tech-doc-style-chinese
这是一个用于中文技术写作的 Skill，适用于撰写、改写、校对和审阅中文技术文档、产品文案、界面文案、Markdown 文档、API 说明、操作手册、故障排查和运维文档。它采用克制、准确、可扫读的中文技术写作风格，强调保留原文事实、限制和机器可读内容，并按任务类型读取术语排版、API 状态文案、受控中文技术写作或项目覆盖等参考。
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更新于 10-20 00:13
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campaign-analytics
Campaign Analytics 是一个用于营销活动效果分析的工具集，提供多触点归因建模、漏斗转化分析和 ROI 计算能力。它包含三个 Python 命令行工具，仅使用标准库，无需外部依赖、API 调用或机器学习模型，输出确定且可重复。归因分析器支持首次触点、末次触点、线性、时间衰减和位置模型五种行业标准归因模型，将转化功劳分配给各营销渠道；漏斗分析器计算阶段间转化率与流失率，自动识别绝对与相对流失最大的瓶颈，并支持多细分对比；ROI 计算器计算 ROI、ROAS、CPA、CPL、CAC、CTR、CVR 等指标，并可对照行业基准标记表现不佳的活动。所有脚本以 JSON 文件作为输入，支持 text（默认）和 json 两种输出格式，适合作为营销分析、预算再分配和渠道评估的辅助工具。
appwrite-kotlin
Appwrite Kotlin SDK 技能，用于使用 Appwrite 构建原生 Android 应用或服务端 Kotlin/JVM 后端。涵盖客户端认证（邮箱、OAuth）、用户管理、数据库表格操作、文件存储、团队与权限、实时订阅、Serverless Functions、SSR 认证以及错误处理。提供 Android 依赖 io.appwrite:sdk-for-android 与服务端依赖 io.appwrite:sdk-for-kotlin 的安装方式，并给出客户端与服务端 Client 初始化、查询方法、字符串列类型、InputFile 工厂方法、权限与角色（Permission/Role）等代码示例，同时说明新代码应优先使用 TablesDB 而非已弃用的 Databases，并建议使用具名参数调用 SDK 方法。
wcag-accessibility
WCAG 2.2 AA 无障碍合规技能，对应欧洲无障碍法案（EAA）所引用的 EN 301 549 标准。适用于设计、构建或审查任何面向用户的界面时确保无障碍。内容覆盖四大原则：可感知（颜色对比度、文本替代、字幕与转录）、可操作（键盘导航、焦点可见性、触摸目标尺寸、防闪烁、跳转链接）、可理解（语言属性、标签与说明、可预测性、错误识别）、健壮（语义化 HTML、谨慎使用 ARIA、状态消息）。默认始终按 WCAG 2.2 AA 构建，偏离需有明确书面理由。
subtitle-generation
Subtitle Generation 是一个基于 each::sense AI 的字幕与说明文字生成技能，可从视频或音频中自动转写语音并生成字幕。它支持自动语音识别与准确时间戳、多语言字幕生成、TikTok/Instagram 风格的逐词动画字幕、SRT/VTT 等标准格式导出、说话人区分、字幕翻译、硬编码烧录字幕、卡拉 OK 逐词高亮、时间轴微调以及批量处理。用户通过向后端接口发送包含视频链接和提示词的 HTTP 请求来调用，可用 mode 选择质量或速度，并借助 session_id 进行多轮细化。适用于社交媒体、视频制作和无障碍场景。
encore-database
encore-database 是 Encore.ts 中用于操作 PostgreSQL 数据库的技能，基于 encore.dev/storage/sqldb 提供的 SQLDatabase 实现。它涵盖数据库初始化、SQL 查询方法、原始查询、跨服务共享数据库、迁移文件管理以及 Drizzle ORM 集成等内容。通过模板字面量查询自动转义参数，帮助开发者安全地执行 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 等操作，并支持在服务启动时自动应用迁移。
statistics-fundamentals
