ponytail
Ponytail 是一个面向编码任务的智能体技能，要求给出最简单、最短、最可用且不过度设计的实现。支持 lite、full、ultra 三种强度，默认 full，可用 /ponytail 切换，适合写代码、重构、修 bug、评审和选依赖。
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更新于 10-21 00:11
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terraform-diagrams
terraform-diagrams 是一个根据 Terraform 代码（.tf、.tfvars）自动生成架构图的技能。它适用于用户持有 Terraform 文件、或明确要求可视化基础设施架构的场景。该技能会解析 Terraform 中的资源块、模块、数据源与变量，抽取资源依赖关系与模块层级，将 AWS、Azure、GCP 等资源转换为 Eraser DSL，并调用 Eraser API 的 /api/render/elements 接口（diagramType 为 cloud-architecture-diagram）生成云架构图。使用时需配置 ERASER_API_KEY 环境变量，并可通过 ERASER_THEME 控制主题。输出包含图表预览、Eraser 编辑器链接、分析来源、图表代码以及 Eraser 文档链接。注意：调用需要 Eraser API 密钥，且该技能会向第三方 API 发送请求。
react18-string-refs
该技能提供将 React 类组件中的字符串 ref（ref="name" 配合 this.refs.name）迁移到 React.createRef() 的精确迁移模式。字符串 ref 在 React 16.3 中已被弃用，在 React 18.3.1 中会发出警告，并在 React 19 中被移除。技能给出统一的迁移规则：在类字段或构造函数中添加 refName = React.createRef()，将 JSX 中的 ref="refName" 替换为 ref={this.refName}，并将所有 this.refs.refName 替换为 this.refName.current。同时提供针对单元素 ref、多 ref、列表/动态 ref、回调 ref、转发给子组件的 ref 等场景的模式索引，以及用于扫描代码库中字符串 ref 赋值和 this.refs 访问的 grep 命令，帮助成对定位并完成迁移。
herdr-pre-release-audit
herdr-pre-release-audit 是 herdr 仓库专用的发布前审计技能。它通过对比基准发布以来的提交与下一版 changelog 及文档，核查 herdr 的发布就绪情况。该技能要求先阅读 references/pre-release-audit.md 并严格遵循其中的工作流，该文件是以下工作的权威依据：选择发布基准 ref、检查 first-parent 历史与已合并 PR、审计 docs/next/CHANGELOG.md、审计 docs/next/README.md 与暂存的网站文档、核对 skills/herdr/SKILL.md 与实际发布的 CLI 及 agent-control 行为、检查 issue 引用行、决定何时运行 just pre-release-check 或其分项检查、运行并评估 just bench-render-scale、产出最终发布就绪报告。使用限制：仅可在 herdr 仓库内使用；除非用户明确要求应用修复，审计过程中不得编辑文件；应用修复时，改动范围应局限在参考工作流指定的文件内。
react-pdf
react-pdf 是一个基于 React 的 PDF 生成方案，核心库为 @react-pdf/renderer。它允许开发者用 React 组件（Document、Page、View、Text、Image、Link、Svg 等）和类似 CSS 的样式系统来构建 PDF 文档，适合生成报告、发票、表单等结构化文档。该技能文档强调若干关键约束：自定义字体必须使用本地文件路径，远程字体 URL 不可用；异步渲染代码需包裹在 IIFE 中，避免顶层 await；使用自定义字体时需调用 Font.registerHyphenationCallback 禁用连字符。文档还提供了组件 API 参考、Google Fonts 元数据、示例模板，以及通过 tsx 运行 JSX 脚本、用 pdftoppm 或 PyMuPDF 预览 PDF 的方法。
review
这是一个用于代码审查的 AI 技能，通过一个未参与实现的新智能体对代码变更进行只读审查。它检查行为、安全、回归、复杂度、测试、文档和缺失的证明，并按优先级输出可执行的审查发现，最终给出批准、要求修改或阻塞的结论。
