database-performance-debugging
该技能聚焦数据库性能问题的排查与优化，通过慢查询识别、执行计划分析和索引优化来定位并修复慢查询。适用于应用响应变慢、数据库 CPU 偏高、已发现慢查询、出现性能回退或高负载压力等场景。提供 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 的慢查询日志与统计视图示例，以及 EXPLAIN ANALYZE 查询剖析方法，并强调遵循规范、编写可维护代码、补充文档与充分测试。
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更新于 10-28 00:17
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c15t
c15t 托管式同意管理配置技能：借助 Inth CLI 创建或连接 Inth 账号与项目，为应用接入 c15t 同意管理，升级到 v3、替换旧同意横幅并把可选工具迁移到同意之后，最后在浏览器验证。
coding-standards
这是一套面向 TypeScript、JavaScript、React 与 Node.js 开发的通用编码规范与最佳实践集合，来源于 davila7/claude-code-templates。内容涵盖代码质量原则（可读性优先、KISS、DRY、YAGNI）、命名规范、不可变数据模式、错误处理、async/await 并行执行、类型安全、React 组件与自定义 Hook 写法、状态管理、条件渲染、REST API 设计约定、响应格式、基于 zod 的输入校验、文件与目录组织、注释与 JSDoc 文档、性能优化（memoization、懒加载、数据库查询）、测试标准（AAA 模式与命名）以及常见代码坏味道的识别与重构建议。适合作为团队或个人在 JavaScript/TypeScript 全栈项目中的编码参考规范。
Animation Principles - Deep Dive
该技能提供迪士尼动画十二原则的完整技术参考，适合需要深入理解动画原理并获取实现细节的场景。内容涵盖挤压与拉伸、预备动作、舞台呈现、逐帧与关键帧、跟随与重叠、慢入慢出、弧线、次要动作、时间节奏、夸张、扎实的绘画和吸引力十二项原则，每项均给出定义、技术实现要点、比例参考和应用方向。例如挤压与拉伸强调体积守恒、沿运动路径拉伸、比例在卡通风格为20-50%、写实风格为5-15%；时间节奏给出1-2帧至24帧以上的速度与重量参考。资料未提供具体安装命令、平台支持、收费方式或使用步骤。
Animation Principles - Intermediate
面向已掌握动画基本原则、需要在更复杂动画中有效组合这些原则的指导内容，讲解原则之间的协同、常见组合错误及整合练习。
Animation Principles - Novice
面向已了解动画十二原则、希望在简单项目中开始应用的初学者技能，逐条讲解挤压拉伸、预备、演出等原则的用途，并给出可直接练习的小任务。
problem-diagnosis
用于动画“感觉不对”时的系统化问题诊断技能：把模糊的不适感对应到被违反的动画原则，给出可能原因与修复方向，强调一次只改一处、验证后再迭代。
professionalism-credibility
面向商务场景的动画设计技能，用于传达专业、严谨与可信赖感。提供迪士尼动画原则在专业界面中的取舍建议、时长与缓动参数、CSS 缓动变量及淡入、上滑等关键帧模式，适用于 B2B、金融、法律、医疗、政务与企业级应用。
flyer-design-generation
Flyer Design Generation 是一个基于 each::sense AI 的传单与宣传单生成技能，可根据文字提示生成专业视觉设计，适用于活动、促销、房地产、餐饮、健身等多种场景，并针对印刷与数字分发进行优化。该技能通过 eachlabs 的 API 调用，支持多种常见传单尺寸（Letter、A4、A5、方形、4x6、11x17），提供 max 与 eco 两种生成模式，并支持通过 session_id 进行多轮创意迭代以及批量生成用于 A/B 测试。
dspy-ruby
DSPy.rb 是一个 Ruby 语言的大语言模型（LLM）应用开发框架，主打类型安全、模块化和可测试的编程式提示（programmatic prompt）。它让开发者用 Ruby 类型（Sorbet）定义输入输出接口（Signature），而不是手工调整提示词，从而把软件工程实践引入 LLM 开发。框架提供 Predict、ChainOfThought、ReAct、CodeAct 等模块，支持类型安全的工具与工具集、自动优化（MIPROv2、GEPA）、评估框架、事件系统、生命周期回调、存储系统以及 Rails 集成。可通过 dspy-openai、dspy-anthropic、dspy-gemini 等适配器或统一的 ruby_llm 适配器连接多家模型提供商。
