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ACGTI(ACG Type Indicator)是一个受 MBTI 启发的动漫角色人格测试,使用 Vue 3、TypeScript 和 Vite 构建,纯客户端运行,无后端、不收集用户数据。
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更新于 10-31 00:15
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ACGTI(ACG Type Indicator)是一个受 MBTI 启发的动漫角色人格测试,使用 Vue 3、TypeScript 和 Vite 构建,纯客户端运行,无后端、不收集用户数据。
Scenario 视频合成技能:通过 MCP 的 model_run 调用确定性模型,把生成片段拼接、叠加、加字幕,输出成片。
BlockRun 是一个配合 Claude Code 与 Google Antigravity 使用的技能,通过钱包微支付为代理补足图像生成、X/Twitter 实时数据、第三方模型调用等能力,无需 API Key。
用于创建、编辑和分析 .docx 文件的技能,基于 OOXML 与 ZIP/XML 结构,提供文本提取、原始 XML 访问、新建文档、编辑现有文档及修订(redlining)工作流,并支持将文档转为图片进行可视化分析。
SurrealDB Python SDK 使用技能,涵盖客户端/服务器模式(WebSocket)与嵌入式模式(内存或文件持久化),适用于连接 SurrealDB、执行增删改查与 SurrealQL 查询。
Kuikly 自定义 View 开发助手,指导创建自定义 UI 组件并将原生 View 暴露给 Kuikly 侧使用,覆盖 Kuikly 组件定义与 Android、iOS、鸿蒙 ArkTS、H5、小程序各平台 Native 侧实现及注册流程。
Kuikly NetworkModule 网络请求与 JSONObject/JSONArray 数据处理助手,用于在 Kuikly 中发起网络请求、处理 JSON 数据以及上传下载二进制内容。该技能提供获取 NetworkModule 的方式、HTTP 请求方法与二进制请求方法的选用指引、JSON 安全读取与遍历的用法示例,以及超时、自定义 headers、Cookie 等参数的设置说明,帮助开发者完成网络与 JSON 处理相关编码任务。
Tigris 的对象存储快照与分叉技能:用快照捕获整个 bucket 在某时间点的状态,用写时复制(copy-on-write)瞬间创建隔离的 bucket 副本,用于时间点恢复、版本控制、删除保护和测试环境复制。
通过 OpenAlex API 检索学术论文的 Claude Code 技能,可获取开放引用数据、机构隶属与资助信息,支持按年份、类型、开放获取、最低引用数筛选并排序。
该技能用于识别热门题材中的龙头、中军、跟随股与掉队股,判断谁最值得优先跟踪,并输出题材阶段、驱动链条与风险提示,适用于题材轮动选股、热点复盘与板块主线判断。
ZenStack V3 插件开发技能,用于构建或声明插件:自定义 ZModel 属性与函数、CLI 代码生成器(CliPlugin 的 generate),以及运行时 ORM 插件(拦截查询、CRUD 生命周期钩子、SQL 转换、自定义方法与字段)。插件为预览功能,可能变动。
Yellowstone gRPC 是基于 Geyser 插件的 Solana 实时数据流方案,通过 gRPC 推送交易、账户、slot、区块等数据,替代 REST 轮询,适合对延迟敏感的 Solana 交易系统。
实现功能开关(特性开关/功能标记),用于受控的功能上线、A/B 测试、金丝雀发布以及紧急关闭开关。适用于部署新功能、逐步放量、面向特定用户提供测试版本、基于主干的开发与暗发布等场景。该技能提供 TypeScript 服务实现、React Hook、带分析统计的功能开关、类似 LaunchDarkly 的 SDK,以及管理后台 UI 等参考指南,并给出功能开关使用的最佳实践与禁忌。
该技能专注于云基础设施成本优化,通过资源合理配置、预留实例、Spot 实例与浪费消除等策略降低费用。内容涵盖成本分析脚本、AWS 与 Kubernetes 成本优化配置及成本监控仪表板。提供何时使用的场景清单(如云成本削减、预算管理与追踪、资源利用率优化、多环境成本分摊、浪费识别与清除、预留实例规划、Spot 实例集成)以及最佳实践建议,强调遵循约定、保持代码整洁可维护、补充文档并充分测试,避免跳过测试、忽略错误处理与硬编码配置。
TypeScript 代码设计规范,涵盖领域建模、模块设计、错误处理与测试。强调解析而非校验、用品牌类型避免误用、以标签错误替代裸 throw、通过真实接缝测试,并优先复用现有依赖。
Flask 是 Python 轻量级 Web 微框架,适合构建微服务、REST API 与灵活 Web 应用,核心精简并拥有丰富扩展生态。
生物信息学基础技能,为基因组学与生物信息学工作流提供基础知识,涵盖 SAM/BAM 格式、AGP 基因组组装格式、测序技术(Hi-C、HiFi、Illumina)、质量指标(MAPQ、PHRED、N50)以及常见数据处理模式与故障排查。适用于处理测序数据、调试比对与过滤问题、处理 AGP 文件、解读质量指标等场景。
