longbridge-statement
longbridge-statement 是长桥证券账户对账单技能，用于列出可用的日结单/月结单并按分区导出持仓、现金流水、费用等数据，面向记账、报税与审计场景。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-17 00:11
通用与其它
53,145 个结果
zero-tech-debt
一个面向代码重构的技能：按“目标终态”而非历史补丁路径重写改动，删除无调用方的兼容分支与偶然复杂度，让最终形态更清晰。
longbridge-flows
longbridge-flows 是长桥证券提供的单一股票资金与持仓流向分析技能，覆盖机构 13F、基金与 ETF 持仓、内部人交易、做空数据及港股经纪商持仓，通过 longbridge CLI 或 MCP 调用。
pgo
面向 C/C++ 的 PGO（Profile-Guided Optimisation，配置文件引导优化）技能，指导在 GCC 与 Clang 上完成插桩构建、代表性负载运行、采集配置文件、优化构建的完整流程，并涵盖 Clang SamplePGO 与 BOLT 链接后优化。
nansen-smart-money-tracker
Nansen CLI 的智能资金追踪技能，用于查询聪明钱钱包的净流入、现货交易、持仓和永续合约交易，帮助发现聪明钱在买卖什么或追踪巨鲸活动。
subtitle-correction
修正由语音识别生成的 .srt 字幕文件，严格保留时间轴、编号与条目划分不变。使用时需先向用户收集专有名词、技术术语与领域词汇，再据此纠正同音字、英文术语及代码标识符错误，并可借助脚本校验与生成差异报告。
thinking-circle-of-competence
“能力圈”（Circle of Competence）是一个思维技能，用于在做出具体断言前检查证据边界。它把“能力”视为证据边界而非自我形象：只有当断言有本次会话中可引用的来源（读过或运行过）或属于稳定的通用知识时才直接回答；否则先获取证据、标注不确定性或明确弃答，绝不编造。适用于即将断言具体事实（API、路径、数字、配置、版本行为）却无可引用来源、涉及未读代码库或系统、模式重构听起来完整但未确认、以及错误自信答案代价较高（安全、数据、不可逆操作、信任）的场景。不适用于已有本次会话来源或稳定通用知识、错误代价低且可逆并会标注未验证、只需一次低成本获取即可验证、或用户明确要求标注为头脑风暴或假设的情况。
hierarchy
hierarchy 是一个前端界面视觉层级审查技能，用于修复主次不清、元素互相争抢注意力、区块标题过响、标签与数值权重失衡等问题，让界面能立即传达优先级，帮助用户快速识别主要操作与关键内容。
longbridge-constituent
通过长桥证券查询指数或 ETF 的成分股列表，可按涨跌幅、价格、成交额、资金流入、换手率或市值排序，支持恒生指数、标普 500、纳斯达克、沪深 300 等常见指数及 SPY、QQQ 等 ETF。
thinking-five-whys-plus
Five Whys Plus 是一种结构化根因分析方法，用于在故障已定位、直接原因已知但系统性根因尚未明确时，构建一条以证据为链接的因果链。它通过连续追问“为什么”，为每一步引用日志、代码、配置、指标或证人等证据，并排除其他可能原因；在深入之前先分支，保留所有有证据支持的独立路径，形成因果集合而非强行归结为单一根因。随后对每条路径和整个集合进行反事实检验：移除该原因能否阻断该路径，移除全部保留根因能否阻断观察到的故障。每个分支只有在原因有证据、可控、可行动、能防止复发、非归咎于人且反事实成立时才停止。最终为每个保留根因给出系统性对策、可执行动作和验证方式，优先消除使直接原因成为可能的条件，而非仅修补症状。
meson
面向 C/C++ 项目的 Meson 构建系统技能，指导项目搭建、构建配置、wrap 依赖管理与交叉编译，适合使用或迁移到 Meson 的工程场景。
thinking-ooda
OODA 循环思维技能，用于时间紧迫且情况仍在变化、必须在完全确定之前采取行动的场景。核心规则是：在时间压力下，对可逆动作以约 70% 的置信度行动，然后立即重新观察。循环速度要快于情况恶化的速度，因为迟到的完美计划会输给快速的循环。该技能给出 Observe（观察）→ Orient（定向）→ Decide（决策）→ Act（行动）的完整流程，并明确适用与不适用场景、输出格式与验证方式。
notifications-toasts
一套面向通知、Toast、Alert、Snackbar 等系统消息的动画设计原则，将迪士尼十二动画原则应用到提示组件上，让提醒既能吸引注意又不打断用户。
icp-builder
icp-builder 是一个用于定义理想客户画像（ICP）与买家画像的结构化框架技能，适用于 B2B 或 B2C。它通过分步流程收集背景、建立企业与个人层面的客户模型、分析痛点目标与异议、映射渠道，并提供访谈与问卷模板及验证清单。
