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更新于 10-15 00:40
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marketing-ideas
该技能是一个面向 SaaS 或软件产品的营销创意与策略辅助工具，内置 139 个经过验证的营销创意库。用户提出营销想法、增长灵感或策略需求时，它会先了解产品、受众和所处阶段，再推荐 3-5 个最贴合情境的创意，并给出实施细节。创意按内容与 SEO、竞品、免费工具、付费广告、社交媒体与社区、邮件、合作伙伴、活动、公关媒体、产品发布、产品驱动增长、内容形式、非常规玩法、平台、国际化、开发者、特定受众等类别组织。它还提供按阶段、预算和时间线的实施建议，以及针对获客、建立权威、低成本增长、产品驱动增长、企业销售等场景的推荐。用户可通过 references/ideas-by-category.md 查看完整创意清单，通过 references/guerrilla-marketing.md 深入了解游击营销（#121）的完整框架与案例库。
azure-app-onboard
Azure App Onboard 是微软 Azure Skills 中的一个端到端编排技能，用于把商业想法、应用想法或已有代码推进到可运行的 Azure 部署。它适合那些清楚自己要构建什么、但不确定该选用哪些 Azure 服务的开发者。该技能的输入可以是商业创意或现有代码库，以及可选的预算与规模偏好；输出包括架构方案、成本估算、基础设施即代码（IaC）文件和已部署的 Azure 资源。流程分为发现、架构、脚手架、部署四个阶段，并强调自身闭环、不调用外部技能。整个流程遵循严格的十步工作流，每一步都要求先阅读对应参考文档再执行，并设置脚手架审批门和部署审批门等审批节点。它可用于：在不了解 Azure 服务选型的情况下部署现有代码、检查代码是否已具备部署到 Azure 的条件、以最小改动迁移应用、在投入基础设施前获取成本估算、理解架构决策与被否决的备选方案、咨询 Azure 架构或服务选型问题，以及在没有相关经验的情况下获得引导式入门。也明确了不适用场景，例如执行已有部署、优化现有 Azure 支出、为已知架构生成 Bicep/Terraform、验证基础设施、排查运行中的部署、直接管理 AKS/Kubernetes、查询现有资源等，这些分别由其他技能承担。
azure-app-onboard-prereq
Azure App Onboard Prereq 是应用接入 Azure 前的仓库就绪性评估技能，属于 AppOnboard 流水线的第 1 阶段（共 4 阶段）。它在基础设施规划之前运行，对用户仓库进行只读评估，检查构建健康度、应用完整性、依赖项以及本地可部署性，并按组件输出 PASS / WARN / FAIL 判定结果，供后续阶段使用。该技能可由 azure-app-onboard 在第 3 步调用，也支持直接调用进行代码就绪性检查。它读取会话目录下的 context.json，写入 components[]、repo{}、detectedInfra[]，并产出 prereq-output.json 以及给用户离线参考的 readiness-report.md。该阶段严格禁止运行 npm install、npm test、pytest、dotnet build 等任何安装、构建或测试命令，仅做静态检查；唯一例外是经用户逐条确认的构建验证门控，且仅适用于代理在迁移或零代码路径中修改/编写过的代码。评估内容包括构建检查、完整性检查、可部署性检查，并可通过 Azure MCP 工具比对 Azure 最佳实践、检查 CLI 工具安装情况。检测到 AWS、Google Cloud 等云 SDK 依赖时，会提示迁移到 Azure 或要求先替换依赖。
animate
animate 是 emilkowalski/skills 中的一项构建动画的技能，只用一件事：把用户的动效需求转化为一段能通过严格评审的实现代码。它强调在动手前先按顺序做判断：这个元素是否真的该动、动的目的是什么、该用哪种最便宜的工具（CSS transition、@starting-style、CSS animation、WAAPI 或 Motion 库）、该动哪些属性、缓动与时长如何取值，以及如何中断与退场。技能内置频率分级门禁（每天 100 次以上的键盘操作直接不做动画）、属性限制（只用 transform 与 opacity）、缓动与时长参考表、弹簧参数建议，并要求随动画一并交付 prefers-reduced-motion 与 hover/pointer 门控。它不负责审查代码库、评审 diff 或为 React Native 构建动画。
