forward-risk
Forward-Risk 是一个前瞻性风险分析技能，用于估算投资组合未来可能出现的损失。它涵盖参数化（方差-协方差）VaR、蒙特卡洛 VaR、条件 VaR（CVaR）/预期损失、成分 VaR、边际 VaR、情景分析、压力测试以及基于因子的风险分解。该技能适用于用户询问在险价值、CVaR、蒙特卡洛模拟或压力测试等场景，提供从单资产到多资产组合的风险度量公式、计算步骤与示例，并附带可运行的 Python 脚本。
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更新于 10-22 00:14
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cfb-data
cfb-data 是 machina-sports/sports-skills 技能集中用于获取美国大学橄榄球（College Football，CFB）数据的工具。它通过 ESPN 公开接口和 NCAA 官方接口提供比分、排名、联盟战绩、球队名单、赛程、比赛摘要、逐回合数据、胜率时间线、伤病报告、未来盘口以及球队和球员统计等信息。使用前需安装 sports-skills 命令行工具（pip install sports-skills，要求 Python 3.10+），无需 API 密钥。命令以 sports-skills cfb 开头，例如 get_scoreboard、get_rankings、get_standings、get_teams、get_team_schedule、get_game_summary、get_play_by_play、get_ncaa_scoreboard 等。NCAA 官方命令可覆盖 ESPN 未包含的 FCS 赛区及官方比赛详情。该技能适合查询大学橄榄球赛事数据、排名和统计，但数据具有季节性（8 月至次年 1 月），休赛期比分和排名可能为空。
comfyui-character-gen
ComfyUI 角色生成专家技能，用于在 ComfyUI 中构建保持身份一致性的角色生成工作流与流水线。它根据需求选择最优身份保持方法（如 InfiniteYou、FLUX Kontext、PuLID、InstantID、IP-Adapter FaceID 等），覆盖图像、视频与语音多模态，提供零样本生成、LoRA 训练、视频生成、带语音的说话头像等核心工作流模式，并附带模型推荐、自定义节点安装清单与 RTX 50 系列优化建议。
julia
Julia 开发指南类技能，涵盖多重分派、类型系统、性能优化与科学计算实践，并给出命名、文档、错误处理、测试和代码组织等编码规范。
foundry-security-spec
foundry-security-spec 是 ara.so Security Skills 集合中的一个技能，用于实现 Cisco 的 Foundry 开放规范，构建面向智能体 AI 的安全评估系统。Foundry 采用多智能体架构，定义了 8 个核心角色（Orchestrator、Planner、Navigator、Detector、Explorer、Validator、Investigator、Publisher）和 5 个扩展角色，协同完成安全发现项的发现、验证与报告。该规范不是可直接安装的工具，而是一套用于自建安全评估系统的蓝图，涵盖架构、发现项生命周期（状态、裁决、证据门控、指纹）、协调模型（原子声明、心跳存活、自动阻断）、治理（沙箱、预算、产出触发自动停止、覆盖门控）以及“检测到预防”的飞轮机制，并可与 CodeGuard 规则格式配合，实现评估与预防之间可移植的检测规则。资料中提供了包含 spec.md、constitution.md、GLOSSARY.md 与 README.md 的仓库结构，以及基于 spec-kit 的实现工作流与 Orchestrator、Detector、Explorer、Validator 的代码示例。
cost-export
cost-export 是一个成本追踪遥测导出技能，用于将 cost-tracking 命名空间中的会话与预算记录导出为 Prometheus textfile 或 webhook JSON 格式，供 Grafana、Datadog 或自定义仪表盘等外部可观测性系统使用。它从 cost-tracking 中拉取所有 session-* 和 budget-config-* 记录，并以外部系统可消费的格式输出。支持三种输出方式：Prometheus node_exporter textfile collector、webhook POST JSON、以及默认的 stdout JSON。Prometheus 输出包含总成本、按模型层级（opus/sonnet/haiku）成本、按会话成本与消息数、预算金额与预算利用率等指标。webhook 载荷与 stdout JSON 结构一致，包含 exportedAt、sessions、budget、totalUsd、byTier 字段，并可通过环境变量添加认证头。该技能适合在 cost-track 运行后刷新指标、通过 /loop 5m 定时保持仪表盘近实时、或一次性推送到 webhook 用于临时报告。
postgresql
