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更新于 10-30 00:12

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240,876 个结果

Sentiment Analysis

该技能提供一套基于 Python 的情感分析实现方案，用于判断文本中的情绪倾向与观点，支持意见挖掘、品牌监测和客户反馈分析。它涵盖词典法（VADER、TextBlob）、机器学习（TF-IDF + 朴素贝叶斯）以及方面级情感分析等多种方法，并给出完整的示例代码，包括数据准备、特征提取、模型训练与评估、情感分布可视化、词频分析、趋势分析和方面情感拆解。输出结果包含情感分类、置信度分数、特征重要性和可视化图表，适用于产品评论、社交媒体、客服对话等场景。

数据与分析478 次安装

apifox-workflow-api-lifecycle

Apifox API 生命周期工作流是一套面向 API 全流程交付的操作规范，覆盖从需求到接口设计、Schema、环境、Mock、测试用例、文档导出/发布以及分支合并的完整链路。它适用于需要“创建一组 API 并补齐测试、Mock、文档”的场景，例如根据需求新建或更新接口、导入 OpenAPI/Postman 后整理接口与测试、从代码库或 PRD 生成 API spec 后导入 Apifox、为接口补充 Mock 与测试用例、以及在 AI 分支完成变更后准备合并。工作流强调按顺序推进：确认项目与分支、设计接口和 Schema、配置环境与变量、配置 Mock、创建测试用例、运行测试并查看报告、导出或发布文档、最后合并或创建 MR。执行时要求以当前 CLI help 和 schema 为准，形成 help/schema -> get -> validate -> write -> run/report 的闭环，不依赖旧文档或记忆写入。同时设有质量门禁与不可违反规则，如不跳过项目/分支确认、不在受保护主分支直接写入、不只创建接口而不验证保存结构、不只创建空测试用例，并区分接口定义、环境、测试用例与执行报告的问题定位。

编程与开发478 次安装

kontour-travel-planner

Kontour Travel Planner 是一个可被任意 AI 智能体接入的旅行规划技能，核心不是搜索聚合，而是一套规划方法论。它采用 Kontour AI 的「9 维度渐进式规划模型」，通过分阶段的结构化对话引导，把任意智能体变成旅行规划助手。9 个维度包括日期（权重 20）、目的地（15）、预算（15）、时长（10）、出行人（10）、兴趣（10）、住宿（10）、交通（5）与限制条件（5），每个维度记录 0-1 的完整度评分与缺失/部分/完整状态，整体进度为加权和。技能按进度划分阶段：Discover（0-29%）、Develop（30-59%）、Refine（60-84%）、Confirm（85-100%），不同阶段侧重不同维度。它内置引导式发现协议（每轮只问一个高影响问题、复述用户意图、补充一条有用信息、在不确定时给出 2-3 个具体选项）、冲突检测（日期区间无效、目的地冲突、预算与目的地错配、人数不一致、季节错配）与置信度评分（65%×抽取置信度+25%×进度+10%×一致性）。规划完成度达 85% 以上时可输出结构化的行程 JSON、逐日行程、预算拆分与打包建议，并可通过本地脚本导出 Google Maps 链接与 KML。整个技能无需 API 密钥，脚本仅做本地处理，参考数据为随技能打包的静态 JSON。

办公与效率478 次安装

last30days

last30days 是一个面向 Claude Code 的研究技能，用于在 Reddit、X 和网页上检索最近 30 天的内容，识别趋势、提取社区观点并生成可执行的情报报告。它提供 quick、standard、deep 三种模式，默认 standard，输出包含模式发现、Reddit 情绪分析、X 信号、网页文章要点、可直接复制的提示词和行动建议。该技能依赖 Brave Search API、Bird CLI 以及可选的 Reddit Insights MCP，适合趋势发现、竞品情报、产品验证和内容策略研究，不适用于历史研究、学术论文或非英语主题。

营销与增长478 次安装

tiptap

Tiptap 是一个无头（headless）富文本编辑器框架，用于在 Web 应用中构建富文本编辑器。本条目介绍的是面向 React 19+、Tailwind v4 与 shadcn/ui 的技术技能包（来源：jezweb/claude-skills），内容覆盖 SSR 安全初始化、图片上传、prose 排版样式、协作编辑与已知错误规避。资料给出的版本为 @tiptap/react、@tiptap/starter-kit、@tiptap/pm 均为 3.16.0（校验于 2026-01-21），状态标注为 Production Ready。安装可通过 npm 引入 react、starter-kit、pm、image、color、text-style、typography 等包；也可使用 shadcn 预构建组件 registry 一键安装带工具栏的完整编辑器。核心用法是用 useEditor 创建编辑器实例，并在 Next.js/SSR 场景下显式设置 immediatelyRender: false 以避免水合不匹配。资料还提供模板文件（基础编辑器、通用扩展、R2 图片上传、协作设置、Tailwind prose 样式）与参考文档（官方文档链接、常见错误、扩展目录）。注意：资料未提供收费、价格与具体商业授权信息。

