comments
用于跟踪美国NPRM（拟议规则制定通知）公开评论期与内部决策的法律合规技能。可列出截止日期、记录是否提交评论的决定，并对临近截止的未决事项发出提醒，但不会起草评论信或替律师做决定。
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更新于 10-25 00:14
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matter-update
matter-update 是 claude-for-legal 诉讼法律插件中的一个技能，用于向某个案件（matter）的历史文件追加带日期的更新记录，并同步刷新案件日志行。它通过结构化流程捕获新进展、状态变化、风险重评估、截止日期变动和重要性重新分类等信息。使用前需确认案件 slug 已存在于案件目录和 _log.yaml 中，否则会拒绝并引导先运行 matter-intake 完成冲突检查。该技能会提示事件类型、日期、摘要及日志字段变更，将条目追加到 history.md，并更新 _log.yaml 的 last_updated 等字段，写入前会向用户展示变更内容以供确认。
copilotkit-self-update
copilotkit-self-update 是 CopilotKit 官方 skills 仓库中的一个技能，用于更新、刷新或重新安装 CopilotKit 的 agent SKILLS，即用于教会该 agent 认识 CopilotKit 的 SKILL.md 文件（注意：不适用于更新 CopilotKit 本身）。其核心方式是通过一条 npx 命令从 GitHub 拉取最新技能：npx skills add copilotkit/skills --full-depth -y。该命令每次都会进行全新克隆，因此总能获得最新版本，而不受本地缓存影响。该技能跨工具通用，支持 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 等；它会检测当前已安装哪些工具，并分别为每个工具更新技能。命令执行完成后，需要在所用工具中开启一个新会话，以加载更新后的改动。建议在以下情况使用：用户反馈技能中的 API 名称有误或信息过时；用户报告 CopilotKit API 与技能描述不一致；用户明确要求更新或刷新技能；或新的 CopilotKit 版本发布、技能可能已陈旧时。
check-crewai-api
CrewAI 1.15.x API 对照检查技能，帮助在编写或审查 crewai 代码前，把记忆中的 0.x 写法映射到 1.15.x 实际接受的导入、参数、默认值与运行方式，避免静默失效。
test-crewai-project
test-crewai-project 是一个面向 CrewAI 项目的测试技能，核心目标是对 crews（智能体协作组）和 flows（流程）进行确定性、离线化测试，无需 API Key 即可运行。它通过提供一个 stub（桩）BaseLLM 实现（随技能附带的 references/stub_llm.py）来固定 LLM 的回复内容，使断言结果精确可预测。该桩实现会走完 CrewAI 的全部真实代码路径，包括提示词构建、{placeholder} 占位符插值、任务上下文、工具执行、护栏（guardrail）重试、pydantic 转换与流程路由，并记录每一次调用，便于对 CrewAI 构造出的提示词进行断言。资料还介绍了自定义 BaseLLM 在 1.15 版本中的契约、测试环境的搭建方式、如何驱动桩模型、如何测试 crew 与护栏以及如何测试 flow 等。该技能已验证于 crewai 1.15.22 和 1.15.23（2026-10-01），并于同日用真实 LLM 做过在线测试。
latex-posters
latex-posters 是一项用于在 LaTeX 中创建专业研究海报的技能，支持 beamerposter、tikzposter 和 baposter 三种主流海报宏包。资料显示，它适用于会议展示、学术海报、学位答辩、公众科普等场景，也可将科研论文转换为海报格式。技能提供海报布局、排版、配色、视觉层级、字体、图片集成、QR 码、编译输出与 PDF 质量检查等系统性指导，并给出多种尺寸（如 A0、A1、A2、36×48 英寸等）与横竖版支持。资料还强调海报应以视觉为主，要求使用 scientific-schematics 技能生成至少 2–3 张 AI 配图，建议图表占海报面积 40–50%。
sentry-create-alert
sentry-create-alert 是一个用于通过 Sentry 工作流引擎 API 创建告警的技能。当用户需要创建 Sentry 告警、设置通知、配置问题优先级告警或构建工作流自动化时使用。该 API 目前处于测试阶段，属于新版监控与告警功能，可能无法在旧版告警界面中查看。使用前需确保 shell 中有 curl，并拥有具备 alerts:write 权限的 Sentry 组织认证令牌。技能流程包括收集配置、查找 ID、构建负载、创建告警和验证，支持邮件、Slack、PagerDuty 等多种通知方式，并可设置触发事件和过滤条件。
gemma-gem-browser-ai
