demand-received
Claude for Legal 中的来信催告分流技能：读取收到的 demand letter，提取关键字段、交叉核对案件组合、做初步价值评估，给出处置选项与建议，并按用户选择交接（建案、反催告、关联既存事项或独立留存）。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-25 00:14
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internal-investigation
一个用于管理内部调查（Internal Investigation）全流程的 Claude 技能（Skill），来自 anthropics/claude-for-legal。它提供一套共享框架，覆盖从案件受理（intake）到最终备忘录的各个环节，包括特权调查日志、文档处理与来源清单跟踪。技能强调特权（privilege）与保密提示，帮助记录已收集与尚未收集的证据来源，并对文档批次按拉取标准筛选后写入结构化日志，可在任意时点转成特权备忘录。
launch-review
launch-review 是 Claude for Legal 产品法务插件中的发布审查技能，依据团队框架与风险校准表对功能发布做全类别法律审查，输出内部特权备忘录与可发布到工单的脱敏评论。
skills-qa
skills-qa 是 Claude for Legal 工具集中用于评估法律类技能（skill）设计质量与安全性的技能。它依据「法律技能设计框架」对任意技能进行审查，覆盖十三个设计参数（包括信任面、时效性、Schema 校验、冲突检测等）、三种法律特有失败模式、依赖映射，并给出明确结论。输入可以是完整技能目录路径、单独的 SKILL.md 文件路径，或直接粘贴 SKILL.md 内容。该检查也会作为 skill-installer 的一部分自动运行，也可独立用于安装前评估社区技能或部署前评估一方技能。此外它包含启发式提示注入扫描，用于在安装与更新时标记可疑文本（非安全审计），并在独立运行时对照 allowlist.yaml 显示安装准入状态。
blaxel-cli
Blaxel CLI 是一个用于从命令行管理 Blaxel 云资源的工具，命令名为 bl。它可以部署、运行和管理 agents、沙箱（sandboxes）、jobs、MCP 服务器、drives 等资源，并在未安装时提供官方安装脚本。该 CLI 支持全局输出格式、工作区覆盖、详细输出和 UTC 时区等标志，并可在非交互环境中通过 -y 自动确认。它提供完整的命令集，涵盖 apply、chat、connect、delete、deploy、drive、fork、get、login、logout、logs、mcp、new、push、run、serve、setup、share、skills、token、unshare、upgrade、version、workspaces 等操作。Blaxel CLI 面向需要以命令行方式管理 Blaxel 云平台资源的开发者，适用于部署智能体、运行沙箱命令、查看日志、多工作区部署等场景。使用前需确保 bl 命令在 PATH 中，可通过官方脚本安装并完成 bl setup 配置。
in-your-own-words
in-your-own-words 是一个面向 Cursor 的插件技能，用于让 AI 用自己的话复述它理解到的用户目标以及用户试图解决的问题。该技能通过 /in-your-own-words 命令触发，帮助用户在正式执行任务前确认 AI 对需求的理解是否准确，从而减少因误解意图而产生的返工。资料未提供其具体实现方式、安装步骤、收费情况或适用平台等更多细节。
swot-analysis
基于公开来源，为一家公司（自家或竞争对手）构建带证据引用的 SWOT 分析，输出四个象限并给出 S-O 与 W-T 交叉结论，用于战略评审、董事会等决策支持。
easyeda-api
面向 AI 智能体的嘉立创EDA专业版（EasyEDA Pro）API 技能，提供完整 API 参考、WebSocket 桥接与代码模式，可在运行中的客户端执行代码，用于 PCB 设计、原理图编辑、封装/符号与库管理及扩展开发。
macos-build
macos-build 是一个用于从命令行构建原生 macOS Xcode 项目的技能，通过 xcodebuild 完成编译并检查构建结果。适用于用户要求构建、编译或验证 macOS 项目能否通过编译的场景。
typescript-best-practices
