urgency-action
一套用于制作“紧迫感与行动驱动”动画的技能指南，帮助界面元素传达时间敏感、促使用户立即操作。基于迪士尼动画原则，给出挤压拉伸、预备、舞台化、缓动、时长等具体参数与 CSS 关键帧示例。
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更新于 10-28 00:17
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remotion-best-practices
该技能是一份面向 Remotion（用 React 制作视频）的规则集，用于在编写 Remotion 代码时获取领域专属知识。它以多个规则文件的形式组织，覆盖 3D、动画、素材导入、音频、元数据、字幕、字体、图表、合成、时间轴、转场等主题，每个文件提供详细说明与代码示例。适合在涉及 Remotion 视频开发时按需查阅对应规则文件。
tauri-app-dialog
Tauri v2 对话框插件的使用指南，涵盖原生提示、确认与文件选择对话框，以及跨平台统一 API、异步调用与取消流程的设计要点。
plan-eng-review
gstack 提供的“工程管理式”计划评审技能（plan-eng-review），用于在开始编码前审查架构、数据流、图示、边界情况、测试覆盖与性能，并交互式给出有明确倾向的改进建议。
pinme-llm
面向 PinMe 项目（Worker TypeScript）的技能，指导如何通过 PinMe 平台代理调用 OpenRouter 的大模型接口，涵盖模型列表、对话补全、流式输出与 OpenRouter 网络搜索工具，并使用项目 API Key 完成鉴权。
cli-anything-iterm2
cli-anything-iterm2 是面向 iTerm2 的有状态命令行工具，通过 iTerm2 Python API 经 WebSocket 控制正在运行的 iTerm2 进程，可向会话发送文本、读取实时终端输出与回滚历史，并管理窗口、标签页、分屏、tmux 与偏好设置。
cli-anything-openscreen
Openscreen 的有状态命令行界面，用于编辑屏幕录制：支持缩放、变速、裁剪、裁切、文字标注、背景与导出，可输出 JSON 供 AI 智能体调用。
longbridge-company-profile
该技能用于生成投行风格的公司画像页（pitch-book company profile），面向交易材料与客户演示。它通过 Longbridge 数据与平台能力，围绕指定股票代码汇总公司概况、定位象限、财务矩阵、估值倍数、一年股价表现、管理层、主要股东及近期催化剂，并以结构化 Markdown 呈现。回复语言跟随用户输入（简体中文、繁体中文或英文）。数据缺失时以“—”标注。适用于需要演示级公司简介页、投资者材料或投行式公司描述的场合；若需紧凑单页可改用 longbridge-company-tearsheet，若需深度财务分析可改用 longbridge-fundamental。
longbridge-sector-screener
longbridge-sector-screener 是 Longbridge 技能库中的板块筛选与排名技能，用于对 A 股、港股、美股行业板块按估值（PE/PB）、资金流入、价格表现（1日/5日/20日）和换手率进行筛选与排序，输出板块排行榜。该技能为纯提示词（prompt-only）实现，无脚本，通过 Longbridge CLI 或 MCP 获取数据，板块覆盖依赖 Longbridge 可用的代表性 ETF/指数，不支持全市场板块筛选。
ui-refactor
UI Refactoring 是一个面向用户界面设计的战术性设计指南技能，用于修复布局、选择颜色与字体，并打造专业的界面。它强调以清晰度、层级和系统化规则取代对“艺术天赋”的依赖。核心工作流包括：先做功能而非外壳、先低保证真度灰度设计、尽早建立间距/字体/颜色的受限系统、最后细化层级与质感。技能按领域提供具体规则参考，涵盖层级（大小、字重、对比度、语义）、留白与对齐（网格、间距刻度、密度）、文字与字体（字号刻度、行高、字体）、颜色与调色板（HSL、饱和度、可访问对比度）、图像阴影与打磨（光源、素材、收尾）。适用于用户要求“让这个看起来更专业”或需要修复界面布局、配色、字体等场景。
zig-cross
zig-cross 是一份 Zig 交叉编译技能，指导如何在无需系统交叉工具链的情况下，为不同目标平台编译 Zig 程序与 C 项目，涵盖目标三元组选择、CPU 特性定位、嵌入式裸机及 WASM 输出。
implement_plan
implement_plan 是一个用于实施 thoughts/shared/plans/ 目录下已批准技术方案的技能，按阶段执行变更并做验证。支持直接实施与智能体编排两种模式。
java-microservices
