review-and-simplify-changes
这是一个用于审查 git diff 或指定文件范围的代码审查技能，从代码复用、代码质量、效率、清晰度与规范四个维度检查改动，并可选地应用安全的 Codex 驱动修复。它支持三种模式：review-only（仅审查）、safe-fixes（安全修复）、fix-and-validate（修复并验证）。审查时通过 Codex 子代理并行执行，子代理保持只读，仅将发现回传给主代理，只有主代理才能应用高置信度、保持行为不变的修复。
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更新于 10-20 00:13
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neo4j-aura-graph-analytics-skill
Neo4j Aura Graph Analytics 技能（neo4j-aura-graph-analytics-skill）用于在 Neo4j Aura 的 Serverless Aura Graph Analytics（AGA）GDS Session 中运行图数据科学算法。它覆盖 GdsSessions、AuraGraphDataScience、AuraAPICredentials、DbmsConnectionInfo、SessionMemory 等核心组件，支持从已连接的 Neo4j 数据库远程投影图数据（gds.graph.project.remote）、通过 AuraDB Cypher API 进行投影、以及从 Pandas/Spark/CSV 等非 Neo4j 数据源构建图。适用于按需或流水线式的临时会话、按会话分钟计费的场景，以及对实时数据库进行完全隔离的分析负载。
netsuite-ai-connector-instructions
NetSuite Intelligence 技能，用于指导 AI 通过 MCP Connector 连接实时 NetSuite 账户时的行为规范。该技能规定了工具选择顺序（优先标准报表、其次保存搜索、再次记录操作、最后才用自定义 SuiteQL）、输出格式（金额缩写、百分比、超链接、React 工件阈值）、NetSuite 领域知识（记录类型层级、复式记账逻辑、SuiteQL 字段名、会计期间）、多子公司与多币种处理、SuiteQL 安全清单以及错误恢复策略。适用于需要从 NetSuite 拉取财务与业务数据、生成报表或仪表板的场景。
writing-plans
writing-plans 是一个用于编写多步骤实施计划的技能，适用于已拿到规格说明或需求、但尚未开始写代码的阶段。它要求计划面向「几乎不了解本项目工具链和业务领域」的工程师编写，做到文档详尽、任务拆分细碎。每个步骤只包含一个动作（约 2-5 分钟），例如「先写失败测试」「运行确认失败」「写最小实现让测试通过」「运行确认通过」「提交」。每份计划必须以固定头部开头，包含目标、架构、技术栈等信息，并注明执行本计划需要配合的 REQUIRED SUB-SKILL。任务结构要求列出精确文件路径（创建、修改的具体行号、测试文件），并在计划中给出完整代码、精确命令与预期输出。计划遵循 DRY、YAGNI、TDD 与频繁提交原则，保存路径为 docs/plans/YYYY-MM-DD-<feature-name>.md，并建议在专用 worktree 中运行。计划完成后提供两种执行方式：子智能体驱动（本会话内每任务派发新子智能体并进行审查）或并行会话（另开会话执行）。
vue-best-practices
面向 Vue.js 开发任务的技能，明确推荐以 Composition API 搭配 `<script setup>` 和 TypeScript 作为标准写法，覆盖 Vue 3、SSR、Volar 等方向。内容是一套 Vue 3 最佳实践、常见陷阱与性能优化清单，按响应式、计算属性、侦听器、组件、Props 与 Emits、模板、模板引用、表单与 v-model、事件与修饰符、生命周期、插槽、Provide/Inject、Attrs、组合式函数、Composition API、自定义指令、过渡、动画、KeepAlive、异步组件、渲染函数等主题逐条列出问题与对应做法。
trace
Trace 是一个以证据驱动的追踪技能，面向模糊、涉及因果关系且证据密集的问题，目标不是立刻修改或重写代码，而是解释某个已观察到的结果为何发生。它作为内置 tracer 智能体的编排层，把追踪组织成可复用的 OMC 作业通道：重述观察、生成相互竞争的解释、并行收集证据、对解释排序，并提出能最快消除不确定性的下一步探测。适用于运行时缺陷与回归、性能/延迟/资源行为、架构/事前与事后分析、科学或实验结果追踪、配置/路由/编排行为解释，以及“给定这个输出，回溯可能原因”等场景。
