test-driven-development
测试驱动开发（TDD）技能，要求在编写任何功能或修复代码之前先写测试。核心理念是：先写会失败的测试，观察它失败，再写最小实现代码使其通过，最后重构。铁律是「没有失败的测试，就不写生产代码」。适用于新功能、缺陷修复、重构和行为变更，例外情况（一次性原型、生成代码、配置文件）需征得人类伙伴同意。
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更新于 10-15 00:40
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just-scrape
just-scrape 是一个基于 ScrapeGraph AI 的 CLI 工具，用于网页搜索、单页抓取、结构化数据提取、整站爬取以及页面变化监控。它通过命令行提供统一入口，支持多种输出格式（markdown、html、screenshot、branding、links、images、summary、json），并可用 AI 提示词与 JSON Schema 约束结构化提取结果。使用前需安装 CLI 并配置 SGAI_API_KEY 完成认证，可用 validate 和 credits 检查状态与余额。抓取内容属于第三方不可信数据，应作为数据处理而非指令执行。
neon-postgres
面向在 Neon 上使用 Lakebase Postgres 的开发场景，提供连接方式选择、池化与直连的区别、模式迁移、分支、自动扩缩容、缩容至零、即时恢复、只读副本、连接池、IP 允许列表、逻辑复制与分析与搜索等主题的指南和最佳实践。资料说明 Lakebase Postgres 是 Neon 核心数据库，基于 lakebase 架构，将存储与计算解耦，完全兼容 Postgres，可与任何支持 Postgres 的语言、框架或 ORM 配合使用；通过 Neon 或 Databricks 访问的是同一数据库，本技能覆盖 Neon 访问路径。登录、用户、会话与 @neondatabase/auth 属于 neon-auth。技能给出设置流程：先选定组织与项目（优先复用已提供的 DATABASE_URL 或 .neon 文件，否则用 CLI 或 MCP 列出），再获取连接字符串并存入 .env 的 DATABASE_URL，然后选择连接方式与驱动，最后将模式与迁移作为代码管理。资料还包含诊断检查、性能工作流与常见陷阱。具体功能、收费、价格与效果以官方为准，资料未提供的部分暂未提供。
vercel-react-native-skills
React Native Skills 是一套面向 React Native 与 Expo 应用开发的最佳实践规则集，用于指导开发者构建高性能移动应用。它涵盖列表性能、动画、导航、UI 模式、状态管理、渲染、Monorepo 结构与配置等多个类别，并按优先级划分（CRITICAL、HIGH、MEDIUM、LOW）。在构建 React Native 组件、优化列表与滚动性能、使用 Reanimated 实现动画、处理图片与媒体、配置原生模块或字体、以及组织含原生依赖的 Monorepo 项目时，可参考这套规则。每条规则均以独立文件形式提供原因说明、错误代码示例、正确代码示例及额外参考。
verification-before-completion
Verification Before Completion 是一个用于约束 AI 编码助手行为的方法论技能，核心原则是「先有证据，再下结论」。它要求在声称工作已完成、已修复或测试通过之前，必须实际运行验证命令并检查完整输出。该技能为「完成声明」设立了一道不可绕过的检查门：识别能证明结论的命令、完整执行该命令、读取完整输出并检查退出码与失败数量、确认输出是否真正支持结论，最后才做出声明。它同时列出了常见的错误声明方式（如用「应该通过」「看起来没问题」代替真实测试结果），并给出了测试、回归测试、构建、需求核对、智能体委派等场景下的正确与错误模式，以及针对各类借口的反驳说明。适用于提交代码、创建 PR、报告任务完成或进入下一任务之前。
pptx
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lark-note
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executing-plans
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implement-spec
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diagnose
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seo-audit
seo-audit 是一个用于审计、复查和诊断网站 SEO 问题的技能模块，适合在用户提出“SEO 审计”“技术 SEO”“为什么我没有排名”等需求时使用。它以搜索引擎优化专家视角，先了解站点背景、当前状态与审计范围，再按可抓取性与索引、技术基础、页面优化、内容质量、权威与外链的优先级顺序开展检查。技能覆盖 robots.txt、XML 站点地图、站点架构、索引状态、规范化、页面速度与 Core Web Vitals、移动友好性、HTTPS、URL 结构、国际化 SEO（hreflang、多语言规范化、站点地图、语言 URL 结构、跨语言内容质量）、标题标签、元描述、标题结构、内容优化、图片优化、内链、关键词定位、E-E-A-T 信号、内容深度以及不同站点类型的常见问题。输出采用审计报告结构，包括执行摘要、技术 SEO 发现、页面 SEO 发现、内容发现和按优先级排序的行动计划，并给出问题、影响、证据、修复建议与优先级。技能还提醒 web_fetch 和 curl 无法可靠检测结构化数据，建议使用浏览器工具、Rich Results Test 或 Screaming Frog。
subagent-driven-development