该技能面向金融数据分析，提供描述性统计、协方差估计、回归、假设检验与重采样等统计方法的操作规范。它强调样本方差使用n-1（贝塞尔校正）、波动率按周期数平方根年化；用Jarque-Bera检验正态性并说明其小样本低功效与大样本易拒绝的局限；在资产数接近观测数时用Ledoit-Wolf收缩改善协方差矩阵条件，稳定均值-方差优化权重；对CAPM单因子回归给出beta、alpha、R²与t统计量的判读规则，提醒用调整R²、AIC/BIC或交叉验证防止过拟合；并提供自助法流程（含i.i.d.与分块自助的适用差异）。文档给出标准分析工作流、两个完整算例、常见陷阱，以及可运行的Python脚本，含descriptive_stats、covariance_matrix、correlation_matrix、shrunk_covariance、ols_regression、rolling_regression、bootstrap_mean、jarque_bera_test等方法。
react-native-mmkv
react-native-mmkv 是一个面向 React Native 的高性能同步键值存储库，底层通过 Nitro Modules（JSI）封装腾讯的 MMKV C++ 引擎。该技能面向使用 react-native-mmkv 的项目中的 AI 编程助手，目的是让其依据库的真实 API 作答，而不是凭空编造接口，并引导其查阅对应的 references/*.md 参考文件。其核心特点有三：一是完全同步，无需 await 或 Promise，storage.getString('key') 直接返回结果；二是键值存储而非数据库，数据缓存于内存，总体积建议控制在约 100 MB 以下，更大数据集应改用 react-native-nitro-sqlite 或 WatermelonDB；三是 V4 为破坏性重写，构造函数由 new MMKV() 变为 createMMKV()，.delete() 变为 .remove()，且 react-native-nitro-modules 成为必需的同级依赖。V4 要求 React Native 0.75+，同时兼容新架构与旧架构。
general-best-practices
一份跨技术栈的通用软件开发最佳实践集合，涵盖代码质量、架构、测试、安全、性能、可观测性、文档、版本控制与自动化工具等主题，供团队在开发流程中参考。
beui
beUI 是一套可复制粘贴的动画 React 组件集合，通过公开 MCP 或 @beui shadcn 注册表获取。它没有运行时包，组件以源码形式安装到项目中，适合构建动效 UI、智能体/聊天界面、通知提示、表单控件、图表等场景。公开 MCP 地址为 https://mcp.beui.dev/mcp，无需许可证密钥或 Pro 认证；授权组件需使用单独的 beui-pro 技能与 Pro 连接。组件可通过 MCP 的 list_components、search_components、get_component 发现与查看，也可用 npx shadcn@latest add @beui/<slug> 等命令安装。
serial
Serial 是一个嵌入式串口调试工具，统一封装端口发现、实时监控、数据发送、日志记录和 Hex 查看能力。它支持扫描系统串口、实时查看文本或二进制输出、发送文本或 Hex 数据、将串口日志保存为 text/csv/json 格式，并可通过 mux 后台服务实现多路复用，让 minicom 等工具与脚本同时访问同一串口。工具通过 CLI 参数、工程级配置、状态文件和默认值四级优先级解析串口参数，未指定端口时自动扫描，唯一候选自动写入配置，多候选返回列表供选择。适用于 MCU 输出查看、AT 命令调试、二进制协议联调、串口抓日志等场景。
scraping-instagram-location-content
该技能用于抓取在特定地点标记的 Instagram 公开帖子，基于 Apify 平台上的 apidojo Instagram Location scraper 实现。适用于收集用户生成内容（UGC）、发现到访某场所并发布内容的用户，以及挖掘对某地点有真实兴趣的创作者。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。支持通过地点页面 URL 或地点 ID 指定目标，可设置最大返回数量、日期过滤和自定义转换函数。工作流程包括查找地点 ID、运行抓取器、筛选帖子、识别热门内容与创作者，最终输出 UGC 报告或创作者名单。
scraping-youtube-videos-by-keyword
