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找到适合任务的 Agent Skill,阅读介绍并复制安装命令。

更新于 11-03 00:11

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244,147 个结果

model-deployment

model-deployment 是一个用于将机器学习模型部署到生产环境的中文技能文档,重点介绍使用 FastAPI、Docker 和 Kubernetes 完成模型服务化、容器化与监控。它提供 FastAPI 模型服务代码示例、Dockerfile 构建步骤、Kubernetes 部署命令,以及模型监控与漂移检测的框架。文档还列出了部署前的检查清单、常见问题(如缺失健康检查、容器中找不到模型文件、输入校验缺失、无漂移监控、缺少资源限制、无回滚方案、同步预测过慢、缺少CI/CD校验)及其解决方案,并给出最佳实践。适用于需要为预测服务、容器化、监控、漂移检测或延迟问题寻找部署参考的开发者。

部署与运维387 次安装

deep-research

deep-research 是一个基于 Gemini Deep Research 的自主研究技能,用于执行需要规划、搜索、阅读与综合信息的研究任务,并生成带引用的综合报告。它适用于市场分析、竞品调研、文献综述、技术研究、尽职调查等场景。该技能通过 Python 脚本调用,需要 Python 3.9+、GEMINI_API_KEY 环境变量以及经审核的 HTTP 依赖。支持结构化输出格式、实时流式进度、异步启动与状态查询、基于 interaction_id 的续问与历史列表。输出可为人类可读的 Markdown、JSON 或原始 API 响应。时间与成本随任务变化,无固定保证。使用前需确认提供商、数据与支出范围,并注意预览 API 可能变更、云端数据留存及隐私授权等限制。

写作与研究387 次安装

threat-modeling-expert

Threat Modeling Expert 是一个专注于威胁建模方法论、安全架构评审与风险评估的技能。它掌握 STRIDE、PASTA、攻击树以及安全需求提取等方法,适用于安全架构评审、威胁识别和构建安全设计(secure-by-design)系统。该技能可主动用于新系统或功能设计、架构安全缺口审查、安全审计准备、攻击向量识别、安全投资优先级排序、安全文档编写以及团队安全思维培训。其能力包括 STRIDE 威胁分析、攻击树构建、数据流图分析、安全需求提取、风险优先级排序与评分、缓解策略设计以及安全控制映射。使用流程涵盖定义系统范围与信任边界、创建数据流图、识别资产与入口点、对每个组件应用 STRIDE、为关键路径构建攻击树、对威胁评分与排序、设计缓解措施以及记录残余风险。该技能不适用于缺乏安全评审范围或授权、需要法律或合规认证、或仅需自动化扫描而无需人工审查的场景。

安全与审计387 次安装

syncfusion-blazor-datamanager

Syncfusion Blazor SfDataManager 是 Syncfusion 数据绑定组件的数据访问层,充当本地内存集合或远程 REST/OData/GraphQL 服务与 SfGrid、SfDropDownList 等组件之间的网关。它通过可配置的适配器模型处理查询、排序、筛选、分页和 CRUD 操作。适用于在 Blazor Server、WebAssembly 和 Web App 中设置数据管理器、绑定本地 JSON 或远程服务、选择适配器、实现 CRUD、创建自定义适配器、添加自定义 HTTP 头以及启用离线模式。资料强调远程绑定的安全要求,包括仅用 HTTPS、白名单可信端点、用字符串变量存储 URL、初始化时校验端点、验证响应、监控调用、安全配置 CORS 以及防止间接提示注入。

前端与建站387 次安装

postgresql-expert-best-practices-code-review

该技能提供一套面向生产环境的 PostgreSQL 数据库设计、迁移与性能优化最佳实践,强调简单、务实、有明确主张,只保留编写生产级 SQL 所必需的内容。适用于编写或评审数据库迁移、创建或修改表与列、添加索引/约束/外键、审查模式性能问题、重构数据库结构以及优化查询性能与设计等场景。规则按优先级分为四类:索引管理(关键到高,含仅使用 CONCURRENTLY 建索引、为外键加索引)、约束安全(高,含唯一约束拆分、外键先不校验后单独校验、设置 NOT NULL 前先加检查约束)、模式设计(中,含用 JSONB 而非 JSON、所有表包含 id/created_at/updated_at、限制非唯一索引列数)、命名规范(低,含索引命名 idx_表名_列名、列名统一 snake_case 且外键用 id 后缀)。每条规则以独立文件给出原因、影响等级、错误迁移示例与正确迁移示例。

数据与分析387 次安装

processing-excel-files

processing-excel-files 是一个基于 xlsx-populate 库的技能,用于编辑和创建 Excel(.xlsx)文件,同时完整保留原有的格式、合并单元格和样式。它适合需要在不破坏复杂布局的前提下修改现有表格、添加公式、样式或新工作表的场景,也可用于从模板生成 Excel 报表。该技能通过 Node.js 调用,安装命令为 npm install xlsx-populate,核心操作包括加载文件、写入值、设置公式、应用样式、管理工作表与合并单元格。若只需读取数据或创建无格式要求的简单文件,则不建议使用。

办公与效率387 次安装

screenshot

这是一个面向 UI 变更的截图验证工作流技能,旨在加速代码审查并尽早发现响应式设计问题。它要求在提交涉及界面的 PR 时,捕获桌面(1920x1080)、平板(768x1024)和移动端(375x667)三种视口尺寸的截图,并记录交互状态、前后对比等。技能提供了使用浏览器 DevTools、Playwright、Puppeteer 等工具捕获截图的方法,以及 PR 描述模板、自动化截图测试(Playwright Test、Storybook + Chromatic)、CI 集成(GitHub Actions)和截图组织规范。适用于任何 UI 改动、响应式设计实现、创建含视觉变更的 PR 等场景,帮助团队减少沟通成本、建立视觉变更记录并强制进行视觉质量检查。

测试与质量386 次安装

lead-research-assistant

Lead Research Assistant 是一款用于识别和筛选潜在客户的技能,可根据你的产品或服务,分析目标客户画像,搜索匹配的企业线索,并给出可执行的接触策略。它适用于寻找潜在客户、构建外联名单、识别销售目标客户、研究符合理想客户画像的公司以及准备业务拓展活动。该技能会理解业务、依据行业、规模、地区、技术栈、增长阶段、融资和痛点识别目标公司,对线索进行优先级评分,并为每条线索提供企业名称、网站、适配原因、优先级、决策者角色、接触策略、价值主张、话题切入点及 LinkedIn 链接。

营销与增长386 次安装