这是一个面向 PostgreSQL 的表结构设计技能，用于在 PostgreSQL 上设计专用 schema。内容涵盖最佳实践、数据类型选择、索引、约束、性能模式以及高级特性。适用场景包括：为 PostgreSQL 设计 schema、选择数据类型与约束、规划索引/分区/行级安全策略（RLS）、以及从规模与可维护性角度审查表结构。不适用于：面向非 PostgreSQL 数据库、仅做查询调优而不涉及 schema 变更、或需要数据库无关建模指南的情况。
skill-factory
skill-factory 是一个用于创建、更新和标准化智能体技能（agent skill）的工具。它能在保留既定用途的前提下，生成可移植的技能目录，并让其中的指令、引用、资产、脚本、测试、Mise 任务图、CI、示例与评估通过全新检查。该技能以“产出可证明的用户可见结果”为目标，强调包结构只是必要证据而非结果本身。它通过 Mise 编排确定性任务，把语义判断、领域推理、创意生成和人工感知留给模型，并借助 BOOTSTRAP、RED、GREEN、REFACTOR 循环逐步构建与验证。
surrealql
SurrealQL 是 SurrealDB 的官方查询语言技能，用于生成和修改 SurrealQL 查询以与 SurrealDB 数据库交互，涵盖记录的创建与检索、模式（schema）的设计与管理、以及将其他查询语言转换为 SurrealQL。该技能强调 SurrealQL 并非 ANSI-SQL，不能套用其他数据库的 SQL 知识，并建议始终面向最新稳定版 SurrealDB（当前为 3.x）生成语法，因为语法在主要版本间会变化。技能提供了查询语句、模式与资源语句、控制流语句的完整清单，并说明可通过 SurrealDB CLI 的 surreal validate 命令校验查询、通过 surqlfmt 工具格式化查询。适用于编写、修改或排查 SurrealQL 查询、设计或管理模式、以及语言转换等场景。
grepai-config-reference
GrepAI 配置参考技能，提供 .grepai/config.yaml 的完整配置说明。它涵盖嵌入器（embedder）、向量存储（store）、分块（chunking）、文件监听（watch）、调用图追踪（trace）、搜索评分（search）、忽略规则（ignore）等所有可用选项，并给出小型项目、大型代码库、团队环境和最大隐私等场景的配置示例。适用于理解全部配置项、针对特定用例优化 GrepAI、排查配置问题以及搭建高级配置。
yt
yt 是一个通过 TranscriptAPI.com 快速查询 YouTube 信息的工具技能。它适用于当 YouTube 相关内容出现时，例如用户粘贴视频链接或 ID、@handle，或提出视频快速查询、摘要、频道最新上传、主题搜索等需求。使用前需要配置 $TRANSCRIPT_API_KEY，每个请求都必须携带两个标头：Authorization 和 User-Agent，其中 User-Agent 需填写调用方智能体的名称与版本（版本可选），否则可能被 Cloudflare 拦截并返回 403（错误码 1010）。主要能力包括：获取视频转录（1 credit）、执行搜索（1 credit，可按视频或频道类型检索，limit 取值 1-50）、获取频道最新 15 条视频（免费，含精确观看数与发布时间）、将 @handle 解析为 UC 频道 ID（免费）。免费额度为 100 credits。错误码涵盖 401 密钥错误、402 额度不足、403/1010 被拦截、404 未找到（无字幕或资源不存在）、408 超时（建议重试一次）。
huashu-info-search
huashu-info-search 是一个面向新产品与新技术的信息搜索与知识管理技能。当用户提到“最新信息”“新产品”“搜索资料”“查资料”“了解XX”等需求时，它会自动执行多渠道搜索，覆盖官方信息、科技媒体和社区讨论，并对信息进行交叉验证。该技能强调信息源优先级：优先采信半年内的权威科技媒体、社区论坛和官方文档，完全忽略知乎、百度2025年之前的信息以及超过半年的过时内容和营销软文。搜索时会使用主题加年份、主题加 best practice、主题加 Reddit 等关键词组合策略。验证后的信息会保存到 _knowledge_base/ 目录，文件按“[主题]-[时间].md”命名，内容包含信息收集时间、下次更新建议、核心发现、数据和链接以及信息来源，并要求所有信息标注来源和时间。适用于涉及三个月内发布的新产品/新技术调研、需要最新信息验证、竞品对比和概念解释等场景。
agent-designer
一个面向多智能体系统架构设计的技能：根据需求生成架构方案（含编排模式、角色与通信链路）、把普通工具描述转为 Anthropic 与 OpenAI 可用的工具 schema 并校验，以及分析执行日志的成功率、时延、成本与瓶颈。
ci-cd-pipeline-builder
ci-cd-pipeline-builder 是一个用于根据项目技术栈信号生成 CI/CD 流水线的技能，避免凭猜测配置。它从仓库文件中检测语言、运行时和工具链，推荐并生成包含 lint、test、build、deploy 等阶段的 GitHub Actions 或 GitLab CI 起始流水线，并支持基于检测结果配置缓存与矩阵策略。该技能提供可机读的检测输出，便于自动化，同时强调流水线逻辑需与项目锁文件和构建命令保持一致。适用场景包括：为新仓库引导 CI、替换脆弱的复制版流水线文件、在 GitHub Actions 与 GitLab CI 之间迁移、审计流水线步骤是否匹配实际技术栈，以及在自定义硬化前建立可复现基线。
