pp-sumble
Sumble 的 Printing Press 命令行工具(pp-sumble),通过 sumble-pp-cli 二进制进行线索发现与数据补全,并可在调用前精确预估与限制信用点消耗。需先安装 CLI 并配置令牌后使用。
找到适合任务的 Agent Skill,阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-10 00:15
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Sumble 的 Printing Press 命令行工具(pp-sumble),通过 sumble-pp-cli 二进制进行线索发现与数据补全,并可在调用前精确预估与限制信用点消耗。需先安装 CLI 并配置令牌后使用。
为 FilamentPHP v4 提供官方文档参考的技能,可在生成 Filament 代码前查询准确的实现方式、方法签名与代码模式,覆盖表单、表格、动作、信息列表、通知、组件、测试与插件开发等主题。
这是一个面向机器学习开发的 Copilot 智能体技能,覆盖模型开发、训练、评估、部署与 MLOps,并以分阶段交互对话的方式协助推进项目。
用于选择、配置或审查 Python 日志方案的技能:在标准库 logging 与 Loguru 之间做决策,适用于库、服务、应用和 CLI,强调先确定日志边界再选语法。
用于评估或改进现有代码库架构的技能,聚焦模块边界、耦合、职责分散、可测试性与变更局部性,帮助找到有证据支撑的结构性改进点并在授权时安全重构。
Flutter Expert 是一份面向 AI 消费的 Flutter/Dart 参考技能,聚焦开发中的常见陷阱与决策标准。内容涵盖 Riverpod 与 BLoC 的选型、StatelessWidget 与 StatefulWidget 的使用边界、go_router 与 Navigator 的取舍、Feature-first 与 Layer-first 的目录组织方式,以及 const 构造函数、异步间隙后的 BuildContext、ListView.builder、sealed class Result 模式、ref.watch/ref.read 使用时机、BLoC 状态关闭检查、平台通道异常处理、控制器释放、MediaQuery 精确读取等具体注意事项。该技能为 AI 在执行过程中阅读而优化,完整 Flutter/Dart 文档建议配合 Context7 使用。
branch-commit-pr 是一套完整的 Git 开发流程技能,覆盖从创建分支到提交 Pull Request 的全周期。它会根据用户请求自动判断执行哪些阶段,包括全流程、仅建分支、仅提交、仅开 PR、提交并开 PR 以及配置模式等。技能在执行前会先做上下文收集,检测默认分支、分支命名规范、提交风格、Issue 跟踪方式(GitHub Issues 或 Jira)以及 gh CLI 认证状态,然后按检测到的仓库约定自动创建分支、按原子提交原则拆分提交,并生成规范的 PR 标题与正文。它面向使用 Claude Code、OpenAI Codex、Cursor、Windsurf、Gemini CLI 等具备 shell 访问能力的 AI 编程代理,通过标准 git 与 gh 命令实现,模型无关。
基于 YouTube Data API v3 分析自有频道的技能,可统计播放、订阅、互动、上传规律与标题特征,并生成 JSON 数据与 Markdown 报告。
用于协调规格驱动开发工作流的技能:按需求、设计、任务、实现四阶段推进,每阶段之间设置用户审批门,由编排器调用对应子代理,不自行编写文档或代码。
面向 Swift 并发编程的专家指导技能,覆盖 async/await、actor、Task、Sendable 与 Swift 6 迁移。帮助开发者编写安全、高效的并发代码,并遵循结构化并发模型。
面向 Novita Agent Sandbox 的编码技能,帮助用 Python、JavaScript/TypeScript 和 novita CLI 编写与排查沙箱工作流,覆盖沙箱生命周期、命令执行、网络出口、安全访问、模板、快照、文件系统、密钥、卷及 Git、PTY、日志流、Computer Use 等能力。
cuOpt 安装指南:说明如何通过 pip、conda 或 Docker 安装 cuOpt,以便从 Python、C 或 REST 服务器使用,并给出了安装后的验证方法;从源码构建请参考 cuopt-developer。
Base44 API 与 MCP 集成技能,用于创建、列出和管理 AI 应用。可通过 App REST API 直接管理应用,或通过 MCP 端点让智能体发现并调用 Base44 工具。
OKX V5 API 端点查询技能:在本地 Markdown 语料中解析 REST 端点定义,返回站点 REST 域名、是否支持、参数/响应/限频文档路径。数据随技能自带,查询时无需联网。
vibe-coding 是一个面向 AI 辅助快速原型开发的技能,通过限时构建循环、提示词包、构建计划、演示脚本与安全护栏,把粗略想法变成可运行、可演示的原型(而非幻灯片)。