agora
Agora（agora.io）技能是一套顶层工作流，用于帮助用户为具体任务选择正确的 Agora 产品路径，并只加载所需的参考文档。它覆盖实时音视频（RTC）、实时消息（RTM）、对话式 AI（ConvoAI）、Agora CLI、云端录制、服务端令牌与鉴权、Server Gateway 以及跨产品协同等多个方向，并提供路由选择规则、多产品组合处理方式、歧义澄清策略与使用护栏。该技能强调以本地技能文件作为唯一事实来源，不依赖网络搜索或训练数据；对 RTC 与 ConvoAI 设有快速开始与运行验证门槛，对 CLI 设有最低版本 0.2.1 的就绪检查，并要求在未克隆并检查官方快速开始前不得凭记忆生成代码或搭建替代应用。
finding-youtube-micro-influencers
该技能用于在 YouTube 上发现特定领域的微型网红（micro-influencers）与小型创作者。它借助 apidojo 在 Apify 平台上的 YouTube scraper，按关键词搜索频道，再按订阅数区间筛选，通常定位在 10 万订阅以下、互动率相对于受众规模较高的频道，适合联盟营销计划与品牌赞助场景。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP server。技能支持输入起始链接、频道 handle、关键词、地区、语言、上传时间、时长、特性、排序、最大返回数量等参数，并通过 run_actor.js 脚本、Apify MCP 工具或 REST API 三种方式运行 apidojo~youtube-scraper。工作流包括明确细分领域与订阅区间、构建搜索词、运行 scraper、过滤并用播放量与订阅数比值（view_ratio、recent_momentum）打分、按模板输出排名频道列表与前 5 名推荐。结果可保存为 CSV 或 JSON。
crontap-debug-failed-runs
该技能用于诊断 Crontap 定时任务（schedule）执行失败的问题。它基于已保存的配置和保留的执行历史，将失败原因区分为调度器、网络、超时和端点（endpoint）故障，帮助用户在修改执行频率、重试策略或凭据之前先依据证据定位问题。使用前需确认工具可用：可连接 Crontap MCP（https://mcp.crontap.com/mcp，适用于所有 Crontap 套餐），或配置 $CRONTAP_CLIENT_ID 与 $CRONTAP_API_KEY 使用原始 API（需 Ultra 套餐）。工作流包括读取当前配置、读取历史记录、对比多次运行、分类失败原因、提出有界修复方案并验证。
marketing-ideas
这是一个面向 SaaS 及软件产品的营销创意技能，提供由 140 个经过验证的营销想法组成的策略库，按内容与 SEO、竞品对比、免费工具与工程、付费广告、社交媒体与社区、邮件营销、合作伙伴与项目、活动与演讲、公关与媒体、发布与促销、产品驱动增长、内容形式等类别组织。使用时，技能会先了解产品、受众和所处阶段，再从库中推荐 3-5 个最相关的想法，并结合用户的时间、预算和团队规模给出实施细节。适合需要为软件产品寻找增长思路、营销灵感或落地策略的创始人和营销人员。
company-research
Company Research 是 Exa Labs 提供的公司与商业信息研究技能，主要借助 Exa 的两个检索入口完成公司调研任务。其中 Exa Agent（agent_run）用于深度调研、竞品分析、多角度研究（产品、融资、新闻、人员）以及构建公司列表；web_search_advanced_exa 则用于快速、低延迟的查询，例如按 company 类别做快速发现、单次新闻核查或查找公司主页。技能支持通过自然语言查询配合 outputSchema 获得可重复的结构化输出，并可从结果中读取文本、结构化数据与引用来源。适用于研究公司、做竞品调研、快速查新闻或整理公司名单等场景。使用时不对原始搜索结果直接倾泻到主上下文，并可在内容受鉴权保护或需要 JavaScript 渲染时回退到浏览器。
mapbox-flutter-patterns
