pencilkit-drawing
PencilKit Drawing 技能介绍如何用 Apple PencilKit 实现绘图与手写功能,包括 PKCanvasView 画布、PKToolPicker 工具栏、PKDrawing 序列化、导出图片、笔迹检查以及 SwiftUI 封装,面向 Swift 6.2 / iOS 26+。
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更新于 11-02 00:09
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PencilKit Drawing 技能介绍如何用 Apple PencilKit 实现绘图与手写功能,包括 PKCanvasView 画布、PKToolPicker 工具栏、PKDrawing 序列化、导出图片、笔迹检查以及 SwiftUI 封装,面向 Swift 6.2 / iOS 26+。
three.js 节点着色技能,覆盖 Nodes API、NodeMaterial 系列与 TSL(Three.js Shading Language),用于以节点图替代字符串 GLSL 构建材质与后处理,并配合 WebGPURenderer 使用。
qa-only 是一个只做质量检查、只输出缺陷报告而不修改代码的技能,可报告浏览器、API、CLI、任务、worker 及 webhook 的缺陷,生成含契约证据或浏览器评分与复现步骤的结构化报告。
Stream CLI 是 GetStream 提供的命令行工具,用于通过命令行查询和操作 Stream 的 Chat、Video、Feeds 与 Moderation 数据,例如列出频道、列出通话、查看被标记消息、查找用户等,并支持安装与配置该 CLI。
Dribbble 风格的 UI 设计系统技能,用于在 AI 代理辅助下构建 Dribbble 美学的界面,强调浅色模式、Inter 字体与 4px 网格。
基于智慧芽(Zhihuiya)专利数据库的专利图片相似度搜索工具,通过图片URL检索外观设计专利。该工具使用视觉AI模型,将给定的产品或设计图片与全球专利图片库进行比对,返回按相似度得分排序的专利列表,帮助用户评估外观设计专利侵权风险或进行在先技术检索。仅支持外观设计专利(类型代码D),支持智能关联(模型1,默认推荐)和搜索此图片(模型2)两种检索模型,不支持实用新型专利。可选的筛选参数包括专利局国家代码(如CN、US、JP等)、洛迦诺分类码、法律状态、申请人、申请日期范围、公开日期范围等,支持分页和多种排序方式。通过API端点POST /zhihuiya/patentImageSearch调用,也可使用Python脚本执行。每次调用消耗81算力,同一会话同一参数组合默认只调用一次。
该技能让 AI 智能体依据 OWASP GenAI 安全项目发布的《OWASP LLM 应用十大风险(2025)》对大型语言模型(LLM)与生成式 AI 应用执行安全评估。评估范围覆盖提示注入、敏感信息泄露、供应链、数据与模型投毒、输出处理不当、过度代理、系统提示泄露、向量与嵌入弱点、错误信息、无界消耗等十类风险。适用于 LLM 应用上线前审计、GenAI 集成漏洞审查、RAG 系统评估、聊天机器人或 AI 助手安全评估、AI 功能渗透测试、安全架构设计与第三方 AI API 集成审查、安全合规评审准备及 AI 安全事件响应。技能要求提供应用描述,可选提供架构细节、LLM 供应商、部署环境、数据敏感度、现有控制与具体关注点;执行实时或主动测试时必须提供明确授权、环境和边界,默认仅做文档审查。审计流程包括应用理解、漏洞评估、风险评分与报告生成四步,并给出 P0 至 P4 的漏洞优先级划分与十项最佳实践。
news-extractor 是一个遵循 Agent Skills 规范的新闻内容提取技能,支持微信公众号、今日头条、网易、搜狐、腾讯、BBC、CNN、Twitter/X、Lenny's Newsletter、Naver Blog、Detik 和 Quora 共 12 个平台,可将文章输出为 JSON 与 Markdown 格式。