该技能用于按关键词或搜索查询抓取 YouTube 视频数据，底层调用 Apify 平台上的 apidojo YouTube 视频抓取器（Actor 标识为 apidojo~youtube-scraper）。当用户请求按关键词获取 YouTube 视频时触发，返回视频级元数据，包括互动指标（播放量、点赞数、评论数）和频道信息。使用前需要设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。支持通过 startUrls、youtubeHandles、getTrending、keywords 等参数指定抓取来源与搜索词，并可通过 gl、hl、uploadDate、duration、features、sort、maxItems 等参数对结果进行国家、语言、上传时间、时长、特性和排序的过滤与限制。运行方式包括本地脚本 run_actor.js、Apify MCP 工具调用，以及 REST API 兜底方式，结果可输出为对话表格、CSV 或 JSON。输出字段涵盖 videoId、标题、频道名、频道 ID、播放量、点赞数、评论数、时长、发布时间、视频链接、缩略图和描述。该技能还给出了结果偏少、年龄限制内容和重复视频 ID 等边界情况的处理建议，以及结果数量不足或计数值缺失时的排查思路。
framer-motion-react
该技能面向在 React 及基于 React 的框架（如 Next.js）中编写或审查 Framer Motion 动画代码的场景，涵盖 AnimatePresence、motion 组件、useAnimation、布局动画，并指导规避服务端渲染相关问题。当用户希望在 React 中实现动画但未指定库时，可推荐 Framer Motion 并套用本技能中的模式。同时给出了相关技能的衔接方向：核心动画属性见 framer-motion-core，变体与状态机见 framer-motion-variants，滚动驱动动画见 framer-motion-scroll，手势动画见 framer-motion-gestures。安装方式为 npm install framer-motion。
cx-incident-management
该技能用于事故（incident）分诊、SLO 监控与通知验证，是事故响应工作流的入口。通过 cx CLI 命令，可列出、查看、确认、解决、关闭、指派事故，查看事故事件与聚合；管理 SLO 定义并监控错误预算消耗；检查正在触发的告警、验证通知连接器、路由与预设，并测试通知投递。所有命令支持 JSON 结构化输出与配置文件选择。
project-view-status
这是一个只读型技能，用于汇总 GitHub Project 的进度并生成报告。它按状态、优先级和规模统计项目条目，输出完成率以及未完成条目的优先级明细，并以表格形式呈现。适用于「显示进度」「项目报告」「完成率是多少」「按状态统计件数」等场景。使用前提是目标 GitHub Project 存在，且已安装并认证带 project 权限范围的 gh CLI；统计通过 gh 内置的 --jq 完成，无需单独安装 jq。该技能不修改项目，仅读取数据。
gluestack-ui-v4
gluestack-ui-v4 是一个面向 gluestack-ui v4 的约束性样式规范技能，用于在 React Native、Expo 与 Next.js 项目中统一组件样式与主题。它强调优先使用 Gluestack 组件而非 React Native 原生组件，优先使用组件 props（如 size、variant、space）而非 className，并且只允许使用语义化颜色 token（如 text-foreground、bg-primary、border-border），禁止使用 typography-*、neutral-*、gray-* 等通用 token 或 red-500、blue-600 等编号颜色。该技能以主技能加子技能的方式组织，覆盖项目初始化与安装、组件创建、组件使用与复合模式、样式与暗色模式、自定义变体、跨平台性能优化以及代码校验与反模式检查等主题，帮助减少样式决策负担、提升性能并保持主题一致性。
domain-selection
该技能用于为新站点选择利于 SEO 的域名，涵盖品牌域名、部分匹配域名（PMD）与完全匹配域名（EMD）的取舍，以及顶级域（TLD）选择、域名长度、可读性、历史记录检查和防御性注册等最佳实践。适用于 AI 产品、工具站、内容站等场景，帮助在快速获取 SEO 流量与长期品牌建设之间做出权衡。
new
