nansen-smart-alerts
Nansen CLI 的智能告警管理技能，用于列出、创建、更新、启用/禁用和删除代币资金流、聪明钱、转账与智能合约调用等通知规则，支持 Telegram、Slack、Discord 与 Webhook 推送。
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更新于 11-03 00:11
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Effective Go
依据官方 Effective Go 指南整理 Go 最佳实践与惯例的技能，用于编写、评审或重构 Go 代码，帮助产出地道的 Go 代码。覆盖格式化、命名、错误处理、并发、接口和文档等要点。
jobs-to-be-done
面向产品管理的 Jobs-to-be-Done（JTBD）技能，帮助理解客户购买动机、发现真实竞品、改善定位与减少流失。适用于客户访谈准备、产品市场匹配与路线图优先级判断。
configuring-experiment-rollout
用于配置 PostHog 实验的投放形态：变体分流比例（如 50/50、A/B/C 比例）与整体 rollout 百分比，决定哪些用户看到哪个变体进入实验。强调默认等分并在需限制曝光时下调整体 rollout。
investigating-replay
用于调查 PostHog 会话回放（session recording）的技能：一次并行收集录像元数据、用户档案、同会话事件与关联错误跟踪问题，并在需要时调用 Replay Vision 生成 AI 摘要。适用于用户提供录像或 session ID 并问“这个会话发生了什么”的情形。
product-vision
product-vision 是一个帮助团队定义产品愿景的技能，引导用户用定性描述勾勒理想未来状态，以对齐分散团队并激励长期创新。
deprecate-api
Remotion 公共 API 弃用规范参考，说明在 TypeScript 源码与文档中如何标注仍可用的弃用 API，适用于新增、审查或讨论弃用项时查阅。
odata-vocabularies-sync
odata-vocabularies-sync 是一个用于保持 packages/odata-vocabularies 包与上游 OData 词汇表来源同步的技能。不带参数运行时，它会将所有现有词汇表资源文件更新到最新发布版本；带 URL 参数运行时，它会先注册并新增该词汇表，然后再执行整体更新。所有文件修改均相对于 packages/odata-vocabularies/ 目录。需要注意的是，com.sap.cds.vocabularies.* 文件（ObjectModel、AnalyticsDetails）为手工编写，不由本技能管理，不能通过 URL 添加。该技能覆盖新增词汇表（含获取检查 JSON、编辑 tools/update.ts、src/resources/index.ts、src/loader.ts、README.md）、运行更新工具、审计并修复 README、运行测试与更新快照、以及最终汇报等步骤。
bun-redis
在 Bun 中使用 Redis 的参考技能，覆盖 ioredis、@upstash/redis 与官方 redis 客户端，以及缓存、发布订阅、会话存储和键值操作等常见用法。
nuxt-core
Nuxt 4 核心框架技能，覆盖项目初始化、配置、文件路由、SEO 元标签与错误处理，含目录结构、命令与常见反模式说明。
image-to-svg
image-to-svg 是一个将位图（照片、插画、AI 艺术、Logo、图标等）重建为高质量 SVG 的技能，通过拆分每个视觉元素、单独研究并构建为独立图层后再合成，强调正确性优先于速度。
multi-agent-patterns
multi-agent-patterns 是一个用于设计多智能体（Multi-Agent）系统架构的技能文档，来源于 sickn33/agentic-awesome-skills。它面向需要将任务分配到多个语言模型实例、各自拥有独立上下文窗口的场景，核心主张是子智能体的主要价值在于隔离上下文，而非拟人化的角色分工。技能介绍了三种主流架构模式：监督者/编排者（Supervisor/Orchestrator，集中控制）、对等/群体（Peer-to-Peer/Swarm，灵活交接）以及分层（Hierarchical，多层抽象），并讨论了上下文隔离机制、共识与协调（加权投票、辩论协议、触发式干预）、失败模式（监督者瓶颈、协调开销、发散、错误传播）及其缓解措施。文档还提及 LangGraph、AutoGen、CrewAI 等框架的实现差异，并给出研究团队架构与交接协议等代码示例。技能强调多智能体系统令牌消耗显著高于单智能体（约 15× 基线），模型选择与多智能体架构是互补策略。适用场景包括单智能体上下文受限的复杂任务、可自然并行分解的子任务、需要不同工具集或系统提示的任务、需同时处理多领域的系统。
tender-analyzer
Tender Analyzer 是用于分析招标与采购文件（PDF、Word、图片）的技能，借助 SoMark 先解析出保留条款层级、表格与附件的 Markdown，再提取资质要求、评分标准、关键截止时间、否决条款与提交清单，并生成招标分析报告。
umbraco-routing
Umbraco 后台路由基础概念技能：用 pathname 路径在区块、仪表盘与工作区之间导航，支持自定义路由、参数与重定向。基于 umb-router-slot 与 UmbRoute 定义路由，适用于扩展 Umbraco 后台导航结构。
ciso-review