Neo4j Spring Data Skill 是一个面向 Spring Boot 应用集成 Neo4j 图数据库的技能资料,聚焦 Spring Data Neo4j(SDN 7.x/8.x)的开发实践。内容涵盖依赖引入(spring-boot-starter-data-neo4j)、application.yml 连接配置(本地 bolt 与 Aura TLS)、@Node 实体映射、@Relationship 与 @RelationshipProperties 关系属性映射、Neo4jRepository 与 ReactiveNeo4jRepository 仓储接口、基于 Cypher 的 @Query 注解、Spring 投影(接口、DTO、动态、开放投影)、分页排序、自定义仓储片段与 Neo4jClient 低层查询、事务管理,以及 Spring AI 的 Neo4jVectorStore 向量检索配置与用法。资料同时给出 SDN 与 Spring Boot、Java、Neo4j 的版本对应矩阵,汇总了常见错误与修复方式,并附有使用检查清单,适合使用 Spring 技术栈构建图数据应用的开发场景。
Guardrail Design 是一套关于为 AI 产品定义行为边界的技能,说明护栏不只是安全限制,而是塑造用户体验的产品设计决策,涵盖内容、行动、语气、范围与置信度等类型,并给出规格、沟通方式与设计产物的整理方法。
PgQue 是一个基于快照的 Postgres 队列技能,使用纯 PL/pgSQL 重新实现 PgQ(Skype/Postgres)架构,无需任何 C 扩展。它通过快照式批处理和基于 TRUNCATE 的表轮换替代行级锁,实现零死元组膨胀、持续负载下可预测的性能以及原生扇出(fan-out)。只需一个 SQL 文件即可安装在任何 Postgres 14+ 实例上,包括 RDS、Aurora、Cloud SQL、Supabase、Neon 等托管服务。核心概念包括 Tick(周期性快照,关闭一批事件)、Batch(一次 Tick 捕获的事件组,由订阅者原子消费)、Subscriber/Consumer(事件日志上的命名游标,多个消费者各自获得每批的独立副本)。端到端投递延迟约 1–2 秒(一个 Tick 间隔加轮询),单次函数调用延迟为微秒级。
Outlook 技能用于集成 Microsoft Outlook,支持发送和管理邮件、创建日历事件以及自动化邮件沟通流程。输入以 JSON 提供,包含收件人、主题、正文、事件标题、开始时间、时长和参会人字段。
Bun 内置热重载技能文档,说明 --watch 与 --hot 两种模式的区别、import.meta.hot API、Bun.serve 热重载写法、WebSocket 实时刷新、Vite 集成与常见问题排查,适用于使用 Bun 做开发时的自动代码重载。
claude-hook-writer 是一项用于编写 Claude Code hooks 的专家指导技能,帮助用户设计、审查、调试和优化 hook,并遵循安全、可靠、高性能的最佳实践。它覆盖 hook 的目标事件选择、matcher 配置、输入校验、退出码语义、命令 hook 与 prompt hook 的取舍,以及常见陷阱(如变量未加引号、未校验输入、长时间阻塞、阻塞用错退出码、假设工具已安装)。该技能还提供按需加载的参考文件,涵盖安全要求、可靠性与性能、代码模板、测试调试和发布指南,并给出发布前检查清单,例如用 jq 校验 stdin、使用绝对路径、屏蔽敏感文件、设置合理超时、测试边界情况等。
Google Maps Platform 命令行客户端技能,通过 Python 脚本直接调用 20 多个 Google Maps REST API,覆盖地理编码、路线、地点、天气、空气质量、花粉、太阳能、海拔、时区、地址验证等,返回结构化 JSON。需自备 Google Maps API Key。
面向 WordPress 后端性能排查与优化的技能,帮助代理在无浏览器环境下定位站点、页面、REST 或 WP-Cron 变慢的原因,规划并用 WP-CLI profile/doctor、Query Monitor、Xdebug/XHProf 等工具进行测量与验证。