该技能用于系统化解决 Git 合并冲突:先核查状态、盘点冲突、逐条构建上下文,再按三级分类分别自动解决、给出理由后解决或上报等待指示,最后验证、暂存并输出带状态标记的交接总结。
cmd-rss-feed-generator 是一个用于把没有原生 RSS 的博客网站转换为 RSS/XML 订阅源的技能:它指导生成 Python 抓取脚本并接入每小时运行的 GitHub Actions。
面向 NFT 智能合约开发的高级技能,专注 ERC-721/1155 实现、Gas 优化铸造、揭晓机制与市场集成,强调元数据永久性与安全实践。
Check PR 是一个用于检查 GitHub、GitLab 或 Perforce (p4) 的拉取请求(或合并请求、搁置的变更列表)的工具。它分析未解决的评审评论、失败的状态检查以及描述完整性,并帮助处理发现的问题。该技能自动检测代码托管平台,识别 PR/MR/CL,等待检查完成,然后分类问题并提供修复建议或直接修复。
这是一个面向 Convex 应用性能审计的 Agent 技能,主要用于诊断和修复 Convex 应用中的性能问题。它按问题类别逐项处理,关注的信号包括高读写字节数、文档读取量、OCC 冲突、订阅数量过多、UI 更新缓慢、函数执行或事务接近上限等。技能强调先收集信号(如部署 Health insights、npx convex insights --details、convex-doctor 提示),再根据信号路由到对应参考文件,包括热路径规则、OCC 冲突、订阅成本、函数预算等。使用时不建议在小规模、低流量或信号不足的场景下过度优化,也不应在无测量信号时推荐摘要表、文档拆分或迁移型改造。工作流涵盖问题范围界定、完整读写路径追踪、应用修复、同步修复同类兄弟函数,以及完成前的验证。它适合处理慢功能、insights 发现、OCC 冲突或读放大等问题,不适合初始搭建、纯模式迁移或无用户可见问题的微优化。
从一句话想法快速搭建一个最简的 Convex + Web 模板并在本地运行。该技能会创建项目、安装依赖、启动后端(匿名开发部署)和 Web 开发服务器,并输出可访问的开发 URL。它强调模板保持最小化——本地开发服务器、无发布步骤、无预置鉴权,不使用 Postgres/Redis/Express,而是采用 Convex 原语。适用于需要快速验证想法、生成可运行的 Convex 后端与前端骨架的场景;也可在无法运行脚手架的降级场景下,改为直接编写标准 Convex 项目代码。
该技能用于对 oc(OpenShift CLI,基于 kubectl 并扩展 OpenShift 功能的命令行工具)仓库的 Pull Request 进行综合审查。它按顺序执行依赖一致性检查(go mod tidy -diff)、构建验证(make oc)、代码验证(make verify,含 gofmt、golint、govet、CLI 约定与生成代码检查)、测试执行(make test),随后结合 git diff 与基线分支对比进行代码评审,并应用 Go 风格与惯用法修复。评审关注 kubectl 兼容性、oc 特有命令模式、CLI 输出一致性、向后兼容性(标志移除/重命名、参数变化)、竞态与资源泄漏(文件、连接、goroutine 泄漏模式)、context 传播、日志级别及文档注释完整性。最终输出结构化总结:构建状态、测试结果、lint 状态、代码质量观察、已应用变更与需人工关注的问题。
GitHub CLI(gh)是 GitHub 官方提供的命令行工具,用于在终端中完成拉取请求、议题、仓库、工作流与发布等 GitHub 操作。本技能提供 gh 的专家级使用指导,涵盖安装与登录、PR 创建与审查、议题管理、仓库操作、Actions 工作流、发布管理、Gist、别名、API 调用与扩展等常用命令与工作流。资料还包含针对 pki-manager-web 项目的版本管理规范:发布时需同步更新根目录、frontend 与 backend 三个 package.json 的版本号,并给出了语义化版本升级类型、发布前检查清单与完整发布流程。
bx-ai-chatting 是 BoxLang 平台中用于编写 AI 对话代码的技能,围绕核心 BIF aiChat() 及其异步、流式变体展开。它支持传入字符串、消息结构体、消息数组或 aiMessage() 构建器作为对话内容,并通过 params 传递 temperature、max_tokens、model、top_p、stop 等模型参数,通过 options 指定 provider、apiKey、timeout、returnFormat 及日志选项。返回格式可选 single、all、raw、json、xml,也可传入类、结构体或数组以获得结构化输出。技能涵盖多轮对话、aiMessage() 占位符绑定、aiChatAsync() 非阻塞调用、aiChatStream() 逐块回调、跨提供方归一化的 reasoning 推理文本读取、provider 配置与错误处理等主题,并列出常见使用陷阱。