neo4j-gds-skill
Neo4j 图数据科学（GDS）嵌入式插件技能，覆盖 graphdatascience Python 客户端 2.x 与 CALL gds.* Cypher 过程，用于投影内存图、运行中心性/社区/相似度/路径/嵌入算法，并支持 mutate 链式调用与 FastRP→KNN 流水线。
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更新于 10-19 00:11
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awesome-marketing-science-guide
这是一个关于营销科学资源集合的指南技能，聚焦于营销测量领域的开源库、论文与方法论。内容涵盖媒体组合模型（MMM）、地理增量实验、多触点归因（MTA）、因果推断以及贝叶斯方法等方向。该指南整理了各领域的代表性工具，例如 MMM 方向的 Robyn、LightweightMMM、PyMC-Marketing，地理实验方向的 GeoLift、Matched Markets，归因方向的 PyChattr、ChannelAttribution，因果推断方向的 CausalPy、DoWhy、EconML，以及 A/B 测试中的 CUPED 方差缩减实现。资料还提供了各库的安装命令与示例代码片段，并给出构建统一测量栈、端到端运行地理实验、超参数调优、贝叶斯先验 elicitation 及常见收敛问题排查等实践工作流。
kali-pentest-ai-agent
kali-pentest-ai-agent 是一个面向 AI 智能体的自主渗透测试技能，基于 Kali Linux 工具集构建。它提供覆盖 14 个类别的 269 个 CLI 安全工具、15 个以上场景剧本、智能攻击路径规划、跨阶段结果整合，并对高风险操作强制要求人工审批。与传统自动化扫描器不同，该技能让 AI 智能体能够像人类安全研究员一样，自适应地规划、执行并迭代渗透测试的各个阶段。
image
这是一个图像提示词（prompt）编写技能，本身不生成图片，而是输出可直接使用的提示词，包含模型名称、质量、尺寸/比例以及提示词正文。它面向 Nano Banana（NBP/NB2）和 GPT Image 2.5（Flare/Sunburst）两类模型，帮助用户根据任务选择合适模型并按其专属语法撰写提示词。技能强调必须先阅读参考文件（模型说明、黄金规则、按任务分类的专项文件）再动笔，以避免生成泛泛而谈的提示词。适用于文生图、图像编辑、文字渲染、角色一致性、去 AI 感、幻灯片、分镜、结构草图、2D 转 3D、多格构图以及电商、时尚、餐饮、电影感人像、海报插画、角色设计、UI 与社媒等垂直场景。
cancel
cancel 是 oh-my-claudecode 中用于取消任意活动 OMC 模式（autopilot、ralph、ultragoal、swarm、ultrapilot、pipeline、team 等）并清理遗留状态的技能，支持按当前会话或全部会话取消。
ss-tokens
ss-tokens 是 StyleSeed 体系中的设计令牌（Design Token）管理技能，用于从单一品牌主色生成可访问的语义调色板，以及查看、添加和修改设计令牌。它适用于用户提供品牌色、或需要浅色/深色模式令牌的场景。该技能以注册表优先的方式读取项目工件，支持颜色、排版、间距、圆角、阴影等令牌类型，并保持 JSON 源文件与 CSS 实现同步。调色板生成器支持 light/dark 模式、calm/balanced/vivid/deep 风格、auto/tonal/adjacent/contrast 和声方式以及 neutral/warm/cool 表面温度等控制项，并会校验对比度是否通过。
omni-proxies
omni-proxies 是 omniroute 项目下的一个技能，用于为上游服务提供商的请求配置 HTTP、HTTPS 和 SOCKS 代理。它支持按单个服务提供商或全局设置代理规则，测试代理连通性，以及管理代理轮换。所有请求需要有效的 Bearer 令牌或会话 Cookie，可通过 POST /api/auth/login 获取令牌，或在本地开发时配置 REQUIRE_API_KEY=false。该技能目前尚未映射具体端点，详细的请求与响应结构可参考 GET /api/openapi/spec 或 docs/openapi.yaml 中的 OpenAPI 规范。
shape
ui-craft 技能中的线框优先子技能：在写任何代码前，先输出 ASCII 布局、状态清单、内容清单与待确认问题，用于新页面从零开始时的低保真思考。
