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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creating-op-secrets

使用op CLI在1Password中创建秘密。当用户需要在1Password中存储新密码、API密钥、登录凭证或安全笔记时使用。支持登录、密码、API凭证和安全笔记项目类型,并可选择保险库和生成密码。

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open-source-contribution

开源贡献最佳实践。创建高质量的拉取请求,编写好的问题报告,遵循项目规范,并与维护者有效协作。

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open-source-librarian

研究具有证据支持的响应和GitHub永久链接的外部库。在调查库API、实现模式或开源依赖项的历史背景时使用。

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openai-agent-sdk-skill

使用TypeScript/JavaScript创建OpenAI Agents SDK应用程序。在构建AI代理、多代理系统、语音代理或任何使用OpenAI Agents SDK的代理工作流程时使用。涵盖代理、工具、交接、防护栏、流式传输、MCP和实时语音代理。

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openai-chatkit-frontend

使用OpenAI ChatKit与Next.js App Router构建AI聊天机器人前端的模式,包括通过ChatKit Python SDK自定义后端集成。

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openapi-authoring

按照API优先和契约优先的开发实践,编写并验证用于REST API设计的OpenAPI 3.1规范

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openapi-gen

根据OpenAPI规范生成并验证Python客户端。可用于生成、验证或故障排除。

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open-issue

从对话上下文中创建格式正确并选择合适标签的GitHub问题

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opam-ocaml

OCaml的OPAM包管理器。切换管理、依赖解析和OCaml工具链。

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openai-agent-sdk-integration

将OpenAI Agents SDK与You.com MCP服务器集成 - 为Python和TypeScript提供托管和可流式传输的HTTP支持。当开发者提到OpenAI Agents SDK、OpenAI agents或与MCP集成时使用。

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openai-chatkit-setup

已弃用 - 请改用chatkit-frontend技能。此技能已被整合到chatkit-frontend技能中,以便更好地组织。

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openai-chatkit-backend-python

设计、实现并调试一个自定义的ChatKit后端,使用Python语言并通过OpenAI Agents SDK(可选地通过与OpenAI兼容的端点使用Gemini)来支持ChatKit UI,无需使用Agent Builder。每当用户希望在自己的后端上运行ChatKit、将其连接到代理或与Python Web框架(如FastAPI、Django等)集成时,请使用此技能。

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openai-chatkit-frontend-embed

将OpenAI ChatKit UI集成并嵌入到TypeScript/JavaScript前端(Next.js、React或纯JS)中,可以使用托管工作流或自定义后端(例如,使用Agents SDK的Python)。每当用户希望向网站或应用程序添加ChatKit聊天界面、配置api.url、认证、域名密钥、上传策略,或者调试空白/有错误的ChatKit小部件时,都可以使用此技能。

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openai-knowledge

在使用OpenAI API(Responses API)或OpenAI平台功能(工具、流式传输、实时API、认证、模型、速率限制、MCP)时,如果你需要权威且最新的文档(架构、示例、限制、边缘情况),请优先选择可用的OpenAI开发者文档MCP服务器工具;如果不可用,则引导用户启用`openaiDeveloperDocs`。

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open-props

使用Open Props CSS自定义属性来保持设计令牌的一致性。在设置设计系统、选择间距/颜色值,或希望使用经过验证的CSS变量而无需依赖重型库时使用。

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opal-frontend-cypress-component

Cypress组件测试指南,适用于opal-frontend。在添加或更新组件规范、配置组件测试设置、选择选择器、模拟对象以及POM操作或流程时使用。

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open-source-contributions

创建对维护者友好的拉取请求,保持代码整洁并进行专业的沟通。防止导致PR被拒的16个常见错误。在以下情况下使用:为开源项目做贡献、提交PR、解决PR被拒问题、CI构建失败或个人提交中的遗留问题时。

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OpenAI Apps MCP

使用Cloudflare Workers上的MCP服务器构建ChatGPT应用程序。通过自定义工具和交互式小部件(HTML/JS界面)扩展ChatGPT。在以下情况下使用:开发ChatGPT扩展、实现MCP服务器,或解决CORS问题、小部件404错误、MIME类型问题、ASSETS绑定错误、Next.js集成问题或边缘平台限制等。

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openai-chatkit-backend-python

设计、实现并调试一个自定义的ChatKit后端,使用Python语言并通过OpenAI Agents SDK(以及可选地通过与OpenAI兼容的端点使用Gemini)来支持ChatKit UI,而不使用Agent Builder。每当用户希望在自己的后端运行ChatKit、将其连接到代理或与Python Web框架(如FastAPI、Django等)集成时,请使用此技能。

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openapi-development

为src/Shared/Application/OpenApi/中的OpenAPI层贡献的指南。在添加端点工厂、清理器/增强器/净化器、更新OpenAPI生成逻辑或修复OpenAPI验证错误(Spectral, OpenAPI diff, Schemathesis)时使用。

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