写作与研究478 次安装

economic-systems

“Economic Systems”是一个面向虚构世界构建的经济系统设计技能，帮助作者依据现实经济形成、运作与演化的核心原则，为小说或世界观设定创建可信的经济体系。它强调经济应当驱动情节与人物，而非仅作为背景。技能提供资源、生产、交换、分配、时间、组织、社会文化、空间、知识、生态等十大参数类别，以及多种经济类型（自给自足、传统交换、指令经济、市场经济、替代/新兴体系等），并针对奇幻、科幻、后末日等题材给出适配方向。你还可以设计货币（命名、背书、属性）、贸易网络、阶级结构与非正式/黑市经济。技能会先把设计结果写入文件以便跨会话保留，可依据项目中的output-config.md确定保存位置，命名形如{世界名}-economics-{日期}.md。技能可校验参数覆盖度、内部一致性与技术匹配度，但叙事趣味性、可行性与题材适配度需人工判断。不适用于政治结构、文化价值等，会分别导向governance-systems、belief-systems或worldbuilding。

写作与研究478 次安装

data-table-filters

data-table-filters 是一个基于 shadcn 注册表分发的 React 数据表格系统，用于构建可筛选、可排序、支持无限滚动与虚拟化的数据表格。它以核心块（data-table）为基础，提供表格引擎、状态存储、四种筛选类型（复选框、输入框、滑块、时间范围）以及内存适配器，并可通过可选块扩展命令面板、单元格渲染器、侧边详情面板、URL/客户端状态适配器、声明式 schema、Drizzle ORM 服务端助手、React Query 集成、AI 自然语言筛选、MCP 服务端点、行与批量操作、无头远程表格和时间线图表等能力。所有块通过 npx shadcn@latest add 命令安装，CLI 会自动处理依赖、路径重写和 CSS 变量注入。

前端与建站478 次安装

async-repl-protocol

Async REPL Protocol 是 parcadei/continuous-claude-v3 中的一个技能，用于在 Agentica 的异步 REPL 测试环境中正确编写代码。它规定了两条核心规则：一是对返回 Future 的工具必须使用 await 调用，例如 content = await view_file(path) 而非 view_file(path)，answer = await ask_memory("...")；二是每次响应只能包含一个代码块，必须在同一个代码块内完成计算并返回结果，因为多个代码块只有第一个会被执行。该技能面向使用 Agentica 异步 REPL 进行测试的场景，帮助避免因缺少 await 或拆分代码块而导致的执行失败。

测试与质量478 次安装

tdd-migrate

tdd-migrate 是一个面向迁移场景的 TDD 工作流技能，通过编排多个智能体完成全部实际工作，让主上下文保持干净、不随任务增长。它适用于将代码从一种语言移植到另一种语言、按既有模式批量创建适配器、把模块迁移到新架构，或对多个相似条目进行 TDD 实现。使用时通过 /tdd-migrate <source_path> <target_path> --pattern <reference> --items "item1,item2,item3" 指定源路径、目标路径、参考模式和待创建条目。工作流包含 YAML TODO 计划、TLDR 分析、编写失败测试、最小实现、构建并通过测试、QLTY 检查、评审智能体验证、TLDR 差异对比和修复问题等阶段，强调主上下文只做编排，不直接读写文件、写代码或跑测试，而是分别交给 scout、kraken、spark、validator、critic 等智能体，并在独立条目上并行执行。

编程与开发478 次安装

tdd-migration-pipeline

TDD Migration Pipeline 是一个仅由编排器（Orchestrator）驱动的工作流，用于在完整 TDD（测试驱动开发）保障下迁移或重写代码库。它的核心理念是：编排器本身不读文件、不写代码、不做验证，只负责向各个子智能体（agent）下达指令并传递上下文（传路径而非内容），从而使编排器的上下文窗口在执行过程中保持不增长。整个流程分为六个阶段：SPEC（通过 tldr 分析源码生成行为契约规格）、FAILING TESTS（先写失败测试）、ADVERSARIAL（对抗式三轮迭代，主动识别失败模式与边界情况并直接为规格补充缓解措施）、PHASED PLAN（生成依赖有序的分阶段计划）、BUILD LOOP（逐阶段实现并审查，先跑测试后写代码）、INTEGRATION VALIDATION（集成验证，检查无竞态、无死锁、无破坏性变更）。它适用于跨语言/框架迁移、带 TDD 保证的系统重写，以及需要行为契约约束的大规模重构。使用时需指定 SOURCE、TARGET_DIR、TARGET_LANG、REFERENCE_REPO 和所需技能。

编程与开发478 次安装

validate-agent

validate-agent 是一个用于验证技术方案选型的智能体技能。它会读取给定的技术实施计划，提取其中的技术决策（库、框架、架构模式、API、外部服务、实现方法等），并结合历史工作记录与外部检索资料，判断这些选择是否符合当前（2024–2025）最佳实践。它的产出是一份结构化的验证交接文档，逐项标注每个技术选择的结论并给出建议，供后续实施阶段参考。

智能体与模型478 次安装