Gemma Gem 是一个 Chrome 浏览器扩展，通过 WebGPU 在设备本地运行 Google 的 Gemma 4 模型，无需云端依赖。它在每个页面注入聊天浮层，并提供可调用工具的智能体循环，能够读取页面、点击元素、填写表单、执行 JavaScript 和截图，所有数据都不发送到任何服务器。该技能介绍其架构、安装构建方式、核心接口、内置工具、新增工具步骤、消息路由、模型配置、设置持久化、Shadow DOM 聊天界面、调试方法以及常见注意事项，适合希望构建或扩展本地 AI 浏览器助手的开发者参考。
evaluating-startup-ideas
这是一个用于系统化评估创业点子的技能，帮助创业者在投入开发前验证问题与解决方案的匹配度、市场时机和商业可行性。它基于 Lenny's Podcast 与 Newsletter 中 21 位嘉宾及文章的观点，提供问题紧迫性评估、市场时机分析、商业可行性审查和实验验证四个主要帮助方向，并汇总了七种全力投入的识别模式、五种消费级创业点子策略、顶级 1% 创业公司的三大信号、天使投资评估标准等框架与模板。该技能强调寻找不起眼的利基市场、优先追求自主性成果、等待外部拐点、写代码前先验证需求，以及关注两极分化的市场信号。适用场景为创业早期的点子筛选与验证，暂无明确限制说明，也未提供收费或价格信息。
rw-generate-video
rw-generate-video 是 Runway 官方技能库（runwayml/skills）中的一个视频生成技能，通过可运行的 Python 脚本直接调用 Runway API 生成视频。它支持文生视频、图生视频和视频转视频，覆盖 seedance2、gen4.5、gen4_turbo、gen4_aleph、veo3、veo3.1、veo3.1_fast 等多个模型。脚本会调用 API、轮询任务完成状态并下载结果，输出保存文件的完整路径。使用前需确保已安装 uv，并在环境中设置 RUNWAYML_API_SECRET（不通过命令行参数传递密钥）。该技能适合快速生成产品广告、创意短片、视频编辑与批量视频生产等场景。
seasonal-and-moment-marketing
该技能用于年度节点营销规划：梳理真正契合品牌的少数季节性、文化或商业节点，进行契合度与真实性把关，按权重和敏感度分层，并提前规划。它被视为趋势跟风的“计划型对应物”，适合需要在社交内容日历中系统安排节日、零售节点、行业活动与品牌里程碑的团队。
ugc-and-influencer
品牌与创作者合作（UGC 与网红营销）技能：筛选并审核创作者、撰写简报、约定使用授权、确保广告披露合规，并搭建客户 UGC 内容流程。适用于策划付费或赠品形式的创作者合作，含微网红与头部创作者选择、假粉排查、授权与 Whitelisting 条款、FTC/ASA 披露规则。
livewire-development
Livewire Development 是一个用于开发响应式 Livewire 4 组件的技能。当创建、更新或修改 Livewire 组件，使用 wire:model、wire:click 等指令，实现 islands 或异步操作，以及编写 Livewire 组件测试时激活。它涵盖组件创建（单文件、多文件、类式、视图式）、格式转换、Livewire 4 相对 v3 的变化、新特性（islands、异步操作、延迟/打包加载）、新指令、最佳实践、配置、Alpine 与 JavaScript 集成以及测试方法。
monskill
monskill 是一套用于在 Monad 区块链上开发与构建应用的技能集合，来源为 therealharpaljadeja/monskills。它作为入口技能，帮助智能体或大语言模型判断并选择适合当前任务的子技能。内容涵盖 Monad 的链上概念、合约地址、钱包管理、钱包集成、Gas 定价、工具与基础设施、项目脚手架以及索引器等主题。每个子技能相互独立，可按需获取。资料强调开发者对以太坊和 Monad 的知识可能已过时，因此建议从该技能入手获取最新信息。
aicoin-hyperliquid
aicoin-hyperliquid 是基于 AiCoin Open API v3 的 Hyperliquid 链上永续合约分析技能，主要用于追踪链上鲸鱼、聪明钱和大资金动向。它通过一个命令行脚本统一调用所有接口：node scripts/aicoin.mjs <接口> '<JSON 参数>'，返回统一信封 { ok, data, error, meta }。技能覆盖行情、鲸鱼持仓与最新动作、多空方向、清算历史与统计、大额待清算仓位、持仓量汇总与排名、主动买卖差、地址交易统计与胜率、地址分币种表现、成交与订单、持仓盈亏、PnL 曲线、回撤、净流入、大额挂单与成交、聪明钱地址发现、批量地址统计，以及 Hyperliquid 官方 Info 原始数据封装等。使用时需注意币种参数为 coin（HL 交易符号），合成市场需带前缀，历史时序数据应读取 _timeseries.latest 而非数组位置，批量接口地址数超上限会静默截断。内置免费 key 可查行情，鲸鱼持仓、清算和交易员分析等需付费套餐，403 时应先核对 key_id 是否加载正确。
aws-s3-management