remotion-upgrade
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firebase-security-rules-auditor
Firebase 安全规则审计技能，属于 firebase/agent-skills 技能集。它以一个资深安全审计师与渗透测试者的视角，针对 Firestore 和 Cloud Storage 的安全规则进行逐项评估，目标是找出规则中隐藏的“墙上的洞”，而不是因为规则看起来复杂就假定它安全。技能内置了一份强制审计清单，重点覆盖：create 与 update 规则不一致导致的更新绕过（例如用户先创建合法文档，再更新为非法或恶意状态，如改角色、绕过大小限制、破坏数据类型）；敏感字段（role、isAdmin、ownerId 等）的授权来源是否依赖用户可控的 request.resource.data；规则是否真正支持应用的业务逻辑（如协作类应用中协作者是否真能读取数据）；是否存在字符串长度或数组大小限制以避免资源耗尽/DoS；字段是否使用 is string、is int、is timestamp 等类型校验；以及 hasOnly()/diff() 这类字段级限制是否缺少归属校验（resource.data.uid == request.auth.uid），从而只限制改哪些字段却未限制谁能改。对于硬编码管理员邮箱的引导方式，只有在同时校验 email_verified 且不会留下权限提升风险时才不计入扣分。最终按 1-5 分给出评级并输出结构化 JSON 评估结果。
extract-design-system
Extract Design System 是一个用于从公开网站中反向提取设计基础元素（design primitives）并生成项目本地起始 token 文件的技能。它适合在初始化新项目时，快速参考某个公开网站的主色、字体、间距、圆角和阴影等设计信息。使用时需提供目标公开网站 URL，并确认是仅做提取还是同时生成起始文件。该技能明确说明 v1 版本只提取 token 和起始资源，不生成完整组件库，结果用于初始化参考，而非像素级复刻；未经确认不会覆盖已有设计系统或应用样式。运行流程包括确认 URL 可公开访问、执行安装与提取命令、查看并总结 normalized.json 中的颜色、字体与各类尺度，以及在需要时仅提取产物或基于已有 normalized.json 重新生成 token 文件。
firebase-ai-logic-basics
Firebase AI Logic（原 Vertex AI for Firebase）是 Firebase 提供的产品，让开发者通过客户端 SDK 在移动端和 Web 应用中直接调用 Gemini 模型，无需自行管理专用后端。本技能涵盖该服务的开通配置与初始化流程，支持 Android、iOS、Web、Flutter 等平台，并提供文本生成、多模态输入分析、多轮对话、流式响应、文本转语音、图像生成、搜索接地、结构化输出、端侧混合推理等能力，同时包含 App Check 安全配置与 Remote Config 动态管理模型名称的说明。
firebase-firestore
Firebase Firestore 智能体技能，用于设置、管理、查询和配置 Cloud Firestore 数据库（Standard/Enterprise 版本），涵盖数据建模、安全规则、索引与 SDK 使用。该技能强调在配置依赖、编写数据模型或安全规则前，必须先识别 Firestore 实例版本，并据此选择对应的参考指南。
remotion-multimedia
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remotion-maps
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convex-quickstart
从一句话想法快速搭建一个最简的 Convex + Web 模板并在本地运行。该技能会创建项目、安装依赖、启动后端（匿名开发部署）和 Web 开发服务器，并输出可访问的开发 URL。它强调模板保持最小化——本地开发服务器、无发布步骤、无预置鉴权，不使用 Postgres/Redis/Express，而是采用 Convex 原语。适用于需要快速验证想法、生成可运行的 Convex 后端与前端骨架的场景；也可在无法运行脚手架的降级场景下，改为直接编写标准 Convex 项目代码。
