rerender-lazy-state
rerender-lazy-state 是一个面向 React 的性能优化技能，讲解如何用 useState 的函数式惰性初始化，避免昂贵初始值在每次渲染时重复计算，适用于构建搜索索引、解析 JSON 等场景。
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 11-07 00:13
通用与其它
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flyio-cli-public
用于在 Fly.io 上部署与运维应用的 flyctl CLI 技能说明，涵盖部署、日志、SSH、密钥配置、Postgres 及 GitHub Actions 预览等操作，并强调优先只读、变更操作需用户明确批准的安全约定。
gdelt-doc-search
基于 GDELT DOC 2.0 API 的原子化新闻检索技能，通过显式 query、mode、format 与时间参数执行检索，支持重试、限流与详细日志，适用于按主题或域名获取新闻文档数据。
create-pr
create-pr 是一个用于交付分支的 PR 创建与评审监控技能：校验交付分支、针对目标基分支创建或更新拉取请求，并原子性地启用评审监控。
babysit-specs
babysit-specs 是一个用于修订 docs/specs/SLUG/ 下活跃规格说明的技能，使其与规格编写后已交付的实现保持一致。适用于先前工作已落地、排队中的规格可能已过时的情况。依赖 project-knowledge 与 build-prototype。
grilling
Grilling 是一个用于在实施前反复追问用户计划、决策或想法的技能，逐条梳理决策树分支，直到双方达成共识；适合压力测试方案、澄清设计歧义或用户主动要求被追问时使用。
error-recovery
error-recovery 是一个用于处理失败的结构化恢复技能：评估严重程度、保留证据、按决策树执行回滚或修复，并验证恢复后的状态。适用于代码、构建、环境或外部服务出错时的排查与恢复。
ask-clarifying-questions
一个在写代码、排查模糊缺陷或改动设计架构前先进行澄清访谈的技能：通过提问确定关键决策，并建立用户决策模型，用于访谈未覆盖的判断。
canai-replicate
用于把线上网站或单个 URL 迁移、克隆、重建到 CanAI（WordPress + Twig + Tailwind）的技能包。输出迁移套件：每个页面类型的可复用 Twig 模板、共享页眉页脚、DESIGN.md 与 CONTENT-MODEL.md 交接文档，可直接进入 canai-mcp 推送。
watch-ci-after-push
该技能用于在 git push 或 PR 合并后，以后台监视器跟踪 CI 运行结果，报告通过或失败并附失败作业日志，避免内联等待阻塞会话。
doc-adr-fixer
doc-adr-fixer 是 aidoc-flow-framework 中的技能，用于读取最新 doc-adr-audit 审计报告并修复 ADR 文档，涵盖结构、链接、元素 ID、内容、引用与上游漂移，推动“审计—修复”循环收敛。需先有审计报告，不用于新建 ADR。
ov-kanban
ov-kanban 是 OpenViking 中的看板式任务协作技能：每块看板是 viking://agent/kanban 下的一个目录，每个任务是一个 markdown 文件，文件本身既是工单也是交接记录，任何能读取它的智能体或人都可以接着做，除文件外没有其他状态。
sports-ds-bridge
sports-ds-bridge 是 sports-analytic-skills 技能包中的桥接技能，仅在用户明确提到 sports_ds 工具包时使用：判断是否需要该可选 Python 工具包、按授权安装、用最小接口生成可移植 CSV/Parquet/JSON 产物并校验后交给独立技能，自身不做建模、不宣称投注优势。
time-series-sports
用于构建和比较时间安全的体育状态特征，涵盖滚动窗口、EWMA、休息间隔、赛程空档、赛季初处理与按时间顺序评估，帮助在决策时点前生成合法的近期状态特征并对比静态基线。
hf-cli
Hugging Face Hub 命令行工具 hf（替代已弃用的 huggingface-cli），用于账户认证、模型与数据集下载上传、仓库与缓存管理、Jobs、Buckets、Webhooks 及 Inference Endpoints 管理等操作。
hf-cloud-sagemaker-iam-preflight
在创建 SageMaker 模型、端点或训练任务前，校验或选择执行角色（execution role）。适用于角色 ARN 缺失或 IAM 访问失败时：先发现已有角色，再验证信任策略，仅在必要时创建新角色。
hf-cloud-sagemaker-production-defaults
用于把 SageMaker 推理部署做成生产默认配置的技能：创建模型、端点配置与端点，并自动注册自动扩缩容、CloudWatch 告警和统一标签；可选数据采集与异步推理。
hf-mem
hf-mem 是 Hugging Face 命令行工具，通过 HTTP Range 请求估算从 Hub 加载 Safetensors 或 GGUF 模型权重进行推理所需的内存，无需本地下载或加载权重。
huggingface-best
根据任务、基准榜单与设备内存约束筛选并比较 Hugging Face 模型的技能，用于模型选型问题。
huggingface-gradio
Gradio 是用于构建交互式 Web UI 与机器学习演示的 Python 库。本技能涵盖其核心 API、常用组件签名、布局与事件模式，以及聊天机器人界面等示例，适合创建或编辑 Gradio 应用、组件、事件监听器、布局或聊天机器人。
huggingface-lora-space-builder
用于在 Hugging Face Spaces 上构建并发布 Gradio LoRA 演示的技能，默认面向 ZeroGPU，使用 diffusers 推理，输出为真实发布的 Space（默认私有），适用于图像或视频 LoRA 的在线试用。
huggingface-spaces
用于创建、部署、调试和维护 Hugging Face Space 的 AI 技能，支持 Gradio、Docker、Static 三种 SDK；通过 hf CLI 完成登录、建 Space、选硬件、上传与排错。
huggingface-trackio
Trackio 是面向机器学习训练的实验跟踪库，可记录并可视化训练指标，并同步到 Hugging Face Spaces 实时监控面板。提供 Python API 记录指标与告警、CLI 查询指标与告警及启动看板。
huggingface-vision-trainer
在 Hugging Face Jobs 托管云 GPU 上训练目标检测、图像分类与 SAM/SAM2 分割模型的技能，结果可自动保存到 Hugging Face Hub。需付费计划、数据集格式校验与较长任务超时。