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通过逆向工程 Gemini Web API 生成文本与图像的技能,支持参考图视觉输入、多轮会话、JSON 输出与模型选择,首次使用需确认免责声明并登录 Google 账号。
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更新于 11-12 00:15
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通过逆向工程 Gemini Web API 生成文本与图像的技能,支持参考图视觉输入、多轮会话、JSON 输出与模型选择,首次使用需确认免责声明并登录 Google 账号。
将 X(Twitter)推文、线程和 X 文章转换为带 YAML front matter 的 Markdown 的技能,使用逆向工程 API,需用户同意。支持媒体下载、自定义输出目录与偏好配置。
面向多语言项目的通用发布流程技能,可自动识别版本文件与变更日志,支持 Node.js、Python、Rust、Claude Plugin 及通用项目。通过 /release-skills 一键执行版本升级、变更分类与多语言 changelog 生成。
面向 AI API 封装型产品(wrapper)的构建技能,定位为 AI 产品架构师,强调把 OpenAI、Anthropic 等模型能力做成用户愿意付费的聚焦工具,而非简单的“换个皮的 ChatGPT”。
基于公开技能资料的 Cursor AI IDE 使用与配置技能,聚焦 Rules 文件设计、Plan Mode 策略、后台智能体工作流、上下文管理、模型选择与 MCP 集成,帮助用户以规则驱动方式提升 AI 协作编码效率。
GraphQL API 架构技能,用于模式设计、解析器、联邦与性能优化;强调模式即契约、DataLoader 防 N+1、默认安全(查询深度与复杂度限制),并提示订阅开销高。资料未提供安装命令或价格。
DL Streamer Pipeline Server 用户技能:指导部署与操作 DL Streamer Pipeline Server 微服务,通过 REST API 无代码运行实时视频分析流水线,涵盖容器启动、流水线启停与状态查询、config.json 配置、GPU/NPU 设备接入及元数据发布配置。预览阶段。
DL Streamer Coding Agent 是一个用于构建 DL Streamer 视频分析应用的技能,支持 Python、C、C++ 或 GStreamer 命令行。它从现有示例应用中提取设计模式,帮助用户以自然语言描述视觉 AI 流水线并生成对应代码。
getitune 是低代码迁移学习库(Geti 训练库),可通过 Python API 或 CLI 训练、微调计算机视觉模型。用 create_engine 将模型/配方与数据集配对后运行 engine.train() 与 engine.test(),或使用 getitune train 命令。
面向已完成实现变更的最终审查技能,用于在最终验证前按仓库策略或用户要求进行独立审查。它按语义影响划分轻量、普通、高风险三级,并规定相应的审查流程、证据保留与升级规则。
edit-file 是一个通过精确字符串替换来编辑文件的技能:在文件中查找 old_string 并替换为 new_string,比 write_file 更安全、更节省 token,适合修改已有文件。
plugin-sdk-impact 是 openclaw/openclaw 提供的一项技能,用于在插件 SDK 发生弃用、移除或不兼容行为/安全变更之前,评估有哪些插件消费者会受到影响。它借助公开的 ClawHub 使用证据来辅助维护者做出兼容性决策。该技能从源码识别所有受影响的公开接口,包括备用 SDK 导出和运行时路径,并通过查询脚本按规范键统计使用情况。主要查询命令为 node .agents/skills/plugin-sdk-impact/scripts/query.mjs 'api-member:api.registerTool'。规范键包括 SDK 模块、具名 SDK 导出、插件 API 方法、宿主运行时成员、具名钩子和清单契约。查询结果会输出不同插件数量、运行时/类型计数、有界证据、发布/扫描标识和覆盖缺口。需要注意的是,静态使用只能识别依赖关系,不能证明实际执行或对特定行为的依赖;注册表仅覆盖已发布的公开插件,私有或未发布插件以及未捆绑依赖不在范围内;零匹配不等于无人使用该 API,端点不可用、结果异常或遍历不完整时影响视为未知,绝不能以零替代。