ad-creative
Ad Creative 是一个面向付费广告投放的文案创意生成与迭代技能，属于市场类技能集（marketingskills）。它帮助性能创意策略师按平台规格批量产出标题、描述、主文案和完整广告变体，并支持基于真实投放数据（CTR、转化率、ROAS）的持续优化。该技能提供四种工作模式：从零生成、基于表现数据迭代、规模化静态广告批次（须基于真实输入语料）、创意策略循环。它内置 Google Ads、Meta、LinkedIn、TikTok、Twitter/X 各平台字符数上限规范，强调“有根据的生成”，要求每条概念注明来源，禁止编造声明、数据或证言。同时提供静态广告模板库、iOS 原生揭示类视频、无脸动效视频、创作者 UGC 短视频等参考资料，以及图像/视频/语音生成工具的选型与成本对比指引。
convex-create-component
convex-create-component 是一个用于构建可复用 Convex 组件的技能。它指导开发者创建拥有独立数据表和面向上层应用 API 的组件，适用于新建组件、抽取可复用后端模块、构建第三方集成，或将 Convex 功能打包供多个应用复用。该技能提供决策树以选择本地组件、打包组件或混合组件形态，给出组件骨架示例（含 convex.config.ts、schema.ts、函数文件与应用侧包装函数），并强调若干边界规则：认证与环境变量访问应保留在应用侧、父应用 ID 以字符串形式跨边界传递、组件从自身 ./_generated/server 导入、不直接向客户端暴露组件函数、组件无法注册自有 HTTP 路由等。
mcp-builder
mcp-builder 是来自 anthropics/skills 的一份 MCP Server 开发指南，用于帮助开发者创建高质量的 MCP（Model Context Protocol）服务器，让 LLM 通过设计良好的工具与外部服务交互。指南强调以“能否帮助 LLM 完成真实世界任务”来衡量服务器质量，并将开发流程划分为四个阶段：深度研究与规划、实现、审查与测试、创建评估。规划阶段要求理解现代 MCP 设计（API 覆盖与工作流工具的权衡、工具命名与可发现性、上下文管理、可操作的错误信息），查阅 MCP 协议与框架文档，并推荐使用 TypeScript（也可用 Python）、远程服务器采用 Streamable HTTP、本地服务器采用 stdio。实现阶段包括搭建项目结构、实现核心基础设施（带认证的 API 客户端、错误处理、响应格式化、分页）以及逐个实现工具（输入/输出 Schema、工具描述、异步实现、注解等）。审查与测试阶段关注代码质量、构建与 MCP Inspector 测试。评估阶段需创建 10 个独立、只读、复杂、真实、可验证且稳定的评估问题，并按要求输出 XML 文件。
firebase-crashlytics
Firebase Crashlytics 技能是一份面向 Android 与 iOS 平台的完整入门指南，帮助开发者完成 Crashlytics 的配置与 SDK 使用。该技能适用于用户需要设置 Crashlytics、在应用代码中集成 SDK，或希望让崩溃报告更具可操作性的场景。使用前需要具备 Firebase 项目以及一个 Android 或 iOS 的 Firebase 应用；若要读取 Crashlytics 收集的崩溃数据，则需在 Firebase CLI 中安装 MCP 服务器，相关引用可参见 firebase-basics 技能。SDK 设置部分按平台分别提供文档：Android 对应 android_setup.md，iOS 对应 ios_setup.md。SDK 使用方面，该技能介绍了多项让崩溃报告更易用的能力，包括添加自定义键、添加自定义日志、设置用户标识符以及上报非致命异常。若需进一步自定义崩溃报告并添加额外调试数据，可查阅对应平台的文档：Android 参考“Customize Crash Reports for Android”，iOS 参考“Customize Crash Reports for Apple Platforms”。
xcode-project-setup