c4-to-eventcatalog 是一个用于将 C4 架构模型转换为 EventCatalog 文档方案的技能。它不会直接生成最终文件,而是先产出可评审的 .c4-eventcatalog-plan.md 映射计划,待用户确认后再交由 catalog-documentation-creator 生成或更新实际的目录文件。该技能支持读取 Structurizr DSL/JSON、C4-PlantUML、Mermaid C4、Markdown 架构文档或图片图示作为输入,并会先检查现有目录结构,再解析 C4 模型中的人员、外部系统、软件系统、容器、组件、关系、协议、技术、动态视图以及消息、主题、队列、API、命令、查询、事件和模式引用。映射过程中会依据 references/c4-mapping.md 将元素归入 domain、service、agent、event、command、query、channel、container、flow 或文档正文等类别,并对已有目录标注 new、update、unchanged 或 investigate 状态。该技能只就影响结构的决策逐条提问,避免对叙述性内容反复确认,适合需要将 C4 架构意图系统化沉淀到 EventCatalog 文档的团队使用。
Kiro 是一个交互式的功能开发工作流技能,帮助开发者把想法逐步转化为完整的功能规格、设计文档和可执行的实现计划。它按照“需求 → 设计 → 任务 → 执行”四个阶段推进:需求阶段用 EARS 格式和用户故事定义要构建什么;设计阶段产出架构、组件、数据模型、错误处理与测试策略;任务阶段生成测试驱动、可增量执行的实现步骤;执行阶段一次实现一个任务。所有产物保存在 .kiro/specs/{feature-name}/ 目录下,采用 kebab-case 命名。每个阶段都需要用户明确批准后才能进入下一阶段,强调迭代评审与最小化代码。
Codebase Wiki 是一个由智能体编写、以源码为依据的代码库 Wiki 起始包(starter pack),相当于“住在仓库里的 DeepWiki”。编码智能体阅读源码后,在 wiki/ 目录下生成可导航、含图表、可溯源到源码的 Markdown 文档。该 Wiki 受版本控制、可 diff、默认私有、支持人与智能体协同编辑,可在 OK 的实时预览中渲染,并可作为未来智能体会话的持久上下文。它没有独立的问答界面,问答即“基于 OK 的智能体 + 搜索”。本技能是包级指导,所有 Markdown 操作仍受平台 /open-knowledge 技能(读/写/预览/链接/溯源规则)约束。
该技能通过 Tavily API 搜索相似的 CTF 题目 writeup,并提取网页内容,帮助用户在遇到 CTF 题目时查找相关解题文章和思路参考。使用时需要安装 requests 和 tavily 依赖,配置 TAVILY_API_KEY 环境变量,通过 search.sh 脚本提供 search 与 extract 两个接口:search 按关键词检索,extract 按 URL 提取正文。关键词需按规则组织:竞赛名与题名合计不超过 3 个词,或使用不含词数限制的唯一代码片段、错误信息、标识符;避免使用 web、pwn、crypto 等泛化词以及 flag{ 等通用字符串。该技能仅负责搜索与内容提取,后续分析需用户自行判断,或转向对应的 ctf-* 专项技能。
longbridge-ark-analysis 是一个仅通过提示词实现的单只股票诊断技能,模仿 ARK 的颠覆式创新分析方法。它先做适配性门槛判断,再构建 TAM、莱特定律成本曲线与三情景五年目标价,并附强制数据来源附录。
这是一个销售写作技能,专门帮助销售人员撰写冷邮件、提案和跟进邮件等书面沟通内容,目标是让邮件被打开、被阅读并促使对方采取行动。该技能先了解用户的写作场景、目标受众、当前回复率和遇到的困难,然后围绕尊重对方时间、以客户为中心、每封邮件只设定一个目标、让回复动作更简单等核心原则展开指导。内容覆盖邮件主题行的写法、有效开场白与无效开场白对比、正文结构、行动号召、冷邮件模板(问题-解决方案型、社会证明型、洞察型、转介绍型)、跟进邮件序列、提案写作结构、专业邮件礼仪、常见错误、写作编辑流程以及不同渠道的写作差异。用户还可以通过删减练习、"你"视角改写、主题行测试、朗读测试等方式练习。该技能适合需要提升销售邮件与提案写作能力的销售人员,也可在用户提及写邮件、写提案、跟进内容时调用。适用限制等更多信息暂未提供。
dbt(data build tool)数据转换技能指南,面向分析工程。内容涵盖模型开发、测试策略、文档实践、增量构建、Jinja 模板、宏开发、包管理以及生产部署工作流。资料介绍了 dbt 的核心概念(模型、来源、种子、测试、宏、快照、暴露、指标)、模型组织与命名规范、四种物化方式(view、table、incremental、ephemeral)及其对比、内置与自定义测试、文档生成、增量模型策略(append、merge、delete+insert)等。适用于构建分析型数据转换管道、数据仓库建模、ELT 工作流、维度建模、数据质量测试与数据契约、数据模型文档化、大数据集增量处理,以及与 Airflow、Dagster、dbt Cloud 等编排工具配合使用。