该技能用于通过 AWS CLI 与 Terraform 管理 Amazon S3 存储桶，覆盖版本控制、加密、访问控制、生命周期策略与跨区域复制等配置。适用于对象存储、静态网站托管与数据湖等场景。内容以参考指南形式给出创建与配置、生命周期策略、Terraform 配置、预签名 URL 访问等实现要点，并附有最佳实践清单：建议启用版本控制、服务端加密、默认阻止公开访问、设置生命周期策略、启用日志与监控、使用桶策略与 IAM 角色、对关键桶启用 MFA 删除、实施跨区域复制；避免公开桶、存储敏感凭据、忽略 CloudTrail 日志、使用过宽策略以及遗漏生命周期规则与加密要求。
client-comms-log
这是一个用于法律诊所场景的客户沟通记录技能。它帮助法学生和指导教师以“仅追加”的方式，为每个案件维护一份带日期的沟通日志，记录电话、邮件、短信、信件、面谈、语音留言等各类联系。默认的 --add 模式会采集沟通方向（客户来电或去电）、媒介、参与学生、时长、摘要、待办事项和跟进日期，经用户确认后按最新在前的顺序写入对应案件的 log.md 文件。此外还有 --read 查看最近条目、--summary 生成一段式摘要，以及 --patterns 扫描未回复沟通、漏掉跟进、语言缺口、语气变化和长时间断联等监督信号。它面向法律诊所的执业风险防护、学期交接连续性、督导可见性和案件档案留存，并可与其他案件相关工作流衔接。
policy-starter
依据已发布的模型政策与指南，为律所或企业法务团队起草一份AI使用政策初稿的研究与综合工具；输出仅为供内部法律审查的草稿，需由律师、法务或管理合伙人审阅后决定是否采纳，不提供最终政策或具体立场。
vendor-ai-review
该技能用于审查供应商的 AI 条款（AI 附录、主协议中的 AI 条款或服务条款中的 AI 规定），对照本方的治理立场逐项核查，标记数据训练、责任、模型变更、输出知识产权、事件通知、人工复核权、使用限制、审计权等风险点，并给出红线修改建议与升级路径。
worker-classification
该技能用于在拟议用工关系开始前，按适用司法管辖区的分类测试判断拟聘人员应归类为员工、独立承包商、临时工还是供应商，并标记拟议安排与目标结构不符之处。仅适用于前瞻性规划，不适用于已存在关系的追溯分析。
sequence-load
Sequence Load 是 Apollo MCP 插件中的一个技能，用于按条件查找潜在客户，并将其批量加入 Apollo 外联序列（outreach sequence）。该流程在一个操作中完成线索搜索、信息补全（enrichment）、联系人创建、去重和序列注册。用户通过 $ARGUMENTS 提供目标筛选条件和序列名称，例如指定职位、行业、公司规模、地区以及要加入的序列。技能会先解析输入，查找匹配的序列和发信邮箱账户，再搜索符合条件的联系人并展示预览表格，等待用户确认后执行补全与创建，最后将联系人加入序列并输出注册摘要。
copilotkit-contribute
CopilotKit 开源项目贡献指南技能，用于指导开发者参与 CopilotKit 仓库的贡献流程，包括 fork、克隆、monorepo 环境搭建、分支创建、测试运行与提交 PR。该技能说明 CopilotKit 内部 v2 包使用 @copilotkit/* 命名空间，而用户安装的公开 API 为 @copilotkit/*；贡献时基于 v2 源码工作。技能内置 MCP 服务器 copilotkit-docs，提供 search-docs 与 search-code 工具以查询实时文档和源码，Claude Code 可自动配置，Codex 需手动配置。工作流涵盖使用 pnpm 安装依赖（需 pnpm v9.x 与 Node 20+）、构建、按 feat/fix/docs 命名规范创建分支、开发、测试、lint 与格式化、按 conventional commit 格式提交、推送并针对 main 分支发起 PR。
architecture-rendering
architecture-rendering 是一个基于 each::sense AI 的建筑可视化技能，可根据草图、平面图和文字描述生成照片级逼真的建筑渲染图。它面向建筑师、室内设计师、房地产开发商和可视化工作室，支持外观渲染、室内表现、草图转渲染、鸟瞰视角、夜景、施工进度可视化、历史建筑修复和景观建筑等多种类型。该技能通过 eachlabs 的 API 调用，使用 curl 发送请求，支持 max 和 eco 两种质量模式，并可通过 session_id 进行多轮设计迭代和整套演示图生成。
leetcode-teacher
LeetCode Teacher 是一个用于技术面试准备的交互式教学技能，它把刷题转化为贴近真实产品的编码练习。该技能会生成基于浏览器的编码演练场，让用户在网页中直接编写代码并即时运行测试、获取反馈。它支持 Python、TypeScript、Kotlin、Swift 四种语言，并围绕 20 个经典算法模式进行教学，例如双指针、滑动窗口、树的 BFS/DFS、图的遍历、拓扑排序、背包问题、最长公共子序列、二分查找、Top K、K 路归并、回溯、并查集、区间合并、单调栈和字典树。题目以真实产品场景包装，例如 Instagram 点赞计数、Uber 行程匹配、Netflix 推荐、Slack 未读消息、Twitter 热门话题、LinkedIn 人脉路径、Google 日历会议排期、Spotify 播放列表洗牌、GitHub 合并冲突、Airbnb 搜索排序等。难度分为 Easy、Medium、Hard、Expert 渐进式递进，并提供提示、查看最优解、测试统计等功能。