java-quarkus-development
该技能提供 Java Quarkus 云原生应用开发指南，涵盖快速启动、低内存占用与 GraalVM 原生构建等最佳实践。内容包括核心原则、开发工作流（Dev Mode、类型安全配置、CDI 依赖注入）、REST API 开发（RESTEasy Reactive、Mutiny 响应式编程）、数据访问（Hibernate ORM with Panache、数据库迁移与连接池）、测试（JUnit 5、rest-assured）、性能优化（原生镜像、内存与启动）、可观测性（健康检查、指标、分布式追踪）、安全以及容器化部署等主题，面向使用 Quarkus 构建微服务与无服务器应用的开发者。
nuxtjs-vue-typescript
面向 Nuxt 3 与 Vue 3 项目开发的 TypeScript 最佳实践指南，覆盖 Composition API、目录结构、命名规范、Tailwind 与 Shadcn Vue 样式、性能优化及 Nuxt 专属约定，用于指导项目结构搭建与代码编写。
pytorch
面向 PyTorch 深度学习开发的技能说明，涵盖 transformers、扩散模型与 GPU 优化，以及自定义模块、自动微分、训练与性能优化实践。
sas
提供 SAS 编程语言的专业指导，覆盖 DATA 步、PROC SQL、宏语言、格式、ODS 与常用过程，仅涉及纯 SAS 语法。属于静态语言参考，不执行代码、不访问文件系统或网络。
rag-implementation
RAG(检索增强生成)实现工作流，覆盖从需求分析到评估的完整流程。该工作流将 RAG 系统的搭建拆分为八个阶段：需求分析、嵌入模型选择、向量数据库搭建、分块策略、检索实现、LLM 集成、缓存与评估。每个阶段列出需要调用的技能与具体操作步骤，并提供可直接复制的提示词，方便按阶段推进。适用于构建 RAG 应用、实现语义搜索、创建基于知识库的 AI、搭建文档问答系统以及优化检索质量等场景。工作流给出 RAG 的基本架构链路：用户查询→嵌入→向量搜索→检索文档→LLM→响应，并设置质量门禁，要求嵌入模型选定、向量数据库配置、分块实现、检索可用、LLM 集成、评估通过。资料未提供具体的模型名称、数据库选型、代码示例、安装命令、收费标准或性能数据。
brave-search
Brave Search 是一个基于 Brave Search API 的无头网页搜索与内容提取工具，无需浏览器即可使用。它适合用于搜索文档、事实或任意网页内容，支持基础搜索、指定结果数量、附带页面正文（Markdown 格式）以及从指定 URL 提取可读内容。使用前需在对应目录执行 npm ci 安装依赖，并配置环境变量 BRAVE_API_KEY。
workflow-orchestrator
workflow-orchestrator 是一个智能体技能，用于在多个技能之间协调工作流。它通过评估钩子元数据、记录待处理的后续动作，并仅在当前宿主运行时支持且安全的前提下执行这些动作。适用于技能完成主工作流、到达里程碑（如 PRD 完成、实现完成等），或用户表示“完成工作流”“结束流程”等场景。该技能读取 auto-trigger 技能中的触发定义，支持 auto、background、ask_first 三种执行模式，可检测 PRD 完成、实现完成、自改进已应用、学习候选等里程碑，并在出错时记录自纠错后续动作。
hyperframes-creative
HyperFrames Creative 是 HyperFrames 视频制作体系中的非动画创意指导技能，用于品牌、节奏、风格、旁白与构图方向。它处理设计规范文件（frame.md / design.md）的读取与解析，提供调色板、字体排印、旁白、节拍规划等参考文档，并给出设计规范采用、命名风格预设、构图模式、数据动效、提示词扩展、节拍方向、设计一致性校验、动效原则、字体、旁白和音频响应等主题的路由表。它强调在技术契约就绪后使用，动效相关工作转交 hyperframes-animation。适用场景为短视频、信息图式视频的整体创意与视觉方向制定，以及基于设计规范的多场景构图规划。限制包括：不覆盖 hyperframes-core 技术规则、最小技术型构图不要求设计系统、不得擅自增加场景/旁白/音乐/字幕/转场，且应保持参考文档按任务针对性读取。
coingecko