ciso-review 是一个面向安全与合规审查的命令式技能，命令为 /cs:ciso-review <plan>。它针对任何涉及数据、合规或生产访问的计划进行“风险偏执式”审问，在触及客户数据或合规范围的生产变更前提出六个 CISO 问题：威胁模型（STRIDE）、爆炸半径、检测能力（MTTD）、响应（IR 运行手册与桌面演练）、监管通知窗口（GDPR 72 小时、HIPAA 60 天等）以及供应商与供应链安全状况。适用于部署涉及 PII/PHI/持卡人数据的系统前、签约有数据访问权限的新供应商前、SOC 2/ISO 27001/HIPAA/GDPR 合规审计前、跨越信任边界的架构决策前，以及任何未遂事件之后。输出为结构化审查报告，包含威胁模型、爆炸半径、检测、响应、监管、供应商和最终裁决（SHIP / MITIGATE THEN SHIP / BLOCK），并可路由至 cto-review、gc-review、decide、boardroom 等相关技能。
architect-for-startups
面向初创公司的 AWS 架构顾问技能，按公司阶段（未创收至 B 轮以上）、团队规模、资金与信用额度给出适配的架构建议，而非理想化方案。
terraform-aws
用于以 Terraform 声明式地创建和管理 AWS 基础设施的技能，涵盖 Provider 与远程状态配置、资源与模块编写、常用命令及 IaC 最佳实践，适合需要部署 AWS 资源的场景。
better-auth-authentication
本项目介绍在 TypeScript 应用中集成 Better Auth 认证流程的方法，适用于开启邮箱密码认证、配置社交登录提供商，以及实现注册、登录、登出与验证等场景。内容涵盖目标、快速上手、邮箱验证、社交提供商以及使用注意事项。通过 betterAuth 初始化服务端认证实例，可开启 emailAndPassword 并配置 socialProviders；在客户端通过 createAuthClient 创建认证客户端，调用 signUp.email、signIn.email、signIn.social 和 signOut 完成认证操作。邮箱验证部分提供 emailVerification.sendVerificationEmail 发送验证链接，并可用 emailAndPassword.requireEmailVerification 强制登录前完成验证。社交提供商在 socialProviders 中配置凭据，使用 signIn.social 发起 OAuth 流程，并可通过 callbackURL、errorCallbackURL、newUserCallbackURL 控制重定向。注意事项包括：客户端方法只能在客户端调用，密钥需保存在仅服务端可访问的环境变量中，可使用 rememberMe 控制邮箱密码登录的持久会话。
kysely
Kysely 是一个类型安全的 TypeScript SQL 查询构建器，提供从数据库 schema 到查询结果的端到端类型安全。它不同于 ORM，生成的是原生 SQL，在保持完全 TypeScript 类型推断的同时让你完全掌控 SQL。主要特性包括：完整的类型推断（schema → 查询 → 结果）、零运行时开销（编译为 SQL）、数据库无关（支持 PostgreSQL、MySQL、SQLite、MSSQL）、内置迁移系统、插件生态（CTE、JSON、地理空间）以及按需集成原生 SQL。安装方式为 npm install kysely，并按数据库选择驱动（pg、mysql2、better-sqlite3）。适用于偏好 SQL 优先、需要复杂查询且要求类型安全的场景。
hr-business-partner
一个面向人力资源业务伙伴（HRBP）场景的 Claude 技能，覆盖人才战略、组织发展与员工关系，用于制定人力规划、设计绩效评估、进行薪酬分析与提供管理者辅导。
brand-audit
品牌审计技能：评估现有品牌的健康度与一致性，覆盖定位、视觉识别、信息传达、语气、受众契合与竞争差异化六个维度，输出评分卡、问题清单与按优先级排序的建议。
mcp-builder
mcp-builder 是一份用于创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的开发指南。MCP 服务器通过设计良好的工具，让 LLM 能够与外部服务交互。该指南以「服务器质量取决于其帮助 LLM 完成真实世界任务的能力」为核心衡量标准，将开发流程划分为四个阶段：深度研究与规划、实现、审查与测试、创建评估。指南推荐使用 TypeScript（配合官方 SDK）或 Python（FastMCP）作为开发语言，远程服务器使用 Streamable HTTP 传输，本地服务器使用 stdio。内容涵盖 API 覆盖与工作流工具的权衡、工具命名与可发现性、上下文管理、可操作的错误信息、输入/输出 Schema 设计、工具注解（readOnlyHint、destructiveHint 等）、代码质量检查、使用 MCP Inspector 测试，以及创建 10 道评估问题的 XML 格式规范。适用于需要为 LLM 构建外部服务集成工具的开发者。
pytorch-fsdp
PyTorch FSDP（Fully Sharded Data Parallel，完全分片数据并行）是 PyTorch 提供的分布式训练方案，用于在多 GPU、多节点环境下训练大规模模型。该技能基于官方文档生成，提供参数分片、混合精度、CPU offloading 以及 FSDP2 等方面的专家级指导。当用户需要了解 FSDP 的功能或 API、实现 FSDP 训练方案、调试相关代码或学习最佳实践时，可以触发该技能。资料同时涵盖 torch.distributed 分布式通信包的基础内容，包括后端选择（NCCL、Gloo、XCCL、MPI）、进程组初始化、环境变量配置，以及用于处理不均匀输入的通用 Join 上下文管理器（Join、Joinable、JoinHook）。
sympy
SymPy 是 Python 的符号数学库，用符号进行精确计算而非数值近似。该技能提供符号代数、微积分、线性代数、方程求解、物理计算与代码生成等使用指导，适合需要精确数学结果的 Python 场景。