read-github 是一个 OpenClaw 技能,通过 gitmcp.io 服务读取 GitHub 仓库文档与代码,而非直接网页抓取。它提供文档获取、语义搜索、代码搜索与引用链接抓取等能力,适合查询仓库用法和实现细节。
bx-jython 是 BoxLang 的模块,用于在 BoxLang 中执行 Python 代码。提供 jythonEval()、jythonEvalFile() 两个 BIF 和 bx:jython 组件,支持变量绑定与结果捕获。注意其基于 Jython,使用 Python 2.7 语法。
BoxLang 的可选装模块 bx-unsafe-evaluate,用于提供 evaluate() BIF,支持动态表达式求值与遗留 CFML 迁移。因可执行任意表达式存在注入风险,仅建议在迁移旧代码时临时使用,新代码应改用更安全的替代方式。
OpenUI Forge 的 Anthropic 后端方案:用 OpenUI 结合 Anthropic Claude SDK 构建生成式 UI 应用,并把 Anthropic 流式事件转换为 OpenAI 兼容的 SSE/NDJSON 格式供前端渲染。
OpenUI Forge 的 OpenAI 后端方案,用 OpenUI 与 OpenAI SDK 构建生成式 UI 应用,支持 gpt-5.5 或任意 OpenAI 兼容模型的流式对话补全。
OpenUI Forge 的 Python 版本,用 React 前端加 Python FastAPI 后端构建生成式 UI 应用,支持 OpenAI 与 Anthropic SDK 变体,以 SSE 流式返回 OpenAI 兼容的分块数据。
该技能用于在后端项目中落地 Clean Architecture、六边形架构与领域驱动设计,涵盖分层、端口适配器、实体与值对象、聚合、仓储和领域事件,并给出目录结构与 Python 示例代码。
Next.js 最佳实践技能,用于在编写或审查 Next.js 代码时应用一套规范与规则。内容覆盖文件约定、RSC 边界、数据模式、异步 API、元数据、错误处理、路由处理器、图片与字体优化、打包、脚本、水合错误、Suspense 边界、并行与拦截路由、自托管及调试技巧等主题,并分别指向对应的说明文档。该技能可帮助开发者识别无效的 React Server Component 写法、非序列化 props、Server Action 异常等问题,涉及 Next.js 15+ 的异步 API 变更与 v16 中间件重命名等事项。
这是一个端到端交付“面向智能体的 CLI”的技能:一次性收集输入后,无人值守地依次运行 story → spec → build → audit/eval 全流程。它适用于用户希望从需求或 OpenAPI 文件出发,完整生成工作流故事、CLI 规格、可提交的仓库实现、测试、文档、分发说明、验证记录与关键门禁结果。该技能不产出清单评分,评分需由独立的 agent-ready-cli-audit 运行给出。
design-api-review 是一个用于审查 OpenAPI 规范的技能,依据 API 标准文件与 OpenAPI 最佳实践文件,逐条比对并报告所有偏离之处,且每条发现都会引用其违反的具体规则。它可接受磁盘路径、URL 或 GitHub 仓库中的规范文件,默认使用内置的两套规则集,也支持用户自带规则集。该技能是 Emmanuel Paraskakis 的 LLM API 设计方法中的第四步(design-api → design-api-stories → design-api-spec → design-api-review),适用于审查外部产出、旧规范或新生成规范的独立检查。其核心原则是先审查后修复:交付物是偏离报告,在用户确认要修复哪些发现之前不修改规范。
ripgrep(rg)是一款高速递归文本搜索工具,可按正则表达式在目录中搜索内容,默认遵循 .gitignore 规则,并跳过二进制文件。适合在代码仓库中快速查找模式、统计匹配或按文件类型过滤。
将代码从 Perplexity Sonar API(chat completions)迁移到 Agent API(/v1/agent、responses.create)的技能,覆盖端点、请求参数、模型 slug、响应解析与流式处理,并提供扫描脚本与迁移检查清单。