TypeScript Best Practices 是一个面向 AI 智能体的技能（Skill），用于指导 AI 编写高质量的 TypeScript 代码。它提供编码规范、架构模式，以及用于代码分析、类型生成和模块脚手架的工具脚本。该技能适用于生成新 TypeScript 代码、审查 TypeScript 文件质量、创建新模块/服务/组件、将 JavaScript 重构为 TypeScript、回答 TypeScript 模式或类型问题、设计 API 或接口等场景。核心原则包括类型安全优先（用 unknown 替代 any、为公共 API 显式标注返回类型、使用 const 断言）、默认不可变（readonly 属性、ReadonlyArray、优先展开而非修改）、带类型的错误处理（Result 类型、类型化错误类）以及代码组织（一个文件一个概念、显式导出）。技能还附带 analyze.ts、generate-types.ts、scaffold-module.ts 三个脚本，以及类型系统、模式、架构等参考文档和模板资源。
ebpf
面向 Linux 可观测性与网络编程的 eBPF 技能，指导使用 libbpf、bpftrace 和 bpftool 编写、加载与调试 eBPF 程序，涵盖 map 类型、程序类型、验证器报错、XDP 网络与 CO-RE 可移植性。
linkers-lto
面向链接器与链接时优化（LTO）的技能，指导选择 GNU ld、gold、lld，配置常用链接选项，排查链接顺序与未定义符号，并设置 LTO 与符号可见性。
recall-reasoning
Recall Reasoning 是一个用于检索过往工作推理与决策的技能，帮助开发者在开始新任务时快速找到以前会话中相关的做法、成功经验与失败教训。它查询两个来源：一是 Artifact Index（交接文档、计划、账本，含事后复盘），二是 Reasoning Files（构建尝试、测试失败、提交上下文）。用户可通过命令行脚本按关键词搜索，并可按结果状态（成功/失败）过滤。适用于重复性工作、排查旧问题、寻找可用模式或了解某项决策的原因。
ui-skills
ui-skills 是一个面向智能体（Agent）的技能，提供带有明确主张、持续演进的约束规则，用于在构建界面时指导智能体。它适用于需要让 AI 智能体参与界面设计与实现、并希望遵循一套统一设计约束的场景。该技能通过约束与模式引导智能体完成界面相关工作，例如审查界面、识别影响最大的设计问题并提出可直接落地的改进方案。使用时需确保任务与其范围明确匹配，其输出不能替代针对具体环境的验证、测试或专家评审；若缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，应停止并请求澄清。
tiktok-video-publishing
这是一个 TikTok 视频发布配置技能，用于在发布或定时上传 TikTok 视频时，配置发布参数并撰写经过搜索优化的标题文案。该技能强调将发布配置视为最可控的触达与 SEO 层，围绕 REACH 框架展开：标题优先承载主关键词（前约100字符）、价值主张、次级关键词与垂直标签；默认开启评论、合拍、拼接以扩大触达；使用清晰的标题卡封面帧；如实填写品牌内容/自有品牌标记并前置 #ad，AI 使用由 TikTok 自动披露。平台侧通过 WoopSocial 以 postType=VIDEO 发布（原始字节上传），并自动披露 AI。视频文件本身为外部输入，由人或视频生成技能制作，WoopSocial 不负责拍摄、剪辑或生成视频。
syncfusion-react-sparkline
Syncfusion React Sparkline 是 Syncfusion 提供的 React 迷你图表组件，用于在极小空间内以无坐标轴、无刻度的紧凑形式展示数据趋势。该技能面向需要在仪表盘、表格单元格或小型容器中嵌入内联数据可视化的开发者，涵盖 5 种图表类型（折线 Line、柱状 Column、面积 Area、胜负 Win-Loss、饼图 Pie），并支持工具提示、标记点、数据标签、范围带、坐标轴定制、主题切换、本地化与无障碍访问等能力。组件通过 @syncfusion/ej2-react-charts 包安装，以 SparklineComponent 形式在 React 中使用，可绑定 dataSource 数据源并设置 type、height、width 等属性，交互功能需通过 Inject 注入对应服务模块。适用于 KPI 趋势指示、网格内嵌迷你图、金融涨跌展示、性能监控、移动端仪表盘等场景。