Mapbox Maps Flutter SDK 的官方集成模式技能，用于在 iOS 与 Android 上以 Dart 语言集成 mapbox_maps_flutter。内容涵盖依赖安装、iOS/Android 平台配置、访问令牌配置、MapWidget 初始化、点/圆/线/多边形标注与点击处理、用户位置指示、从应用资源加载 GeoJSON，以及常见故障排查，如添加 Mapbox 后 iOS 构建失败、未调用 setAccessToken 导致地图空白、标注点击不触发、权限变更后热重载无效等。该 SDK 仅支持 iOS 与 Android，不支持 Web 与桌面端。需要 Flutter SDK 3.22.3 / Dart 3.4.4 以上、iOS 部署目标 14.0 以上、Android minSdk 21 以上，以及一个免费的 Mapbox 账户。
gsap
GSAP（GreenSock Animation Platform）是一套用于构建高性能网页动画的 JavaScript 动画平台。本技能提供使用 GSAP 进行动画开发的专家级指南，涵盖核心 API（gsap.to、gsap.from、gsap.fromTo）、性能优化（优先使用 transform、force3D、will-change、stagger、lagSmoothing）、时间线（timeline）编排与标签控制、ScrollTrigger 滚动动画与固定（pin）及批量处理、React 集成（useGSAP 钩子与清理）、选择器缓存与 gsap.utils 工具、缓动（ease）选择、SVG 动画、MotionPath 路径动画以及调试技巧。适用于需要在网页中实现流畅、高性能动画的前端开发场景。
gradle-build-performance
一套用于排查和优化 Android/Gradle 构建性能的技能，涵盖构建扫描分析、配置缓存、构建缓存、kapt 迁移 KSP 及 CI/CD 加速等做法。
bigquery-agent-analytics-sdk
BigQuery Agent Analytics SDK 是一个开源 Python 工具包，用于分析存储在 BigQuery 中的 AI 智能体遥测数据。它提供可观测性（轨迹重建、DAG 可视化）、评估（LLM-as-Judge、轨迹匹配、多轮 pass@k）以及高级分析（用于决策轨迹提取的 Agent Context Graph、漂移检测、记忆服务）。该 SDK 构建在 BigQuery Agent Analytics 之上，面向在生产环境中运行智能体的 ML 工程师，帮助他们大规模衡量质量、理解行为并检测回归。
external-context
External Context 是一个用于并行检索外部文档与网络资料的技能，属于 yeachan-heo/oh-my-claudecode 项目。它接收一个主题或问题，将其拆解为 2 到 5 个独立的搜索切面，然后通过 Task 工具并行启动 document-specialist Claude 智能体（最多 5 个），使用 WebSearch 和 WebFetch 查找官方文档、参考资料与示例，并要求所有来源附带 URL。最后将各智能体的结果汇总为统一格式，包含关键发现、按切面组织的详细结果以及来源列表。该技能需通过显式命令 /oh-my-claudecode:external-context <topic or question> 调用，无魔法关键词触发机制。
grepai-search-tips
GrepAI 搜索技巧技能，提供编写高效语义搜索查询的最佳实践。该技能帮助用户理解语义搜索与文本搜索的区别，掌握描述意图、使用描述性语言、控制查询长度、使用英文查询等原则，并通过迭代优化、同义词替换、领域术语和问句式查询提升搜索结果质量。适用于改善搜索结果、学习语义搜索技巧、排查搜索效果不佳等场景。
video-analyzer
Video Analyzer 是一个通过视觉/视频大模型分析视频内容的技能，支持本地视频文件和互联网视频。当用户提出"分析视频"、"视频理解"、"看看这个视频"、"analyze video"等需求时使用。它可获取用户提供的视频路径或 URL，明确分析需求后选择模型并执行分析，支持概括内容、回答问题、描述场景等任务。配置上支持火山引擎（豆包）和 OpenAI 等模型，通过环境变量或配置文件设置 API Key，并可指定模型、抽帧数量、帧最大边长以及 JSON 结构化输出。视频站点 URL 下载依赖 yt-dlp。
researching-internet-slang-and-cultural-trends