该技能用于安全地修改 Xcode 项目（.pbxproj），以添加 Swift Packages 并链接文件，适用于 iOS 项目需要安装依赖的场景。它通过随附的原生 Swift 脚本（scripts/xcode_spm_setup）完成包依赖注入与模块到主目标的链接，并支持在添加 Firebase 产品时自动向 OTHER_LDFLAGS 注入 -ObjC 标记，以避免静态链接导致运行时崩溃。技能明确禁止使用 Ruby、Rails 或 xcodeproj gem 及相关脚本，要求优先利用现代 Xcode 的文件夹同步机制添加源文件与资源，不得手动修改 .pbxproj 添加文件；若确需脚本操作，必须使用 Swift，仅在 Swift 完全不可行时才可用 Node.js 或 TypeScript。使用前需运行 swift --version 校验工具链，未安装时须停止并建议用户安装。若目录中不存在 .xcodeproj 或 .xcworkspace，须先让用户在 Xcode 中创建空项目。使用 Firebase SDK 时应查阅官方 releases 页面选用最新版本。脚本为幂等操作，会自动跳过已存在的链接。
cloudflare
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vercel-cli-with-tokens
本技能介绍如何使用基于令牌（Token）认证的方式，在 Vercel 上部署和管理项目，而不依赖交互式的 vercel login 登录。技能说明了如何从环境变量或 .env 文件中定位 VERCEL_TOKEN、VERCEL_ORG_ID 和 VERCEL_PROJECT_ID，如何安装和更新 Vercel CLI，如何在有或没有项目 ID 的情况下部署项目，如何通过 git push 或 CLI 触发部署，如何管理环境变量、域名、查看部署状态与日志，以及在 Stripe Projects 场景下变更套餐计划的命令。技能强调始终使用预览部署、将令牌导出为环境变量而非通过 --token 参数传递，并在推送 Git 或执行付费/破坏性操作前征得用户同意。
better-auth-best-practices
Better Auth 集成指南类技能，用于配置 Better Auth 服务端与客户端、设置数据库适配器、管理会话、添加插件以及处理环境变量。核心内容包括文档版本对应规则、安装与初始化工作流、环境变量、CLI 命令、核心配置项、数据库接入方式、会话存储与 Cookie 缓存策略、用户与账户配置、邮件流程、安全设置、Hooks、插件与客户端 SDK、类型安全以及常见注意事项。
anti-detect-browser
Anti-Detect Browser SDK 是一个通过标准 Playwright API 驱动 Chromium 的工具包，在浏览器内核层面应用真实设备指纹。每个配置文件（profile）在创建时冻结一个连贯的真实设备身份，并在之后每次启动时逐字节重放，从而避免合成浏览器常见的指纹矛盾。它提供 npm 包 anti-detect-browser（Node >= 18）和 PyPI 包 antibrow（Python 3.9-3.13），并可作为 MCP 服务器供 AI 智能体直接调用。适用场景包括自建站点的跨环境测试、广告与区域验证、公开数据采集、移动端页面访问、多身份隔离自动化等。官方强调仅限授权使用，且不保证通过企业级反机器人系统，因为后者还会评估网络信誉、请求模式、行为与账号历史等指纹无法覆盖的因素。
cold-email
cold-email 是 coreyhaines31/marketingskills 中的一项技能，用于撰写并执行 B2B 冷启动外联，目标是获得回复，覆盖冷邮件、跟进邮件、发送设置、LinkedIn、多渠道节奏安排以及回复处理。它强调邮件读起来像出自一位敏锐、有思考的人类，而非按模板运行的销售机器，并要求确保邮件进入收件箱、与其他渠道协同、把回复转化为会议。写前先了解收件人角色与公司、期望结果、所解决问题的具体价值、证明材料及研究信号；若存在产品营销上下文文件则先读取。写作上主张像同行而非供应商，每句话都要为读者服务，个性化必须与问题相关，以一个低摩擦的诉求结尾。发送前需使用二级域名、配置 SPF、DKIM、DMARC，预热邮箱 3-4 周，上传前验证列表并把退信率控制在 2% 以下，关闭打开与点击追踪，加入纯文本退订说明和邮寄地址。
higgsfield-websites
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