brand-init 是 cofoundy/brand-skills 中的品牌初始化技能,用于在磁盘上创建结构化、可版本化的品牌包(brand.yaml 与 assets/),并可选将品牌注册到品牌组合 registry.yaml 中。适用于新建品牌或迁移旧品牌上下文。
call-claude 是一个用于调用 Claude 执行任务的技能(Skill),来源于 dotneet/claude-code-marketplace。它通过命令行调用 claude,将一个任务描述传入并交由 Claude 执行。使用前会先检查系统中是否已安装 claude:若未安装则跳过后续步骤。任务可能耗时较长,建议将 Bash 工具的超时值设为最大值。该技能文档提供的调用示例为 claude -p --dangerously-skip-permissions,并通过 heredoc 传入 {task_description}。除上述安装检查与调用方式外,官方资料暂未提供更多关于功能细节、适用场景、限制条件、收费或平台支持的信息。
面向 Swift 6.2 / iOS 26+ 的技能文档,讲解用 HomeKit 管理智能家居配件(住宅、房间、服务、特征、动作集与触发器),并用 MatterSupport 将 Matter 设备接入自有生态。
fal-regenerate-3d 是一个基于 fal.ai 模型的技能,用于生成完整可交互的 3D 角色选择器网页。它通过 genmedia CLI 调用图像、3D、材质与视频模型,产出带 Three.js 场景的静态 HTML 页面。
该技能用于在 Framer 中创建代码组件(Code Components)与代码覆盖(Code Overrides),并指导在编写或编辑任何用于 Framer 的 .tsx 文件之前先判断功能是否真的需要代码实现。技能强调 Native First(原生优先)原则:除非用户明确要求代码组件或代码覆盖,否则应优先使用 Framer 的图层、变体、效果和 CMS 绑定等原生能力搭建功能,只为原生能力无法表达的部分编写代码,例如 WebGL、canvas、第三方 SDK、滚动计算、DOM 与浏览器 API。资料中明确指出,常见 UI 模式如 FAQ 手风琴、标签页、推荐语轮播、定价切换、导航下拉和模态框在 Framer 中都有原生实现,且原生版本更佳。技能区分了代码组件与代码覆盖:代码组件是添加到画布的自定义 React 组件,支持 addPropertyControls;代码覆盖是包裹现有画布元素的高阶组件,不支持 addPropertyControls。资料还提供了必填注解、代码覆盖与代码组件的代码模式、覆盖必须为字面量导出、多文件组件、属性控件、字体处理、色彩令牌、渲染与 SSR、CMS、DOM 与性能、媒体、调试等主题,以及一份常见问题与修复的速查表。技能由公开仓库 fredm00n/framerlabs 维护,支持自动更新与向上游贡献发现。
Skill Improver 是一个用于执行 skill-quality-reviewer 生成的改进计划的 Claude Skill,可自动更新并修复 Claude Skills 中的问题,支持按优先级应用改进、备份原文件、验证结果并生成更新报告。
InsForge 项目的后端健康审计技能,通过 diagnose advisor 扫描发现安全配置错误、性能回退与系统健康问题,并配合命令验证问题后再修复。
这是一个用于设计抽象策略游戏的技能指南,适用于需要「完全信息、无随机性、策略深度」的棋类或桌游设计场景。它提供从游戏类型分类(连接、领地、吃子、图案、竞速)到核心机制工具包(棋盘拓扑、棋子系统、移动与放置、胜利条件)的框架,并强调「深度与复杂度之比」这一设计目标。文档包含设计流程(机制优先、体验优先、约束驱动)、头脑风暴技巧(从非游戏领域提取机制、极端属性隔离、不可能约束挑战等)、评估框架(策略丰富度指标、常见失败模式)以及分阶段的测试协议和检查清单。同时列出五类反模式,例如以复杂度冒充深度、已解游戏盲区、决策瘫痪、主题蔓延和违反完全信息原则。整体上,它帮助设计者在最小规则复杂度下追求最大策略深度,并通过玩家测试验证设计的可玩性与平衡性。