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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agentic-docs

编写清晰、通俗的代码注释和文档,使其与代码并存。在编写或审查需要内联文档(如文件头、函数文档、架构决策或解释性注释)的代码时使用。这种方式既适合人类读者,也适合一次只能查看一个文件的AI编码助手。

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api-response-mocker

生成带有虚拟数据的真实模拟API响应。用于测试、原型设计或为前端开发创建示例数据。

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python-v3.14

Python 3.14 / FastAPI。项目使用此技能;规范内容在.ai-system中。

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Validate with Database

连接到实时的PostgreSQL数据库以验证模式假设,比较pg_dump与pgschema的输出,并交互式查询系统目录

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github-archive

使用BigQuery通过防篡改的GitHub Archive数据调查GitHub安全事件。在验证仓库活动声明、恢复已删除的PR/分支/标签/仓库、将操作归因于执行者或重建攻击时间线时使用。提供自2011年以来所有公开GitHub事件的不可变法证证据。

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eos-style

使用《风格的要素》第五章中的21条提醒进行Strunk & White风格的审阅。适用于编辑散文、审阅草稿或提高写作清晰度和语气时。

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PromptInjection

提示注入测试。用于提示注入、越狱、LLM安全、AI安全评估、渗透测试AI应用、测试聊天机器人漏洞等情况。

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android-qa-verification

此技能用于根据验收标准验证Android功能,捕捉回归问题,并定义反映真实设备行为的测试。

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apsiii-score

计算MIMIC-IV中ICU患者的APACHE III(急性生理学评分III)。用于死亡率预测、严重程度分层、病例组合调整或风险调整后的结果比较。

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godot-profile-performance

检测Godot项目中的性能瓶颈,包括昂贵的_process函数、循环中的get_node()调用、_process中的实例化,并通过与Godot分析器集成提供优化建议

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pytest

pytest - Python最强大的测试框架,具有fixture、参数化、插件以及与FastAPI、Django、Flask等框架的集成

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analyzing-branches

在分析另一个分支的迭代日志以从不同的工作中提取发现、决策和见解时使用

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github-issue

处理一个GitHub问题的全过程:检出主分支,创建新分支,研究最佳实践,规划实现方案,先编写测试(TDD),进行实现,运行代码审查,质量保证验证,然后创建拉取请求。当给定一个GitHub问题的URL或编号时使用。

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000-TnR-Absolute-Rigor

[00] TnR 绝对严谨 — 系统验证教义。对于高风险调查,强制进行认知努力。要求绝对的解构、数学证明链以及≥95%的推导确定性。对启发式或基于情感的推理零容忍。捷径被视为故意的幻觉。

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PromptInjection

测试LLM应用程序是否存在提示注入漏洞——越狱尝试、系统提示提取、上下文操纵、防护栏绕过技术、直接注入、间接注入、多阶段攻击和侦察。在进行提示注入、越狱、LLM安全、AI安全评估、AI应用渗透测试、聊天机器人测试、防护栏绕过、直接注入、间接注入、RAG投毒、多阶段攻击、全面评估、侦察时使用。

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analyzing-tdigest-metrics

使用OPAL分析百分位指标(tdigest类型)以进行延迟分析和SLO跟踪。当从预先聚合的持续时间或延迟指标计算p50、p95、p99时使用。涵盖了关键的双重组合模式,包括align + m_tdigest() + tdigest_combine + aggregate。对于简单的指标(计数、平均值),请参阅aggregating-gauge-metrics技能。

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AOC Orchestrator

自动化Advent of Code工作流程的主要协调者。负责安排谜题获取、TDD解题以及每日AoC挑战的提交。在运行完整的自动化解题流程或用户请求解决某个AoC日子时使用。

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version-control

管理Git仓库和协作工作流——分支策略、提交规范、冲突解决、拉取请求、钩子以及.gitignore文件管理。

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