tanstack-start-workflow
面向 TanStack Start 的工作流技能，用于规划并执行非小型的特性开发、重构、升级或迁移。强调先建立基线、画出受影响的数据流、以最小连贯改动推进，并在改代码前请求确认。
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更新于 11-05 00:16
办公与效率
16,572 个结果
customer-billing-ops
Customer Billing Ops 是一个面向真实客户运营场景的计费操作技能，而非通用支付 API 设计。它帮助运营人员回答四个核心问题：这位客户是谁、发生了什么、最安全的修复方式是什么、应发送什么后续跟进。适用于客户反馈计费异常、申请退款、无法取消订阅，以及排查重复订阅、误扣费、续费失败、流失风险、套餐结构分析、计费门户流程验证等场景。该技能优先使用已连接的计费工具（如 Stripe），将邮件、GitHub 或问题追踪器仅作为辅助证据，并强调先分类问题再行动、优先采取可逆操作、避免盲目退款，同时要求不暴露密钥、完整卡号或不必要的客户隐私信息。
ecc-tools-cost-audit
用于排查 ECC Tools GitHub App 成本燃烧与计费异常的证据优先审计技能，覆盖 PR 过度创建、配额绕过、高级模型泄漏、重复任务与重试浪费等场景。
email-ops
Email Ops 是 ECC 邮箱操作工作流技能，用于邮件分类、草拟、回复、发送验证及已发送邮件安全的跟进。适用于整理收件箱、撰写外发邮件或确认邮件是否已发送。
energy-procurement
面向工商业多站点用电与燃气采购的技能，覆盖电价与费率分析、供应商RFP、需量电费管理、可再生能源PPA评估及成本预算。
finance-billing-ops
Finance Billing Ops 是面向 ECC 的财务与计费运营技能，强调“证据优先”，用于梳理收入、定价、退款、团队席位计费以及计费模型的真实行为。当用户需要销售快照、定价对比、退款判断、团队席位逻辑，或想确认产品实际行为是否与网站和销售文案一致时使用。它比 customer-billing-ops 范围更广：后者聚焦客户补救，本技能聚焦运营者视角的事实核查，包括收入状态、定价决策、团队计费和代码层面的计费行为。
git-workflow
Git 工作流实践指南，涵盖分支策略（GitHub Flow、主干开发、GitFlow）、Conventional Commits 提交规范、merge 与 rebase 取舍、冲突解决、PR 与代码评审、分支命名与清理、语义化版本与发布、常用配置别名、Git Hooks 及常见反模式。
google-workspace-ops
Google Workspace Ops 是一个用于操作 Google Drive、Docs、Sheets 和 Slides 的技能，将共享文档、表格和演示文稿作为统一的工作流界面来处理，适用于计划、跟踪表、演示文稿和共享文档的管理。当用户需要查找并就地更新文档、表格或演示文稿，整合存储在 Google Drive 中的计划、跟踪表、笔记或客户名单，清理或重构共享表格，导入、修复或重新格式化 Google Slides 演示文稿，以及从 Docs、Sheets 或 Slides 生成摘要用于决策时使用。该技能强调以 Google Drive 作为入口，然后切换到合适的专用工具：文本密集型文档用 Google Docs，表格工作、公式和图表用 Google Sheets，演示文稿、导入、模板迁移和清理用 Google Slides。工作流程包括先通过 Drive 搜索定位资产、在编辑前检查结构、以精确方式编辑，并保持工作系统整洁，同时输出时采用 ASSET、CURRENT STATE、ACTION、FOLLOW-UPS 的格式。
knowledge-ops