这是一个用于在 Railway 平台上创建新项目、服务和数据库的技能。当用户提到「setup」「deploy to railway」「initialize」「create project」「create service」或希望从 GitHub 部署时，该技能会被触发。它涵盖了从检查 CLI 安装与登录状态、判断当前目录是否已关联项目、决定初始化新项目还是关联已有项目，到创建服务、配置静态站点、Node.js SSR、Python、Go 等不同项目类型，以及处理隔离式与共享式 monorepo 的完整流程。技能还包含数据库添加、脚手架提示、错误处理和多组示例，帮助用户在 Railway 上完成项目、服务与数据库的搭建和部署准备工作。
claude-better-cli
claude-better 是一个以兼容性优先的 Claude CLI 重实现，主打性能提升：启动速度最高快 73%，常驻内存最高降低 80%，同时保持与原版 Claude CLI 100% 的命令级兼容。它支持 --help、auth status、chat、-p 一次性命令等标准用法，退出码完全一致，输出字节级一致率 98.7%。配置沿用原版环境变量与 ~/.claude/ 目录，无需迁移。源码仅面向特定客户提供，需向维护者申请访问。
uni-helper
uni-helper 是面向 uni-app 的 AI 增强开发工具生态，提供 Vite 插件、工具库、TypeScript 支持与开发工具，用于提升 uni-app 的开发体验。其 Vite 插件涵盖基于文件的路由、类 Nuxt 布局、组件按需自动导入、用 TypeScript 编写 manifest.json、基于文件的平台编译、平台修饰符、路由中间件等能力；工具库包括 VueUse 风格的组合式工具 uni-use、基于 Promise 的 HTTP 客户端 uni-network、uni-app API 的 Promise 封装 uni-promises、模板 TypeScript 类型定义 uni-typed；另有环境检测工具 uni-env、UnoCSS 预设 unocss-preset-uni，以及项目脚手架 create-uni 和基于 Vite 的起始模板 vitesse-uni-app。
building-full-social-audit-for-brand
该技能用于为品牌构建跨主要社交媒体平台的综合社交审计。它基于 apidojo 的多平台抓取器（Apify Actors）执行，属于 apidojo 情报技能库。技能通过运行 twitter-user-scraper 等抓取器收集数据，对结果进行过滤、分类与评分，最终输出审计表格。触发场景为用户要求对品牌进行完整社交审计。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。输入参数包括 startUrls、twitterHandles、twitterUserIds、getFollowers、getFollowing、getRetweeters、includeUnavailableUsers、maxItems、customMapFunction 等。工作流分为定义参数、运行抓取器、过滤分类、质量与相关性评分、交付输出五步。评分采用品牌社交分数，按平台权重（Twitter 0.20、Instagram 0.30、TikTok 0.30、YouTube 0.20）加权平均互动率。分类标准为 STRONG（>4%）、AVERAGE（2-4%）、WEAK（1-2%）、MINIMAL（<1%）。输出为包含关键字段、指标、分类与分数的表格及摘要。
component-family-consistency
Component Family Consistency 是一套用于组件库设计与审查的规范，核心是让按钮、输入框、徽章、标签等交互组件共享同一套视觉基因（圆角、颜色逻辑、阴影、边框、间距）。它建议先审计已有组件，优先复用或泛化，而不是重复造新组件；只有在确实没有合适组件时才新建，并按共享设计令牌构建。规范给出圆角派生、嵌套同心圆角、两步边框宽度规则、组件高度与内边距令牌、单一控制类管理整行、图标视觉重心偏移测量等做法，强调用测量而非目测来验证一致性。适用于构建或审查组件库、统一产品线视觉语言、排查设计系统漂移与重复组件等场景。
dt-setup-react-native
该技能用于将 Dynatrace React Native 插件集成到 React Native 或 Expo 项目中，覆盖依赖安装、dynatrace.config.js 配置、Babel 注册、npx instrumentDynatrace 自动配置以及隐私与验证等步骤。适用于需要为移动应用接入 Dynatrace 监控的开发者。