CoinGecko Skill 是一个用于获取加密货币市场数据的技能，覆盖 CoinGecko 聚合数据 API 与 GeckoTerminal 链上 DEX 数据 API，两者共用同一 API Key 与套餐等级。它适用于币价、市值、交易量、涨跌幅、历史价格与 OHLC 图表、流通量与总供应量、全球市场统计（总市值、BTC 占比、DeFi TVL）、热门币种、涨跌榜、新上市币种、按合约地址查询代币、代币元数据与分类、多币种对比、交易所与 DEX 数据、衍生品行情、链上流动性池与持币者/交易者数据、NFT 合集行情，以及上市公司与机构加密资产持仓等查询。该技能强调所有市场数据必须来自实时 API 调用，禁止凭训练知识作答，且需先完成环境检查与凭据确认再执行请求。
dex
dex 是一个通过命令行管理任务的工具，用于把复杂工作拆解为可跟踪的条目，并在不同会话之间持久化上下文。它把任务当作“工单”而非简单待办：每个任务包含名称、描述和结果三部分，分别对应问题标题、完整背景与需求、实现细节与决策。dex 支持三层结构（史诗 → 任务 → 子任务），任务数据以文件形式保存在 .dex/ 目录中，因此可跨会话持久存在，适合需要交接、记录决策或分多阶段完成的工作。它可与 GitHub/Shortcut 关联，完成任务时可附带提交哈希或标记无代码变更。dex 提供创建、列出、查看、编辑、删除、完成等命令，并支持阻塞关系与就绪任务筛选。使用前需确认 dex 是否在 PATH 中，否则改用 npx @zeeg/dex 调用。
ui-density
UI Density 是一份关于界面信息密度的设计指南，核心观点是：合适的密度没有统一标准，而取决于平台、用户类型和使用场景。它给出桌面（中高密度）、平板（中密度）、移动端（低密度）的平台默认值，并按用户类型区分：高级/企业用户可接受高密度，普通用户适合中等密度，消费者/首次用户需要低密度、引导式、清爽的界面。文档强调不要把密集的桌面布局直接搬到移动端，而应删除、折叠或降级功能。它还提供密度令牌（CSS 变量）示例，用 data-density 属性切换 compact、spacious 等变体，并给出各平台功能数量优先级表、移动端功能精简策略、关于“阅读即时间”的减负原则，以及一份评审清单。
pocketbase-best-practices
PocketBase 开发最佳实践技能，为 AI 智能体提供 64 条规则，覆盖 9 大类别，每条规则配有错误与正确代码示例。内容涵盖集合设计、API 规则与安全、身份验证、SDK 使用、查询性能、实时订阅、文件处理、生产部署与服务端扩展，帮助避免不安全的 API 规则、未索引查询、认证流程错误、N+1 展开、服务端句柄泄漏等常见问题。规则按影响等级排序：Critical 为安全漏洞或数据模型错误，High 为性能与正确性问题，Medium/Low 为运维优化。已更新至 PocketBase v0.40 与 JS SDK v0.28，兼容 v0.36+。
dart-best-practices
Dart 开发通用最佳实践技能，涵盖代码风格、Effective Dart 规范与语言特性。适用于编写或审查 Dart 代码、寻求地道 Dart 用法指导的场景。核心建议包括：优先使用多行字符串（'''）替代用 + 和 \n 拼接字符串，尤其适用于 SQL 查询、HTML、PEM 编码密钥等大段文本；避免超过 80 字符的行长，以保证分屏和小屏可读性。同时明确了不应使用该技能的边界：不应对已发布包造成公共 API 破坏性变更、不做教条式微优化、不处理代码生成文件（*.g.dart、*.freezed.dart、protobuf 等）、不将公共接口中的显式类型注解替换为 var 或 final。
self-learning
将本次会话中艰难摸索出的“黄金路径”沉淀为可复用的 Agent Skill，使后续会话直接掌握已验证流程。属于元技能，不执行具体工作，而是记录工作如何完成。需通过提升门槛：验证通过、可命名失败模式、至少一条已排除的死路。
nemoclaw-user-manage-sandboxes
NemoClaw 沙箱生命周期管理指南，介绍快速上手后的日常运维操作：列出沙箱、健康检查、日志与诊断、端口转发、多沙箱运行、重建与升级、凭据重置及卸载等。
malware-analysis-warning
该技能是一个针对疑似恶意软件分发仓库的警告与识别系统，属于安全技能集合。它通过列举高风险指标来帮助用户识别伪装成合法安全软件的恶意仓库，包括：提供“破解版”或“预激活”商业安全软件、声称提供许可证密钥或激活工具、使用刷星手段、仓库中无真实源代码、冒充可信安全品牌、使用技术术语伪装合法性、针对寻找免费杀毒软件的 Windows 用户、仓库名含“Crack”等关键词、缺少 README 等。资料还说明此类仓库可能包含木马、勒索软件、信息窃取器、挖矿程序和僵尸网络代理，并提供了风险评估代码示例、自动化扫描思路、合法软件下载来源以及向 GitHub、Google Safe Browsing、Microsoft 举报的渠道。