pr
该技能用于为当前功能改动在 Git 仓库中提交并创建拉取请求（Pull Request）。它会检查当前是否位于主分支、必要时新建分支，通过 gh CLI 判断当前分支是否已有 PR，若存在则用本地改动更新。技能会排除由智能体新编写的测试代码，除非用户明确要求包含；允许为改动更新既有测试、fixture 与快照，并会审查 diff 以保留用户原有改动。若改动涉及 Remotion Element，会先阅读贡献指南。随后对受影响文件或包目录运行 Oxfmt 格式化，执行 bun run build 与 bun run stylecheck 保证编译与 CI 检查通过，再进行一次提交。提交标题需符合 pr-name 技能规范，使用 git push -u origin HEAD 推送（除用户要求外禁止强制推送），并用 gh CLI 创建 PR。PR 正文写入临时 Markdown 文件后通过 --body-file 传入，避免内联传参；若与 GitHub issue 关联，会加入 Closes #1234 之类的关闭关键字。创建 PR 后，技能会在 60 秒内轮询 PR 评论获取 Vercel 预览链接，为 packages/docs 下直接改动的页面拼接深层链接并追加到正文的 ## Preview 部分。
intelligence-route
Intelligence Routing 是 ruflo 中的智能路由技能，用于在启动非平凡任务前，基于学习到的模式与三层模型路由器，为任务自动挑选最合适的智能体与模型层级。它替代人工选择智能体，通过 hooks_route 获取带置信度与理由的智能体推荐，通过 hooks_model-route 决定 Haiku/Sonnet/Opus 层级，并可通过 pattern-search 检索历史相似成功模式、neural_predict 预测结果。若开启 --why，会调用 hooks_explain 输出可审计的路由依据。任务完成后需调用 hooks_model-outcome 上报成功或失败以训练路由器。其三层模型路由分为：确定性 codemod（约 1ms、$0）、Haiku（约 500ms、约 $0.0002，低复杂度/修复）、Sonnet/Opus（2–5s、$0.003–$0.015，复杂推理、架构、安全、多文件重构）。所有能力的实际收费、可用平台与详细限制暂未提供。
llm-config
llm-config 是 RuVLLM 的配置技能，用于在本地进行推理与微调设置。它可以帮助用户查看当前模型与适配器状态、按模型参数生成配置、创建面向具体任务的 MicroLoRA 适配器并用训练数据对其进行适配，以及创建 SONA 以实现实时神经自适应并通过反馈信号进行适配。资料显示，MicroLoRA 与 SONA 的定位不同：MicroLoRA 训练耗时以分钟计，偏重任务级微调，适配结果以适配器权重形式保存；SONA 的适配延迟小于 0.05 毫秒，偏重实时微调，作用范围限于会话。该技能适合需要本地 LLM 推理配置、任务特定微调或持续反馈自适应的场景。
trader-portfolio
该技能名为 trader-portfolio，属于 ruvnet/ruflo 项目下的技能，用途是借助 neural-trader 的均值-方差组合引擎，在给定风险约束下优化投资组合配置并生成再平衡计划。使用前需确保 neural-trader 可用，可通过 npm 安装；随后从 memory_search 读取当前持仓，再运行 npx neural-trader --portfolio optimize 进行优化，支持通过 --risk-target 指定风险目标。技能还可调用 risk assess、--var、--correlation 等方式获取风险指标与相关性并标记超过阈值的相关项，使用 SONA（neural_predict）预测预期收益，运行 --portfolio rebalance 生成再平衡方案，输出所需交易、当前与目标权重及估算成本。此外支持在历史中检索相似配置，并将优化后的配置以 portfolio-optimal-时间戳 为键写入记忆存储。具体收益效果、收费与平台支持信息暂未提供。
validate-plugin