该技能用于从 Urban Dictionary 提取网络俚语定义、文化术语和众包含义，依托 Apify 上的 apidojo Urban Dictionary Scraper 实现。它通过搜索关键词或指定的 Urban Dictionary 搜索 URL 来批量获取定义，并按社区认可度、点赞量和时间新鲜度对结果打分与分级，输出为表格、CSV 或 JSON。适用于调研网络流行语、文化趋势和品牌相关俚语含义，也提供 REST API 和 Apify MCP 的调用方式。使用时需注意 Urban Dictionary 内容默认可能包含不适宜办公场合的表述，且生僻或过新的词条可能无结果。
aws-marketplace-metering
AWS Marketplace Metering 是面向 AWS Marketplace 按用量计费（SaaS PAYG）的完整生命周期管理技能，用于部署、查询和调试计量管道。它可部署基于 SAM 的无服务器计量集成（ResolveCustomer、BatchMeterUsage、EventBridge），并帮助查找、检查和调试已有的计量提交记录（CloudTrail 事件历史最多 90 天，Seller Reports 用于已计费历史）。技能范围仅限 SaaS 按用量计费，SaaS Contract、CCP 以及 AMI/Container 计量不在范围内。技能由 AI 代理执行，生成内容需人工审查后方可用于生产计费。
agent-wallet-policy
这是一个 Circle CLI 技能，用于查看和管理 Circle 智能体钱包（agent wallet）的消费策略，即按钱包设置的 USDC 转账上限，包括单笔（per-transaction）、每日、每周和每月四级额度。查看当前限额是只读操作，无需 OTP，可直接在智能体内执行；设置或重置限额是交互式操作，执行过程中会向用户邮箱发送一次性验证码（OTP），因此必须由用户在本人终端中运行命令完成。限额必须满足单笔 ≤ 每日 ≤ 每周 ≤ 每月的单调关系。消费策略仅支持主网（mainnet）链，测试网链会被拒绝，且仅适用于通过 circle wallet create 创建的智能体钱包，不支持本地钱包。本技能属于 use-circle-cli 主技能下更窄的消费策略流程。
cv-creator
CV Creator 是一个专业简历生成工具，可将职业叙事转化为通过 ATS（申请人跟踪系统）优化的多格式简历。它能够与 career-biographer 等技能集成以获取数据，输出 PDF、DOCX、JSON Resume、HTML、Markdown、LaTeX 等格式。工具内置 ATS 评分引擎，从格式、结构、内容、关键词四个维度进行 0-100 评分，目标为 85 分以上，并给出改进建议。提供 Modern Minimalist、Professional Traditional、Creative Hybrid、Academic CV 四种模板。核心原则是 ATS 兼容优先、人类可读其次、视觉花哨绝不使用。适用于从职业数据生成简历、针对特定职位优化、生成多版本简历和多格式导出等场景。产品基于 GitHub 上的开源实现，达生产可用状态（约 2000 行代码），ATS 得分达 95/100。不适用于求职信、作品集网站、LinkedIn 优化、面试准备或职业咨询。
statistical-analysis
Statistical analysis（统计分析）是一套用于检验假设和量化变量关系的技能工具包，主要面向学术研究场景。它支持常见的假设检验，包括 t 检验、方差分析（ANOVA）和卡方检验；也支持回归、相关分析以及贝叶斯统计。工具强调在正式分析前进行假设检验（如正态性、方差齐性、线性、异常值检测），并计算效应量与置信区间，同时可进行功效分析以确定所需样本量或评估研究可检测的效应。结果可按 APA 格式报告，便于论文写作与学术发表。该技能提供配套参考文档与 Python 脚本，使用 scipy.stats、statsmodels、pingouin、pymc、arviz 等库完成分析、诊断与可视化。适用场景包括实验或观察性数据的统计分析、研究规划与结果报告。具体安装命令、收费与价格信息暂未提供。
news-search
News Search 是 Newsjack 技能集中的新闻检索技能，用于把某个主题、公司、竞争对手或新闻钩子转化为一组带日期和来源归属的新闻文章列表。它通过 newsjack CLI 调用 Medialyst REST API 进行检索，在无法使用 Medialyst 时回退到宿主网页或浏览器搜索。每条结果尽量提供标题、文章原始链接、媒体机构、作者和 ISO 8601 格式的发布时间，供 story-origin-check、newsworthiness-check、find-journalists、newsjack-detector、coverage-tracker 等技能使用。它不负责通用网络调研，也不抓取联系人。