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基于 Crawlora 目录数据对比竞品零售商品组合,识别品类、品牌、属性、变体与价格带上的可验证缺口,并区分样本缺失与完整目录确认缺失。
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更新于 10-29 00:09
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基于 Crawlora 目录数据对比竞品零售商品组合,识别品类、品牌、属性、变体与价格带上的可验证缺口,并区分样本缺失与完整目录确认缺失。
通过 draw.io MCP 服务器创建、编辑并导出 draw.io 图表,支持在浏览器中实时预览,并提供语义化设计系统、布局与边路由规则、编辑操作、导出与排障说明。
DigitalSpeed 视觉识别与样式规范技能,涵盖标志、配色、字体、摄影与图形系统。用于生成任何代表 DigitalSpeed 的设计资产、UI、版式或代码输出,确保其符合官方品牌规则。
一个面向 UI/UX 的“设计工程师”技能:先诊断界面摩擦点,提出 2–4 个结构性方案并给出取舍理由,再实现打磨后的界面。强调复用项目设计系统与令牌、覆盖完整状态与无障碍,避免通用 AI 风格布局。
将 Markdown 内容转换为结构化分镜 CSV 的工具,适用于幻灯片、视频脚本等顺序视觉媒体的规划,可输出供下游工具(幻灯片生成、视频剪辑、图像生成)使用的通用交接格式。
面向解决方案架构设计的技能,覆盖后端、前端、数据与一致性、集成与 API、部署、监控、测试等关注点,要求每个关注点调研 3 个以上选项并附证据与置信度,产出架构决策报告与 ADR,最后进行用户验证。
Excalidraw 图表生成器是一个用于从代码库分析中生成架构图的技能。用户只需提出“为这个项目生成架构图”“创建系统的 excalidraw 图表”或“将此代码库可视化为 excalidraw 文件”等请求,它便会分析代码库(支持任意语言和框架),识别组件、服务、数据库和 API,梳理它们之间的关系与数据流,最终生成有效的 .excalidraw JSON 文件,其中包含动态 ID 和标签。该技能无需任何前置条件,不依赖已有图表、Terraform 或特定文件类型。它内置了若干关键规则,例如禁止使用菱形形状(因为原始 Excalidraw JSON 中菱形箭头连接会失效),改用带样式的矩形表达语义;标签需要形状与文本两个元素配合;肘形箭头需设置特定属性;箭头需从形状边缘而非中心起止。技能还提供了元素类型说明、工作流程、颜色调色板、验证清单以及常见问题修复方法,并附带多个参考文件,涵盖 JSON 格式、箭头路由、颜色、示例和验证算法。输出文件通常保存到 docs/architecture/ 或用户指定位置,文件名具有描述性,可在 excalidraw.com 或 VS Code 扩展中打开测试。
nano-banana-pro 是一个通过 Gemini 3 Pro Image(Nano Banana Pro)生成或编辑图像的工具,适用于用户要求创建图片、生成画面或制作 AI 艺术作品的场景。它提供脚本调用方式,支持生成、单图编辑和多图合成。
通过 OpenRouter 调用 FLUX、Gemini 等图像模型生成或编辑图片的技能,适合照片、插画、概念图与演示素材,需配置 OpenRouter API 密钥。
用于评估科学主张与证据质量的批判性思维技能:审查实验设计效度、统计有效性,识别偏倚与混杂,并用 GRADE、Cochrane RoB 等框架做证据分级,适用于论文评审、系统综述与方法学评估。
基于 Nano Banana 2 生成、由 Gemini 3.1 Pro Preview 评审质量的科研示意图技能,用自然语言描述即可产出符合投稿、会议、论文等文档类型门槛的图表。
Segment Anything Model(SAM)是 Meta AI 推出的零样本图像分割基础模型,可在无需针对特定任务训练的情况下分割图像中的任意对象。它支持点、边界框或已有掩码作为提示,提供 ViT-B、ViT-L、ViT-H 三种模型规格,并支持自动生成全部对象掩码与 ONNX 导出部署。适用于交互式标注工具、训练数据生成、医学与卫星等特定领域图像处理,以及目标检测/分割流水线。
glassmorphism-advanced 是一套用于创建毛玻璃(Glassmorphism)效果的技能,涵盖模糊、透明叠加、分层与彩色阴影,适用于现代玻璃质感 UI。
glassmorphism-advanced 是一个用于创建磨砂玻璃效果、透明叠加层和现代玻璃拟态(Glassmorphism)UI 的 Claude 插件技能,提供模糊层级、透明度分层、彩色阴影、半透明边框以及深色模式适配的写法与规范。资料给出 Tailwind 工具类示例和分层玻璃堆叠结构,并列出强制工作流与验证清单。
基于 Tavus 的 AI 视频通话技能,可通过 Gooseworks 代理调用接口,列出 AI 数字人(Persona)并发起实时视频对话,适用于客服、销售演示、培训、入职引导和面试等场景。
用于创建、组织和打包智能体技能(agent skills)的工具,适合设计新技能、更新已有技能,或帮助用户构建包含脚本、参考资料与资源的技能包。
这是一个用于构建、维护、审计与文档化设计系统的 AI 技能,面向 shadcn/ui + Tailwind CSS 4 + Next.js 技术栈。它以设计令牌为唯一事实来源,把系统划分为基础层(令牌、原则、无障碍规则)、组件层(带逻辑与状态的复用 UI 块)和模式层(组件的可复用组合),主要工作范围是基础层与组件层。技能支持七种工作模式:审计一致性、从截图或现有项目创建基础、添加组件、创建页面、生成文档、同步 Figma 令牌与组件、生成项目上下文简报。执行任何模式前都要求先读取项目现有文件(globals.css、Tailwind 配置、components/ui、package.json 等),并强调扩展而非重建 shadcn 组件、避免硬编码值、按三层令牌(原始值、语义、组件)组织变量。审计模式输出令牌覆盖率表、按严重程度分类的问题清单、AI 生成痕迹检测结果和健康模式总结。
Hack23 品牌语气与文案规范,定义跨渠道一致的品牌声音、语气、信息框架、写作风格与用词偏好,并给出不同场景的语气示例、受众关键信息和检查清单,供内容创作参考。
将 Apple WWDC 界面设计理念(尤以《Designing Fluid Interfaces》为主)翻译到 Web 平台的技能,涵盖手势驱动 UI、弹簧动画、速度交接、动量投影、橡皮筋边界、半透明材质与排版等,并给出 CSS、Pointer Events、Motion/Framer Motion 的实现要点。
一个只读的动画机会搜索技能:扫描代码库或界面,找出真正适合加入动效的位置,并为每处给出精确的动效配方;同时严格过滤掉不该动画的地方,输出机会表、被拒候选与结论。
一个专门审查动画与动效代码的评审技能,依据 Emil Kowalski 的设计工程理念设定高标准,默认挑错、通过需被证明。它只做动效评审,不写功能、不修无关缺陷、不评审非动效代码。
code-to-image 是 html2png/skills 下的技能,通过 html2png.dev 的转换接口把带语法高亮的 HTML 代码片段渲染成可分享的图片,适合制作社交媒体代码截图。
Project Governance 是一个面向受治理项目工作的技能,通过经过测试的契约来路由设计、文档、依赖、测试、缺陷、资源、发布与验证等任务,强调事实存于仓库配置、机制存于脚本、运行时输出存于被忽略的缓存。
通过 inference.sh CLI(infsh)调用 40 多个 AI 视频模型生成视频的技能,涵盖文本生视频、图生视频、数字人/唇形同步及视频增强等工具。