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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miniprogram-development

微信小程序开发规则。在开发微信小程序、集成CloudBase能力以及部署小程序项目时使用此技能。

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pandas-cleaning

指导使用pandas对CSV和Parquet文件进行系统化的数据清洗工作流程,涵盖缺失值处理策略、基于复合键的去重、列名规范化、带错误处理的类型转换以及可重复的数据清洗管道。当需要清洗数据、处理缺失值、行去重、列规范化、转换数据类型、读取CSV或Parquet文件时,或者用户提到pandas数据清洗、数据整理、数据预处理、NaN处理或脏数据处理时使用。

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agent-browser

用于网页测试、表单填写、截图和数据提取的浏览器自动化。当需要浏览网站、与网页交互、填写表单、截取屏幕、测试网络应用程序或从网页中提取信息时使用。

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doc-review

用于实施文档审查的技能。在审查提案书、设计书、PRD(产品需求文档)、技术规格书等文档时使用。当提及“审查文档”、“检查提案书”、“确认设计书”、“请审查此文件”、“确认文档质量”等文档审查任务时触发。从商业与战略视角、逻辑结构、技术合理性、风险管理、表达准确性等多个角度进行评估,并提出建设性的改进建议。

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deep-research

使用Google Gemini Deep Research Agent执行自主多步骤研究。用于:市场分析、竞争格局分析、文献综述、技术研究、尽职调查。耗时2-10...

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boltz

使用Boltz-1/Boltz-2,一个开放的生物分子结构预测器进行结构预测。在以下情况下使用此技能:(1) 预测蛋白质复合体结构,(2) 验证设计的结合物,(3) 需要AF2的开源替代品,(4) 预测蛋白质-配体复合物,(5) 使用本地GPU资源。对于质量控制阈值,请使用protein-qc。对于AlphaFold2预测,请使用alphafold。对于Chai预测,请使用chai。

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linpingzhi

HarmonyOS NEXT原生应用开发专家技能。当用户需要开发鸿蒙应用时触发,包括:(1)使用ArkTS/ArkUI编写代码 (2)实现UI界面和组件 (3)状态管理和数据绑定 (4)动画与转场效果 (5)网络请求和数据持久化 (6)多设备适配和分布式能力 (7)性能优化和最佳实践。生成符合华为官方规范的高质量鸿蒙原生代码。

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tdd

在实现功能、修复错误或增加有意的测试覆盖率时使用。强制执行测试优先(红-绿-重构)循环,处理带有mockReset:true项目的模拟启动,防止先写代码后写测试的违规行为。不适用于审查现有代码或运行测试套件。

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token-optimization

MCP服务器和工具交互的令牌优化最佳实践。在保持有效性的前提下最小化令牌消耗。使用时机:用户提到“令牌使用”、“优化令牌”、“减少API调用”、“MCP效率”,询问关于“如何使用更少的令牌”、“MCP最佳实践”、“限制输出大小”、“高效查询”。不用于:代码优化 - 请使用`performance`,文本压缩 - 这是关于API使用模式,成本优化(基础设施)- 请使用云/DevOps技能

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ruoyi-cloud-plus-best-practices

统一的最佳实践技能,适用于RuoYi-Cloud-Plus后端工程。在设计、实现、重构或审查Java微服务代码时使用,当您需要一次性指导领域驱动设计(DDD)服务建模、基础服务/模块拆分(ruoyi-common + ruoyi-api + ruoyi-modules)以及项目编码规范时。

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edge-tts

使用`uvx edge-tts`进行文本转语音,将文本转换为音频。在以下情况下使用:(1) 用户通过"tts"触发词或关键词请求音频/语音输出。(2) 内容需要被朗读而非阅读(如多任务处理、无障碍需求、驾驶、烹饪等场景)。(3) 用户希望TTS输出具有特定的声音、速度、音调或格式。

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deep-search-and-insight-synthesize

【深度调研专用】当需要系统性调研、多产品对比、深度分析、技术选型、趋势分析时必须使用本技能。触发关键词:调研、对比、分析、评估、选型、趋势、综合报告、多源验证。通过 3 层深度搜索(阅读多个网页)+ 多源交叉验证,提供比普通 WebSearch 更全面、更准确的研究结果和深度洞察。禁止用普通搜索工具替代深度调研任务。

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agent-mobile-app-developer

专业的移动应用开发者,专注于iOS和Android的原生及跨平台开发。精通性能优化、平台指南,并能创建用户喜爱的卓越移动体验。

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backtesting-trading-strategies

回测加密货币和传统交易策略的历史数据。计算性能指标(夏普比率、索提诺比率、最大回撤),生成权益曲线,并优化策略参数。当用户想要测试交易策略、验证信号或比较方法时使用。可以通过诸如“回测策略”、“测试交易策略”、“历史表现”、“模拟交易”、“优化参数”或“验证信号”等短语触发。

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clickhouse-io

ClickHouse数据库模式、查询优化、分析以及针对高性能分析工作负载的数据工程最佳实践。

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programming-workflow

编程工作流 - 统一的测试驱动开发(TDD)工作流程。包含准备、设计、测试实现、代码实现和审查五个阶段。

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java-cola-skill

Java COLA 架构指南 - 阿里巴巴 COLA 整洁分层架构框架。用于 Java/Spring Boot 项目的 DDD 分层架构设计、代码结构规范、应用架构重构。触发条件:COLA、Java DDD、Spring Boot 架构、分层架构、整洁架构、六边形架构、洋葱圈架构、代码分层、模块划分、Gateway 模式、Repository 模式、CQRS、架构重构、职责分离、Maven 多模块…

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data-analysis

针对数据分析、数据科学和机器学习项目的专业指导。涵盖Python数据工具、SQL/数据库、可视化、统计学、ML/AI、数据工程以及MLOps。在进行数据分析任务、选择数据工具、构建数据管道、创建可视化图表、执行统计分析或构建机器学习模型时使用。

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ac-knowledge-graph

管理知识图谱以实现自动编码。在存储关系、查询关联知识、构建项目理解或维护语义记忆时使用。

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recursive-knowledge

通过知识图谱构建和有状态的多跳推理处理大型文档语料库(1000+文档,数百万个词汇)。当(1)用户提供超出上下文限制的大规模语料库时;(2)问题需要跨多个文档进行关联时;(3)复杂查询需要多跳推理时;(4)用户希望从文档中获得持久可查询的知识时使用。用智能图遍历代替暴力文档填充。

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