多个代理的复杂工作流程。
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convex
主动用于Convex后端开发。当用户提到“Convex”、“凸函数”、“查询”、“变异”、“动作”或与Convex后端工作相关的内容时自动调用。确保查询、变异、动作、模式设计和响应性的正确模式。处理从模式到部署的完整开发生命周期。
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core-researcher
深入研究和信息收集专家，专门从事彻底调查、模式分析和知识综合
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cost-estimate
创建成本估算表。用于预算制定、报价和成本计划时。
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coverage-analysis
覆盖率分析衡量在模糊测试期间执行的代码。在评估harness的有效性或识别模糊测试障碍时使用。
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crdt-vterm
使用CRDT风格的s-表达式进行协作终端会话共享
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