validate-plugin 是 ruvnet/ruflo 提供的一个校验技能，用于检查 Claude Code 插件是否符合正确的插件格式。它在创建或修改插件后运行，帮助在发布前发现结构性问题。校验内容包括：插件根目录下是否存在 .claude-plugin/plugin.json；plugin.json 是否包含 name、description、version 等必填字段；skills、commands、agents 是否通过目录自动发现（plugin.json 中不得出现 skills、commands、agents 数组，否则 Claude Code 会拒绝该插件）；每个 SKILL.md 的 frontmatter 是否包含 name、description、allowed-tools（不允许通配符）；每个 agent 的 frontmatter 是否包含 name、description、model；文件是否放在正确位置（skills/commands/agents 不应位于 .claude-plugin/ 内）；allowed-tools 中的工具是否为合法的 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__* 标识符。校验完成后会逐项报告通过或失败，并给出可操作的修复建议。
wasm-gallery
WASM Gallery 是 ruflo 生态中用于浏览、搜索、安装和发布 WASM 智能体的社区画廊。用户可以通过它获取社区预构建的 WASM 智能体，也可以将自己的智能体打包后分享给社区。其主要操作通过 MCP 工具完成：使用 wasm_gallery_list 浏览可用智能体，使用 wasm_gallery_search 按关键词搜索特定智能体，使用 wasm_agent_create 结合画廊中的智能体配置进行安装，使用 wasm_gallery_create 发布自己的智能体。发布前建议先调用 wasm_agent_export 进行打包。适用于需要复用现成 WASM 智能体或与社区共享自建智能体的场景。
benchmarking-instagram-influencer-engagement
该技能用于对 Instagram 网红（KOL）的互动表现进行基准测试与横向对比。它借助 apidojo 在 Apify 平台上的 Instagram 抓取器，拉取一个或多个 Instagram 账号的近期帖子数据，计算平均点赞数、平均评论数、互动率、发帖频率等指标，并依照粉丝量级对应的基准标准给出健康度判断与异常标记，最终输出对比报告。适用于在合作前筛选与考察网红、在多个账号之间做竞争性对标，或对账号做常规审核。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务端。支持的输入参数包括 startUrls（必填，Instagram 链接，如个人资料、话题标签、地点、音频页、Reels）、until（截止日期 YYYY-MM-DD）、maxItems（返回帖子上限）、customMapFunction（JavaScript 转换函数）。
finding-marketing-professionals-on-twitter
该技能通过 Apify 上的 Twitter 抓取器，按营销关键词、作品信号与求职状态发现并筛选营销与增长人才，用于招聘线索挖掘。需设置 APIFY_TOKEN，可选安装 Apify MCP 服务器。
tracking-startup-founders-on-twitter
该技能用于追踪 Twitter 上的创业公司创始人及其活动，基于 apidojo 的 Twitter 抓取器实现。它通过 apidojo~twitter-user-scraper 执行抓取，支持按用户 URL、用户名、用户 ID 等输入定位目标，可选抓取关注者、正在关注列表以及推文转发者，并能输出 CSV 或 JSON。工作流包括定义参数、运行 Actor、分类、评分和交付结果，还提供了结果分类（早期、种子、成长阶段）和创始人信号评分公式，并包含边缘情况处理与故障排查建议。
msbuild
面向 MSBuild 构建问题的排查技能，仅用于构建失败调查、构建性能分析和现有构建 XML/扩展契约的审查，不适用于把可正常工作的构建迁移到其他方案。
maplibre-pmtiles-patterns
介绍如何用 PMTiles 单文件格式为 MapLibre GL JS 提供无服务器矢量与栅格瓦片，涵盖适用时机、生成托管、协议接入、图层引用与性能要点。
mf
Module Federation 全能技能（mf），用于回答概念、配置、运行时 API、共享依赖、类型错误与运行时排查等问题，并按子命令加载对应参考文件执行。
plan