该技能面向使用 Spring Cloud 构建生产级 Java 微服务的场景，覆盖服务发现、API 网关、熔断限流、事件驱动通信与分布式追踪等分布式系统模式。它提供架构设计、服务间通信实现、弹性模式配置、事件驱动消息搭建和可观测性集成等能力，适用于设计微服务架构或排查级联失败、消息丢失、数据不一致、服务发现延迟等问题。
shot-by-shot-analysis
Shot-by-Shot Analysis 是一个逐镜头分析技能：分别检查多个参考或基准视频，按可观察的画面与声音证据记录，再综合成一份可人工复核、可供下游生成技能使用的 Markdown 报告。
tiktok-ad-research
TikTok Ad Research 是一个用于付费 TikTok 广告情报研究的技能，而非达人发现或自然内容研究。它可帮助用户查找表现良好的付费 TikTok 广告创意，按类别、国家、地区、语言或营销目标查看头部广告，研究竞争对手的付费钩子、卖点与 CTA，并将广告示例转化为广告简报或创意要点。使用时通过 postplus research collect 命令路由到已发布的托管 collection key，默认流程包括：将请求归类为付费广告任务形态、构建窄范围首轮请求、写入请求文件并运行采集命令、将结果规范化为观察到的广告事实、并将观察事实与推断的创意含义分离。输出可包含头部品牌或广告主、主要营销目标、重复的钩子与报价语言、CTA 模式、地区或语言范围、时长分布，以及样本中实际存在的指标。该技能不适用于达人发现、社区评论研究、自然内容赛道梳理或 TikTok 音乐工作流；这些情况应转交 tiktok-research。若缺少必要输入、collection key 不受支持、缺少认证、托管服务不可用或出现稳定网络故障，应停止。不得伪造回退执行路径、私有后端调用或网页搜索替代方案。
tiktok-music-archive-downloader
TikTok 音乐档案下载技能：在已选定音乐或声音候选后，下载相关 TikTok 视频样本、用 ffmpeg 提取本地音频，并生成可复现的归档清单，供音乐研究或参考使用。
brand-identity
用于设计或评估品牌视觉识别系统的技能，覆盖标志、色彩、字体、图像、图标与动效原则。适用于品牌方向已确定后的视觉落地，不负责品牌定位、语气或成品规范文档。
tanstack-table
TanStack Table v8 无头数据表格技能，面向服务端分页、过滤、排序与虚拟化，并支持 Cloudflare Workers + D1 集成。提供 7 个生产模板、服务端模式、性能优化与常见错误防范，适合构建大数据量表格。
google-maps-teneo
Teneo Protocol 的 Google Maps 智能体技能，通过 Teneo CLI 调用，可将 Google 地图的地理与本地商户数据转化为结构化信息，用于提取商户详情、相关评论、繁忙时段和图片。
mjml-email-templates
MJML Email Templates 是一个用于构建响应式邮件模板的技能，基于 MJML 标记语言编写模板，并编译为可在 Outlook、Gmail、Apple Mail 等客户端中正常显示的跨客户端 HTML。该技能面向 .NET 项目，提供模板结构、布局模板、内容模板、模板渲染器、邮件组装器以及开发期预览端点等完整示例，并给出模板设计与变量处理的最佳实践。
volatility-modeling
用于加密货币等市场的波动率估计、预测与状态分类技能，涵盖GARCH、EWMA、已实现波动率及波动率锥方法，服务于仓位管理、止损设置、策略选择与风险预算。
obsidian-bases
用于解释、起草和校验 Obsidian Bases 的 .base 文件，支持 filters、formulas、properties、summaries 及表格、卡片、列表视图；以只读方式回答语法与设计问题，编辑需通过 claude-obsidian 事务流程应用。
cicd-pipeline-setup
该技能用于设计和实现 CI/CD 流水线，支持 GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins 或 CircleCI，适用于自动化测试、构建和部署工作流。它提供最小可用的 GitHub Actions 示例，并附带针对 GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins 及通用 CI/CD 脚本的参考指南，同时给出流水线最佳实践清单，涵盖快速失败、并行测试、依赖缓存、密钥管理、生产部署审批、失败告警、环境配置一致性、基础设施即代码等要点，以及不应在流水线配置中存储凭据、无测试部署、跳过安全扫描等禁忌。
bmad-help
BMad Help 是 BMad 方法工作流中的辅助技能，用于分析用户当前所处的模块与阶段、已完成内容，并回答 BMad 相关问题或推荐下一步应使用的技能。适用于用户询问“我该做什么”“bmad help”等求助场景。