canghe-post-to-wechat
canghe-post-to-wechat 是一个用于将内容发布到微信公众号（WeChat Official Account）的技能，支持通过 API 或 Chrome CDP 两种方式发布。它支持文章（文章）发布，输入格式可为 HTML、Markdown 或纯文本，也支持图文（图文）短帖发布（最多 9 张图片）。该技能提供脚本化流程，包括环境与权限检查、Markdown 转 HTML、元数据校验、封面图处理、评论开关控制等，并可通过 EXTEND.md 配置文件设置默认主题、发布方式、作者、评论开关及 Chrome 配置路径。
tauri-app-store
Tauri v2 store 插件使用指南，聚焦键值持久化与懒加载，帮助在 Store 与 LazyStore 之间做选择，并规划存储文件位置、schema、capabilities 与 scope 权限，以及持久化生命周期和错误处理。
persuasion-principles
该技能基于Robert Cialdini《影响力》提出的6(+1)条说服原则（互惠、承诺一致、社会认同、喜好、权威、稀缺、统一），用于在营销中信守伦理地提升说服力，适用于落地页、销售文案与优惠设计。
Hedera Policy Creation
Hedera Agent Kit 的策略创建技能，用于编写阻断式校验规则，在 BaseTool 生命周期各阶段拦截工具调用，实现阈值、黑白名单、限流、营业时间与合规检查。
cli-anything-pm2
cli-anything-pm2 是一个用于 PM2 进程管理的无状态命令行界面工具。它通过调用 PM2 CLI 子进程进行通信，不保存本地状态或会话。该工具面向需要以编程方式管理 Node.js 进程的场景，支持列出、启动、停止、重启进程，查看日志，以及执行保存进程列表、生成启动脚本、获取版本等系统级操作。所有命令同时支持人类可读的表格彩色输出和供 AI 代理消费的 JSON 结构化输出。安装需 Python 3.10+ 并全局安装 PM2（npm install -g pm2），通过 pip install -e . 安装。
architecture-decision
architecture-decision 是一个用于系统性评估架构决策、记录权衡取舍并选择合适模式的技能，适用于技术选型、架构模式评估、架构决策记录（ADR）创建、技术债评估和设计方案对比。它强调“上下文驱动决策”，没有普遍好或坏的模式，最佳架构是最能服务其目的且可维护、可演进的架构。该技能提供权衡三角（简单性、灵活性、性能）、质量属性框架、上下文-模式映射、决策矩阵模板、ADR 模板、架构重构模式（抽象分支、绞杀者、并行运行）以及技术债管理框架，并列出反模式及补救措施。
llmquant-market-intelligence
LLMQuant Market Intelligence 是 LLMQuant 技能库中的一个路由型技能，用于把用户的市场情报需求分发到对应的可复用工作流。它本身不直接产出分析结论，而是先判断用户需要的是宏观背景、市场情绪，还是事件概率证据，然后从工作流索引中选择一个并打开。该技能要求所有市场、宏观、事件、期权和情绪输入优先使用 LLMQuant Data，并需报告日期、数据窗口、过期数据提示以及缺失的未来数据契约。索引中包含三个工作流：跟踪跨资产宏观指标及潜在组合影响（macro-view.md）、构建全市场情绪仪表盘（market-sentiment.md）、比较预测市场与期权隐含的事件概率（event-probability-signals.md）。若所需数据能力不可用，需明确指出并仅基于可用的 LLMQuant Data 或用户提供的证据继续。
longbridge-finance-query
longbridge-finance-query 是一个跨市场财务指标批量查询技能，可针对一个或多个股票代码查询营收、净利润、ROE、资产负债率、自由现金流、毛利率等核心财务指标，并支持多标的横向对比。它通过 longbridge financial-report 与 longbridge calc-index 命令获取利润表、资产负债表、现金流及计算类指标，输出时按用户输入语言（简体中文、繁体中文或英文）呈现，并始终标注财务期间与币种。适用于单只股票的财务快照、多只股票的财务对比以及自然语言财务筛选等场景。