save-to-spotify
save-to-spotify 是一项音频内容制作与保存技能：把本地可播放的音频、播客内容制成带章节、播放器内图片与链接时间线的节目，并保存到用户的 Spotify 库，便于跨设备收听。
orchestrate-batch-refactor
这是一个用于高效规划和执行大型重构或重写工作的技能，通过并行多智能体分析与实现来提升吞吐量。它适用于涉及大量文件或子系统的中大型重构场景，核心流程包括：定义范围与成功标准、并行分析目标范围、构建依赖感知的统一计划、以工作包为单位并行执行、集成验证并汇报结果。技能强调每个文件在每一执行波次中只有一个负责人、不并行编辑重叠文件集、优先保持行为不变，并提供了工作包模板与智能体提示模板作为参考。
advertising-compliance
该技能用于确保投资广告与营销材料符合美国 SEC 营销规则（Rule 206(4)-1）和 FINRA 规则 2210。适用于投资顾问、经纪自营商及其合规人员在制作、审核或分发投资营销材料时，检查业绩展示、客户推荐与背书、第三方评级、社交媒体沟通、记录保存等方面的合规要求。技能内容涵盖 SEC 营销规则的七项一般禁止行为、业绩广告的净业绩要求与标准化时间段、假设业绩的使用条件、推荐与背书的披露要求、第三方评级的使用限制、FINRA 三类沟通分类及备案要求、社交媒体静态与互动内容的处理、SEC 执法趋势以及记录保存规则。
tax-efficiency
一个税务效率投资技能，讲解资产配置、盈亏管理、Roth转换与退休提款顺序等策略，帮助提升税后收益。
clerk-authentication
Clerk Authentication 是一份面向 Next.js 应用的 Clerk 身份验证实现指南。它围绕中间件、Hooks 与安全最佳实践，给出从安装配置到服务端、客户端、API 路由、Server Actions 的完整鉴权示例。核心原则包括：纵深防御、在每个数据访问点验证身份、单独保护每个 Server Action、利用 Clerk 内建的 HttpOnly Cookie 与 CSRF 防护。内容涵盖 npm install @clerk/nextjs 安装命令、环境变量、ClerkProvider 布局接入、clerkMiddleware 路由匹配、auth() 与 currentUser() 服务端用法、useUser 与 useAuth 客户端 Hook、角色与组织权限、自定义会话声明、预置 UI 组件以及测试思路，并列出需要避免的常见反模式。
utility-pm-skill-iterate
utility-pm-skill-iterate 是 pm-skills 体系中的一个迭代技能，用于根据反馈、验证报告或约定变更，对已有的 pm-skills 技能进行针对性改进。它会读取当前技能文件，按文件分组以“修改前/修改后”预览的形式提出变更，并在用户确认后写入。应用变更后，它会建议版本号升级类别，并询问是否更新 HISTORY.md。该技能接受验证报告、直接反馈、约定变更或一般改进请求作为输入，适用于在发布前迭代技能、让技能符合仓库约定等场景。
omnivoice-tts
OmniVoice 是一个支持 600 多种语言的大规模多语言零样本 TTS 模型，基于扩散语言模型风格架构。它支持三种使用模式：语音克隆（提供参考音频与参考文本）、语音设计（通过文本属性描述说话人特征，无需音频）以及自动语音生成（模型随机选择音色）。模型推理速度较快，RTF 最低可达 0.025。该技能提供完整的 Python API、命令行工具（单条推理、批量多 GPU 推理、Web 演示）以及安装与故障排查说明，适用于多语言语音合成、个性化音色克隆与批量语音生成等场景。
atlas-uv-fitting
Atlas UV Fitting 是一个用于 Blender 的 UV 贴图适配技能，主要解决纹理图集（texture atlas）与模型部件之间的精确映射问题。它能检测图集中的纹理区域，并将每个源部件映射到对应的 UV 矩形或投影 UV 表面，适用于需要将纹理包 1:1 贴合到 Blender 模型的场景。该技能涵盖图集区域检测、逐部件 UV 映射、正面投影 UV、贴花/光照贴图处理以及针对源模板的纹理验证。使用前需先阅读 MCP 后端参考文档，并保持所选后端在整个任务中一致。
azure-functions
该技能提供 Azure Functions 开发的专家级模式，涵盖隔离工作进程模型（isolated worker model）、Durable Functions 编排、冷启动优化以及生产环境实践，并覆盖 .NET、Python 和 Node.js 编程模型。当任务涉及 azure function、azure functions、durable functions、azure serverless 或 function app 时适用。使用前需阅读详细指南，并遵守其安全、前置条件和验证要求；输出不能替代针对具体环境的验证、测试或专家评审。
grepai-troubleshooting
GrepAI 故障排查技能，用于诊断和修复 GrepAI 的常见问题。该技能覆盖索引缺失、嵌入提供方连接失败、模型未下载、搜索结果为空或不相关、索引过期、配置缺失、索引与搜索缓慢、trace 找不到符号、MCP 无法使用、内存不足以及 OpenAI API 密钥错误等场景，并提供对应的诊断命令与解决步骤。