Knowledge Ops 是一套多层知识库管理方法，用于跨本地文件、MCP 记忆、向量存储、Git 仓库等多个存储层进行知识的摄取、整理、同步与检索。它定义了六层知识架构：活跃执行真相（GitHub、Linear）、Claude Code 记忆、MCP 记忆服务器、知识库仓库、外部数据存储（如 Supabase、PostgreSQL）以及本地上下文/归档文件夹。适用于保存信息到知识库、摄取文档或对话、跨系统同步知识、去重整理已有知识，以及回答“关于 X 我知道什么”等超出简单记忆回忆的知识管理任务。
messages-ops
Messages Ops 是 ECC 生态中面向实时消息检索的工作流技能，适用于读取 iMessage、私信（DM）、找回近期一次性验证码，或在回复前检查消息线程。它强调“证据优先”：必须先明确消息来源（本地消息、X/社交私信或其他浏览器受限的消息界面），不得在未指明来源的情况下声称已检查线程。该技能可与 email-ops、connections-optimizer、lead-intelligence、knowledge-ops 等 ECC 原生技能组合使用。工作流程包括：先确定具体线程（消息界面、收发方/服务、时间窗口、任务类型），先读后写，将验证码作为聚焦检索任务处理，最后按固定格式输出来源、结果与状态（read / code-found / blocked / awaiting reply draft）。
nutrient-document-processing
通过 Nutrient DWS API 处理文档，支持格式转换、文本与表格提取、OCR、脱敏、水印、数字签名和表单填写，覆盖 PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML 及图片。需使用商用 API 密钥。
product-capability
Product Capability 是一个将产品意图转化为明确工程约束的技能。当团队面临的问题不是“该构建什么”，而是“在开始实现之前，究竟必须满足哪些条件”时使用它。它读取 PRD、路线图条目、讨论或创始人笔记，以及现有架构、能力上下文和交付约束，输出一份实现就绪的能力计划，明确暴露约束、不变量、接口、数据模型影响、安全与计费策略、可观测性要求以及阻塞实现的开放问题。该技能强调不虚构产品事实、区分用户可见承诺与实现细节、明确固定策略与架构偏好，并优先产出一份可复用的能力制品而非零散笔记。最终给出交接结论：可直接实现、需先做架构评审，或需先做产品澄清。
product-lens
product-lens 是一个用于“先想清楚再动手”的产品诊断技能，帮助在开发前验证「为什么做」、对产品方向做压力测试，并输出可执行的产品简报而非直接写实现规格。
production-scheduling
本技能面向离散制造与批次制造场景的生产排程，覆盖作业排序、产线平衡、换型优化与瓶颈处理。资料将其定义为一个高级生产排程员角色，负责在3至8条产线、每班50至300名直接人工的环境中，把工单、交期、工艺路线与BOM转化为可执行的分钟级排程。核心内容包括：用OEE数据识别系统约束（瓶颈）；按逾期、供料约束与剩余作业分级；采用EDD、SPT或考虑换型的EDD等派工规则排序；利用换型矩阵与最近邻启发式结合2-opt改进优化换型顺序；设置24至48小时稳定窗口防止已承诺工单频繁变动；并在设备故障、缺料、质量扣留、缺勤等扰动下重新排序未锁定作业并发布到MES。技能还系统整理了前向与后向排程、有限与无限产能、鼓-缓冲-绳（DBR）与约束理论、JIT均衡排序、SMED换型方法、批量与混流权衡、瓶颈识别与缓冲管理、劳动力与技能矩阵、OEE计算，以及SAP PP、Oracle Manufacturing、Preactor、PlanetTogether、Opcenter APS、MES、CMMS等系统的交互模式。具体价格、平台与实施步骤暂未提供。
project-flow-ops
Project Flow Ops 是一个用于协调 GitHub 与 Linear 之间执行流程的技能。它帮助团队对 GitHub 上的 issue 和 pull request 进行分诊，将活跃工作与 Linear 内部执行通道关联，并保持 GitHub 面向公众、Linear 面向内部执行的职责划分。该技能适用于问题在于协调而非编码的场景，例如梳理开放的 PR 或 issue 积压、判断哪些工作应进入 Linear、哪些应仅保留在 GitHub、将 PR 分类为合并、移植/重建、关闭或搁置，以及审计评审评论、CI 失败或陈旧 issue 是否阻碍执行。其核心工作流包括：先读取公开信息（issue/PR 状态、作者与分支状态、评审评论、CI 状态、关联 issue），再对工作分类，然后决定是否需要创建或更新 Linear 条目，最后保持两个系统一致。输出格式包含公开状态、分类、Linear 操作和下一步操作者动作。