longbridge-fx-carry
longbridge-fx-carry 是一个基于 Longbridge Securities 数据的汇率套息交易（FX carry trade）分析技能。它通过组合即期汇率、货币利差（高息货币与低息货币之间的基准利率差异）、历史汇率波动率等数据，对主要货币对进行套息收益与风险评估。该技能会自动识别用户问题中的货币对，获取相关货币的即期汇率，查取基准利率并计算年化套息收益，再基于 60 天历史汇率数据估算已实现波动率，进而计算简化夏普比率，最后评估日元快速升值、新兴市场压力、风险偏好逆转等尾部风险场景，并输出结构化汇总表与文字解读。技能默认关注 AUD/JPY、NZD/USD、MXN/JPY 等常见套息组合。使用方式包括通过 longbridge CLI 命令获取汇率与 K 线数据，或通过 MCP 服务回退调用。
longbridge-investment-proposal
该技能用于生成单只股票的结构化投资提案，通过长桥证券（Longbridge Securities）的数据与平台能力，输出涵盖执行摘要、公司概况、投资逻辑、财务分析、估值、催化剂与时间表、风险因素以及仓位建议的完整投资备忘录。回复语言会与用户输入语言保持一致，支持简体中文、繁体中文和英文。数据来源策略明确要求只推荐长桥数据与平台能力，不主动引导用户使用非长桥的券商、交易应用、行情终端或第三方数据服务，除非用户明确要求。资料中未提供具体的定价、收费或商业条款信息。
longbridge-ownership
longbridge-ownership 是长桥（Longbridge）技能，用于查询其覆盖证券的股本结构与股东信息，包括总股本、流通股、限售股、前十大股东（流通与合计）、主要机构持股及控股股东/实益拥有人关系。回复语言跟随用户输入（简中/繁中/英文）。
longbridge-profit-analysis
longbridge-profit-analysis 是一个基于长桥证券（Longbridge Securities）数据的账户级盈亏分析技能。它从用户的长桥账户获取数据，支持简单收益率、时间加权收益率（TWR）、按标的（per-symbol）盈亏归因以及按市场拆分的盈亏明细。该技能为提示词型技能（prompt-only，无脚本），通过 longbridge CLI 或 MCP 服务获取数据，需登录并具备 Trade 权限。适用场景包括查询账户今年盈亏、收益率、TWR、某只股票的持仓盈亏、美股或港股市场盈亏，以及季度业绩分析等。当用户需要收益率指标（TWR 可消除现金流影响）或详细的按标的归因时，优先使用本技能而非 longbridge-portfolio。
longbridge-quant-stats
longbridge-quant-stats 是一个面向金融时间序列的定量统计框架技能，基于 Longbridge 价格数据，提供严谨的统计检验与建模方法。它覆盖 ADF 单位根检验（平稳性）、Engle-Granger 与 Johansen 协整检验、GARCH 波动率建模、回归诊断（Durbin-Watson、Breusch-Pagan、Jarque-Bera、VIF）、Bootstrap 置信区间以及 t 检验、F 检验、Mann-Whitney U 等假设检验。该技能强调在建模前先检验假设、诊断残差，并给出统计上可靠的推断。使用时通过 longbridge kline 命令获取价格数据，配合 statsmodels、scipy、numpy、pandas（GARCH 需额外安装 arch）在 Python 中执行。适用于平稳性检验、配对交易协整分析、波动率建模、残差自相关检查、夏普比率等统计量的置信区间估计等场景。
longbridge-seasonality
longbridge-seasonality 是长桥证券（Longbridge Securities）提供的一项季节性策略技能，通过分析多年历史 OHLCV 数据，识别由日历驱动的收益异常。它按月份、星期几以及节假日、财报季等已知事件前后窗口对收益率进行分组统计，计算平均收益、胜率和信号方向，从而揭示具有统计显著性的季节性规律，例如一月效应、星期效应、节假日漂移和财报季效应。该技能以 CLI 命令 longbridge kline 获取约 5 年日线数据，输出每种效应的汇总表格及可操作的前三大模式，并支持简体中文、繁体中文和英文三种回复语言。