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更新于 10-27 00:15

通用与其它

53,366 个结果

amsterdam-stijl

面向阿姆斯特丹市政府（Gemeente Amsterdam）荷兰语文本与语气的强制写作规范技能，适用于界面标签、按钮、标题、错误提示、表单标签、页面内容、通知等所有面向用户的荷兰语文本。

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munich-apartment-search

用于搜索、评估、筛选、排序并申请慕尼黑公寓的技能，按通勤、租金、交通、合同灵活性与未来可选性综合权衡，优先私人公寓而非合租。

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wechat-ai-publisher

wechat-ai-publisher 是一个自动采集 AI 热点、撰写公众号文章、生成配图并发布到微信公众号草稿箱的技能。支持通过 Tavily/Exa 搜索采集素材、nanobanana 生成配图、上传图片到微信服务器并转为 HTML 发布草稿。

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git-commit

按 Conventional Commits 规范分析差异、智能暂存并生成语义化提交信息的 git 提交技能，支持类型、范围、破坏性变更与页脚等格式，并在操作中遵循 git 安全协议。

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prior-work-retrieval

prior-work-retrieval 是一个面向 Claude Code 与 Codex 的技能，仅在用户明确要求查找、复用或回顾既有工作时触发，用于在新产出前定位并核验已有成果，判断哪些可复用、哪些才是真正新增。

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dingtalk-aisearch

钉钉 AI 搜问 Skill，提供人员语义搜索、跨源主题检索与行为回溯能力。适用于按语义找人，或在目标未知时按主题、按行为发现内容。命令前缀为 dws aisearch，所有操作经 dws 完成并输出结构化 JSON。

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release-train-runner

用于在远程计算环境（Ona 或 Codespaces）中，将多个已审查的 PR 按顺序合并到单个发布分支的技能。逐个合并并测试，生成带冲突文档和统一手动测试计划的发布 PR 及本地报告。

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laohan-redian

laohan-redian 是“真人口播①选题决策”技能，从 AIHOT 与已安装 OpenCLI 的当前信号生成观点或教程候选，核对小白受众承诺、抖音语义对齐与 PRIMARY 原始来源后，只选一个可生产、可复盘的主题。触发词包括“抓热点”“AI热点”“找选题”“今天做什么”“redian”。

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ai-check

ai-check 是一个用于检测文本是否带有 AI 生成痕迹的技能，基于公开检测文献，对文本按九类信号逐项打分并输出结构化报告，每处命中信号都需引用证据。

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fair-simulation-packager

为材料模拟结果生成 FAIR 取向的可复现打包清单：收集输入/输出文件清单、SHA-256 哈希、单位、引擎版本与结构标识，输出 JSON 清单并给出缺失文件与检查项。

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bro-give-me-spec

一个用于生成“结果规格说明”的技能：固定任务与上下文、目标结果、范围及可观察的验收标准，不涉及实现步骤。适用于需要先明确需求、避免实现细节的场景。

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blockbench-vanilla-textures

从 Mojang 的 bedrock-samples 仓库经 jsDelivr CDN 获取原版 Minecraft 纹理并应用到 Blockbench 模型，支持按方块 ID 解析、染色、平铺、动画与 PBR 贴图。

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localization

用于 iOS 国际化开发的 Claude 技能，涵盖 String Catalogs（.xcstrings）、复数形式、本地化格式与 RTL 布局支持，配合 SwiftUI LocalizedStringKey 和 String(localized:) API 使用。

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microsoft-guide

提供微软官方《.NET 微服务架构指南》（v7.0，更新至 ASP.NET Core 7.0）完整文本的技能，用于查阅容器化 .NET 应用微服务架构的模式、代码示例与官方建议。

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aave-v3-plugin

Aave V3 借贷插件：通过 aave-v3-plugin 二进制与 onchainos CLI，在以太坊、Polygon、Arbitrum One、Base 上存入资产赚息、抵押借币、还款、管理健康因子与仓位，默认预览模式，需显式确认后才上链。

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verifying-before-completion

一个面向编码智能体的技能规范：在宣称任务完成、修复或通过测试前，必须先运行验证命令并确认输出，强调“先证据后结论”，避免未经验证的完成声明。

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paw-cra-setup

paw-cra-setup 用于在项目中安装并配置 Pawbytes Creative Suites 模块，读取模块元数据、收集用户偏好并写入 Pawbytes 生态配置文件，同时注册帮助能力并创建输出目录。

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big-pics-little-words

这是一个用于指导 AI 用 HTML 解释当前讨论主题的技能：以大幅视觉元素为主、文字极简，同时保留关键细节。它要求使用 HTML 来帮助理解正在讨论的内容，做到"大图少字"但不隐瞒关键信息。使用者可以自行把握审美，避免敷衍式设计，在合适且有必要时有选择地加入真实世界的图片、图标或视觉素材。当确实需要用文字或细节说明时，要求表达清晰、简洁凝练、避免行话，像对待完全不了解背景的新读者那样解释。

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