skilly-cli
skilly-cli 是 timschoch/skilly 仓库用于管理智能体技能（agent skills）的命令行工具，通过 hub 统一添加、移除技能包并拉取更新，避免手动复制安装。
term-check
term-check 是一个用于检验候选术语能否独立表意的探测技能：它把同一场景中的 {TERM} 替换为三个候选词，让三个模型各跑两次来猜测含义，再按正确度与置信度打分，帮助命名字段、枚举值等。
chronolocation
Chronolocation 是一项基于图像像素的 GEOINT（地理空间情报）技能，用于在照片或视频没有 GPS 等元数据时，仅凭视觉线索推断其拍摄地点（geolocation）与拍摄时间（chronolocation）。它通过清点画面中的文字、建筑环境、自然地貌和基础设施等线索，结合卫星影像与街景服务进行比对定位；再借助阴影方向与长度、季节特征、事件痕迹等推断时间。该技能强调多线索交叉验证，单一匹配只能算猜测，需至少三个独立特征吻合才能确认位置，最终将坐标与置信度输出给后续情报流程。
corporate-registries
Corporate Registries 是一个用于在官方企业注册机构和备案文件中查询公司、高管与所有权信息的技能。它帮助研究者将品牌还原为具有名称、日期和地址的法律实体，是尽职调查的基础。该技能汇总了多个关键数据源：OpenCorporates 作为跨司法辖区聚合器用于定位实体及其归属注册机构；各国国家注册机构如英国 Companies House、美国 SEC EDGAR 及各州州务卿注册处；受益所有权信息如英国 PSC 登记、欧盟登记和 OpenOwnership；制裁与政治公众人物名单如 OFAC、欧盟、联合国及 OpenSanctions；以及 ICIJ Offshore Leaks 数据库用于离岸结构调查。可提取的信息包括法律名称、注册号、司法辖区、状态、成立日期、注册地址与营业地址、高管与董事、股东与受益所有人、母子公司结构以及年度账目和所有权变更等备案文件。方法上，先用 OpenCorporates 定位规范实体和注册机构，再从归属注册机构拉取完整记录，通过共享高管、地址和联系方式进行关联分析，筛查制裁与 PEP 名单，最终整理成实体关系图。
email-osint
Email OSINT 是一个用于调查电子邮件地址的开源情报（OSINT）技能。它把邮箱视为高价值选择器：邮箱可关联各类账号、出现在数据泄露事件中，且常隐含姓名信息。该技能接受一个或多个邮箱地址作为输入，流程包括：确认授权范围与调查目标；在不发送邮件的前提下验证邮箱真实性（检查域名 MX 记录、SMTP/API 验证服务、Gravatar 头像），并解析本地部分推测姓名模式；查找邮箱注册过的平台（使用 Holehe、maigret 等账号存在性工具，将本地部分作为用户名反查，并用 Google Dorking 搜索带引号的完整地址）；通过 Have I Been Pwned 和泄露数据集分析泄露暴露情况；最后进行关联跳转，将发现的姓名/照片、用户名、企业域名分别转入 person-osint、username-osint、domain-osint/company-osint，并生成报告。该技能明确要求不得向目标发送邮件作为研究手段，并需先阅读 ETHICS.md。
maestro
Maestro 是一个面向复杂代码仓库的架构治理框架，用来把 AI 代理从被动的代码生成者转变为主动的“精英软件架构师”。它强调“先问为什么、再谈怎么做”，通过强制的会话初始化顺序、提问门禁、实施计划、测试驱动开发和交付验证，维持项目的架构连续性与纪律性。Maestro 被描述为一种治理协议而非单纯的工具，内置长期记忆、角色编排与技能路由机制，可按任务类型委派前端设计、后端与 API 设计、系统化调试和自主 QA 等专项能力。
focused-fix
Focused Fix 是一个用于系统性修复整个功能模块的 Claude 技能。当用户要求让某个功能、模块或区域端到端正常工作，而非修复单个小 bug 时使用。它强制遵循五个阶段：SCOPE（界定功能边界）、TRACE（追踪内外依赖）、DIAGNOSE（诊断所有问题）、FIX（按依赖→类型→逻辑→测试→集成顺序修复）、VERIFY（验证全部测试与消费者）。核心铁律是未完成前三阶段不得提出修复。适用于需要深度排查的功能级修复场景。
onboarding-cro
用于优化注册后引导、用户激活、首次体验与价值达成时间的技能，帮助用户尽快到达“顿悟时刻”并形成留存习惯。