returns-reverse-logistics
该技能将退货与逆向物流的专业知识编码为可复用的操作框架，覆盖退货授权（RMA）、收货与检验、成色分级、处置路由、退款与信用处理、退货欺诈识别以及供应商追偿和保修索赔。它面向零售、电商和全渠道场景，帮助在客户满意度与利润保护、处理速度与检验准确性、防欺诈与误伤正常客户之间取得平衡。技能内容包含退货政策逻辑、A至D四级成色标准、按品类与成色的处置决策树、欺诈评分模型和供应商追偿投资回报判断，并配有高价值电子产品退货、连环退货者识别、保修索赔争议等示例。
unified-notifications-ops
Unified Notifications Ops 是一个用于将分散通知统一为单一 ECC 原生工作流的技能，覆盖 GitHub、Linear、桌面提醒、hooks 及已连接的通信渠道。它针对的核心问题不是缺少推送，而是通知系统碎片化：CI 失败、评审请求、issue 更新与操作事件散落在互不相通的位置，产生噪音而非行动。该技能帮助梳理事件来源、严重级别、归属与路由，并收敛重复通知、为每个事件附上后续操作，使通知更少但更有效。默认提供严重级别模型（Critical、High、Medium、Low）及对应处理方式（立即打断、当日提醒、摘要或队列、抑制或折叠），并遵循不暴露令牌与密钥、不把所有事件广播到所有渠道、中断成本不明时优先摘要等规则。适用场景包括：用户希望在 GitHub、Linear、本地 hooks、桌面提醒、聊天或邮件间建立统一通知通道；现有配置制造噪音而非行动；希望整合重叠的通知分支或积压提案为一条 ECC 原生通道；已有 hooks、MCP 或连接工具但缺乏一致通知策略。相关技能包括 workspace-surface-audit、project-flow-ops、github-ops、knowledge-ops 等。
apr
APR（Automated Plan Reviser）技能用于 FCP 规范的迭代式修订：自动调用 GPT Pro 5.2 获取评审反馈，将修订逐条整合进规范、README 与实现文档，并分组提交推送。
1k-git-workflow
面向 OneKey 开发的 Git 工作流与提交规范技能，用于创建分支、提交代码和发起 PR。规定以 x 为主分支、使用特性分支、遵循 Conventional Commits 提交格式，并强制提交前运行 lint 与 TypeScript 检查。
1k-sentry-analysis
用于分析并修复 Sentry 崩溃报告中的生产错误，覆盖 AppHang、ANR、崩溃与异常。流程包括获取日志、分析根因、生成缺陷分析日志、等待用户确认后再改代码、测试验证并创建 PR。
3d-cv-labeling-2026
面向 LiDAR、点云与传感器融合的 3D 计算机视觉标注技能，介绍主流标注工具、SAM4D/Point-SAM 等 AI 辅助自动标注方法、人机协同流程与训练架构选择，并说明各方法的适用场景、限制与常见误区。
73-close-lessons-learn-150
该技能用于在问题解决或用户确认成功后，把可复用的经验记录并维护到仓库根目录的 MEMORY.md 中，并同步更新项目架构速查参考，适用于捕获新经验、整理经验、沉淀稳定原则等场景。
_context-ack
一个用于上下文校验的技能：每次回复以固定前缀开头、单列敬语称呼，并在末尾列出本次真实读取的指令与实际启用的技能，可选附仓库状态，方便用户确认规则是否被遵循。
aar
AAR（After-Action Review，事后回顾）是一个结构化复盘技能，用于在项目、发布、演示等重大事件后，围绕“预期是什么、实际发生了什么、为何有差异、下一步做什么”四个核心问题开展复盘，提炼经验教训。