code-generation-template
一份关于代码生成与模板技术的指南，涵盖模板引擎、AST 操作、项目脚手架和样板代码自动生成，用于提升开发效率与一致性。
groove-admin-update
groove-admin-update 是 andreadellacorte/groove 项目中用于更新本地 groove 状态的技能（skill）。它的作用是从 GitHub 拉取最新的 groove 技能版本，并按版本顺序对用户本地 groove 状态应用尚未执行的迁移（migration）。使用后，本地 .groove/index.md 中的 groove-version 会反映当前已安装的 groove 版本。该技能主要面向 groove 仓库的维护者：在发布新的 GitHub Release 后，从 groove 仓库根目录运行此命令，以确保已检入的 .agents/skills/groove* 与 npx skills add andreadellacorte/groove 实际安装的内容保持一致。它会检查最新 GitHub release 标签、以 npx skills add 进行最多 3 次重试安装、读取并执行待处理的迁移文件、在每次迁移后更新版本号，并在更新后重新同步平台符号链接（.claude/skills 与 .cursor/skills）。限制包括：不修改技能文件本身、迁移失败时停止、已是最新时直接报告退出。
agent-reach
Agent Reach 是一个面向 AI 智能体的互联网访问工具集，为 13 个以上平台提供上游调用能力，让智能体能够搜索、阅读和交互各类网络内容。覆盖平台包括 Twitter/X、Reddit、YouTube、GitHub、Bilibili、小红书、抖音、微信公众号、LinkedIn、Boss直聘、RSS 以及通用网页。它通过命令行工具（如 xreach、yt-dlp、gh CLI）、mcporter 调用以及 Python 脚本等方式直接调用各平台能力，并提供 agent-reach doctor 命令检查各渠道可用状态。使用前需注意工作区规则：不在智能体工作区创建文件，临时输出放 /tmp/，持久数据放 ~/.agent-reach/。部分平台需要登录或配置 Cookie、代理，微信公众号阅读需使用 Camoufox 绕过反爬。
longbridge-alert
longbridge-alert 是 Longbridge 的价格提醒管理技能，可列出、添加、启用、停用和删除用户的价格提醒。所有写操作需先预览再确认，删除由 CLI 自带确认提示。需登录 Longbridge 账户，仅用基础登录权限。
Verification Before Completion
一项面向 AI 编码代理的技能规范：在声称任务完成前，必须先运行验证命令并确认输出，用新鲜证据支撑任何成功声明，禁止凭推测或代理自述宣布完成。
develop-secure-contracts
基于 OpenZeppelin Contracts 库开发安全智能合约的技能：优先复用并导入库组件而非手写代码，通过阅读已安装依赖源码发现集成模式，并可用 @openzeppelin/contracts-cli 生成参考实现做对比。
thinking-cynefin
Cynefin 分类技能用于在不确定该采用何种应对方式时，先按因果关系把问题归入清晰、繁杂、复杂、混沌或失序五个域，再选用与该域匹配的响应模式。它强调“用错域的方法”本身就是失败模式，适用于方法反复失败、问题新颖或混合、需要先选方法再解题的场景。技能给出明确的操作流程：陈述单元、探查因果关系、为每个单元分配一个域、做错配检查、提交并停止；输出包含单元、域、证据、响应模式、首批行动、证伪条件与拆分部分。
thinking-jobs-to-be-done
这是一个用于「待办任务」（Jobs to Be Done，JTBD）思考的决策技能，帮助团队在用户需求不清晰时决定该构建、砍掉或优先做什么，以及解释已发布功能为何采用率低。其核心规则是：用户是在特定情境下「雇佣」解决方案来获得进展，因此应优先关注任务、切换动力、期望结果和竞争性替代方案，而非功能清单。该技能要求至少一个证据来源（如 PRD/规格、工单、支持或销售记录、分析日志、当前产品行为），若没有则需指出研究缺口，不得编造用户引语。它给出了明确的使用与不适用场景、六步操作流程（命名执行者与情境、陈述任务、映射动力与切换、定义完成与结果指标、对候选方案打分、检验最强反例）、输出格式以及验证方法。
macos-release
用于将原生 macOS 应用发布到 GitHub 的技能：打包 DMG、用 Sparkle 签名并更新 appcast.xml，然后创建 GitHub Release，适用于 Mac App Store 之外的直接分发与自动更新。
learned
learned 是一个用于交付后快速记录学习心得的技能，通过 /learned 命令触发，用四个问题在约30秒内把刚完成工作带来的经验存入 Obsidian 日志，避免经验流失。