plan 是 owainlewis/blueprint 工作流中的一个规划技能，用于把已经评审通过的 spec（规格说明）或已确定的 brief（需求简述）转化为一系列有序任务，供不同的 agent 运行分别执行。它的核心目标是产出“新 agent 无需再做产品或技术决策即可完成”的任务。每个任务和里程碑都要求是纵向切片（vertical slice），即一个贯穿所需层级、可运行并有验收检查的可用成果，按“可用的结果”而非文件、层级或团队边界来拆分。使用流程包括：阅读来源、仓库说明和相关代码；若存在会改变行为、接口、数据、安全、规模、性能、兼容性、运维或成本的未决选择，则停止并返回 /spec；把工作拆成每个都交付可用行为、适合一次 agent 运行、产出一个聚焦 PR 的任务；把共享契约放在同一个任务中，避免两个任务各自回答同一问题；重构若会掩盖行为变化则单独分出；按依赖排序，必要时按里程碑分组，每个里程碑交付端到端可用结果并含验收检查和依赖。任务格式包含“What are we building?”、“Why?”、“Done when”、“How to check”、“Agent notes”、“Out of scope”等小节，面向人类读者和 agent 两类受众撰写。计划在对话中返回，仅当用户要求时才创建追踪工单，不写计划文档，规划完成后停止、不实现。
render-textures
这是 Phaser 4 中关于 RenderTexture 与 DynamicTexture 的技能文档，讲解如何将游戏对象绘制到离屏纹理。内容涵盖 RenderTexture 游戏对象、用于共享纹理的 DynamicTexture、Stamp 辅助对象、命令缓冲渲染机制、快照与截图、程序化生成以及小地图模式。文档说明了两种纹理的区别与选用场景、draw/stamp/fill/clear/erase/repeat/capture 等绘制方法、render() 刷新命令缓冲的必要性、renderMode 与 preserve 模式、快照像素捕获、saveTexture 共享纹理、内部相机、API 速查表、常见陷阱以及源码文件映射，适合在 Phaser 4 项目中实现纹理合成、动态贴图与性能优化时参考。
bilibili-cli
bilibili-cli 是一个用于与哔哩哔哩（B站）交互的命令行工具（CLI Skill），面向 AI 智能体设计，提供对 token 更友好的 YAML 输出。它支持获取视频信息、搜索内容、浏览用户资料，以及点赞、投币、一键三连等互动操作。多数读取命令无需登录即可使用；字幕、收藏、关注、稍后再看、历史、动态流及互动操作需要登录，登录方式支持二维码登录并自动检测本地浏览器 Cookie。工具要求 Python 3.10+，可通过 uv 或 pipx 安装，音频提取功能需额外安装 PyAV 依赖。
adr-create
adr-create 是一个用于创建架构决策记录（ADR）的技能。它会自动查找 docs/adr/ 目录下已有的 ADR 文件，解析出下一个顺序编号（如 ADR-001、ADR-002），将标题转换为小写连字符 slug，并按标准模板生成新的 ADR 文件，包含状态、日期、决策者、标签、上下文、决策、后果（正面/负面/中性）和链接等章节。创建后，该技能会把 ADR 元数据以 JSON 形式存入 AgentDB 的语义层，通过记忆搜索查找相关 ADR 并建立因果边（depends-on），同时把标题与上下文存入 adr-patterns 命名空间供后续语义检索。适用于需要记录重大架构决策的场景，例如采用新技术、API 设计选择、数据模型变更、基础设施决策或影响多个组件的横切关注点。
rvf-manage
rvf-manage 是 Ruflo 中用于管理 RVF（Ruflo Vector Format）文件的技能，面向可移植的智能体记忆与跨平台传输。用户可通过它导出智能体记忆、在项目之间转移或备份，并在团队间共享知识。该技能列出记忆、导出与导入记忆、执行格式迁移以及查看存储统计等操作，分别调用对应的 MCP 工具：memory_list、hooks_transfer（store 动作）、memory_import_claude、memory_migrate、memory_stats。RVF 格式存储 384 维 ONNX 向量嵌入、元数据（时间戳、命名空间、标签）、条目之间的因果关系以及会话上下文与智能体范围。命令行侧可使用 npx @claude-flow/cli@latest hooks transfer 的 store 与 from-project 参数完成跨项目传输。具体收费、价格与平台支持信息暂未提供。
antigravity-design-expert
Antigravity Design Expert 是一个面向 UI/UX 工程的核心技能，用于构建具有空间纵深、失重感与玻璃拟态（glassmorphism）风格的高交互网页界面。它默认采用 React/Next.js、Tailwind CSS、GSAP（含 ScrollTrigger）以及 React Three Fiber 或 CSS 3D 变换等技术栈，强调浮动卡片、Z 轴分层、等距视角、视差滚动与错峰入场等动效。该技能适用于仪表盘、落地页或沉浸式产品界面等需要强视觉方向的项目，并内置对 prefers-reduced-motion 的无障碍适配与性能约束。