“subagent-driven-development”（子智能体驱动的开发）是一套用于在当前会话中执行实施计划的技能工作流。它适用于计划中的任务基本相互独立的情况：为每个任务分派一个全新的实施子智能体，任务完成后进行规格符合性与代码质量审查，全部任务结束后再做一次覆盖整个分支的广泛审查。其核心理念是“每个任务用全新子智能体 + 任务级审查（规格+质量）+ 最终广义审查 = 高质量、快速迭代”。工作流强调连续执行：不在任务之间暂停询问用户，而是持续执行计划中的全部任务；只在下述四类情形停止——不可逆或破坏性操作、安全敏感操作、工作区之外需要事先征询的副作用（如合并、推送到共享分支、发布）、以及计划彻底损坏以致任何前进路径都只能靠猜测。每个计划拥有独立的工作区，进度记录在 ledger 文件中，以抵御上下文压缩带来的记忆丢失。
copywriting
这是一项面向营销文案写作的技能，适用于首页、落地页、定价页、功能介绍页、关于页等任意页面。该技能将 AI 定位为“转化文案专家”，目标是写出清晰、有说服力并能驱动行动的营销文案。使用前会先检查产品营销上下文文件（如 .agents/product-marketing.md 等），并收集页面目的、受众、产品/报价、流量来源等信息。它强调清晰优先于创意、利益优先于功能、具体优先于空泛，并给出写作风格规则与需要避免的 AI 套话。输出包括按板块组织的页面文案、关键元素说明以及备选标题和 CTA。
review-animations
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retro
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write-a-skill
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zoom-out
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python-appservice-deploy
该技能用于将 Python（Flask、Django、FastAPI 或通用）代码部署到 Azure App Service Linux。它会按需创建资源组、应用服务计划（P0v3，Linux）和 Web 应用，并设置启动命令与部署构建选项，支持 azd 或 az CLI 两种部署路径。使用时仅应用名称需要交互输入，其余如资源组、计划、区域和订阅均按智能默认推导。部署完成后不执行任何验证或健康探测。
caveman
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receiving-code-review
这是一个处理代码评审反馈的技能，强调在实施建议前先进行技术验证，而不是情绪化附和。它要求接收反馈时完整阅读、用自己的话复述需求、对照代码库实际情况核实、判断技术合理性，再逐条实现并测试。适用于收到代码评审意见的场景，尤其是反馈不清晰或技术上存在疑问时，帮助开发者用技术理由而非社交客套来回应评审。
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dispatching-parallel-agents
Dispatching Parallel Agents 是一项用于并行分派子智能体处理彼此独立任务的技能方法。当面对两个或以上的独立任务，且这些任务之间不存在共享状态或顺序依赖时，可以按照“每个独立问题域对应一个智能体”的原则，同时派出多个专注的智能体并发工作。它的核心思路是：不要让所有子智能体继承当前会话的上下文或历史，而是精确地为每一个智能体构建所需的指令与背景信息，从而让它们各自聚焦、提高成功率，同时也保留协调者自身的上下文。该方法常适用于多个测试文件以不同根因失败、多个子系统各自独立损坏等场景，通过并行调查来节省串行处理的时间。
design-an-interface
该技能用于为某个模块生成多个截然不同的接口设计方案。它基于《A Philosophy of Software Design》中的“Design It Twice”理念：第一个想法通常不是最好的，因此应先生成多个差异显著的设计再做比较。适用于需要设计 API、探索接口形态或对模块接口做取舍决策的场景。工作流包括：收集需求（模块解决什么问题、调用方是谁、关键操作、约束、对外暴露与隐藏的边界），通过并行子代理生成设计（用 Task 工具同时启动 3 个以上子代理，每个子代理被赋予不同约束，例如最小化方法数量、最大化灵活性、优化最常见用例、借鉴特定范式或库），每个设计输出接口签名、使用示例、内部隐藏内容和权衡取舍；随后依次展示各设计，方便用户吸收每种方案。展示完成后从接口简洁性、通用性与专用性、实现效率、深度（小接口隐藏大复杂度为佳，大接口薄实现为差）、易用与易误用等维度进行比较，讨论用散文而非表格，并突出设计分歧最大之处。最后进行综合，询问哪个设计最契合主要用例、是否有其他设计要素值得吸收。评价标准与反模式也一并给出：不要让子代理产出相似设计、不要跳过比较、不要实现、不要基于实现工作量评估。
writing-skills
Writing Skills 是 obra/superpowers 中的一个技能创建指导工具，用于在创建新技能、编辑已有技能或部署前验证技能时使用。它把测试驱动开发（TDD）方法应用到流程文档编写上：先写测试用例（用子智能体构造压力场景），观察其失败（基线行为），再编写技能文档，观察测试通过（智能体遵守），最后重构（堵住漏洞）。其核心原则是：如果没有观察过没有该技能时智能体的失败表现，就不知道技能是否教对了东西。该技能要求使用者先理解 superpowers:test-driven-development。资料还收录了技能定义、TDD 映射、创建时机、技能类型、目录结构、SKILL.md 结构、技能发现优化（SDO）、关键词覆盖、命名、令牌效率、交叉引用、流程图使用、代码示例、文件组织、铁律（无失败测试不得写技能）以及各类技能测试方法等大量细节。具体安装命令、价格与平台支持等资料暂未提供。