uv-package-manager
uv 是用 Rust 编写的极速 Python 包安装器与依赖解析器，速度比 pip 快 10-100 倍，可替代 pip、pip-tools、poetry 等工具，支持虚拟环境、Python 版本管理、锁文件与工作区。本技能介绍其安装、常用命令、项目配置、CI/CD 与 Docker 集成及迁移方法。
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更新于 11-04 00:13
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p5-paint-animation
将文字提示、照片或视频片段转成手绘质感的 p5.js 动画：会自己书写的铅笔手写字、照片转笔触画、短视频转“活着的画”。基于 p5 与 p5.brush，离线渲染为 MP4/PNG，适合短片素材，不适合精准排版、照片级写实或长于约 10 秒的素材。
analytics-metrics
这是一个用于构建数据可视化与指标仪表盘的技能（skill），主要基于 Recharts 图表库实现。它提供了折线图、柱状图、饼图等常见图表类型的代码示例，以及 KPI 指标卡组件和仪表盘布局的参考实现，还包含数字、货币、百分比等格式化工具函数。适用于在 React 项目中创建图表、KPI 展示、指标仪表盘或数据可视化组件的场景。
alba-inertia
alba-inertia 是 Inertia Rails 的序列化方案，结合 Alba 序列化器与 Typelizer，为 Inertia props 提供类型安全并自动生成 TypeScript 类型，替代 as_json(only: [...])。需在 Gemfile 中引入 alba、typelizer、alba-inertia。
144-java-data-oriented-programming
该技能用于在 Java 项目中应用面向数据的编程最佳实践，包括用 record 分离数据与行为、使用不可变数据结构、纯函数转换、扁平化数据与 ID 引用、纯校验函数以及通用数据访问层，并强调编译与验证流程。
qiaomu-info-card-designer
将文本或URL内容提炼要点，生成杂志质感HTML信息卡片并自动截图保存为图片的AI技能。支持抓取X/Twitter、网页、arXiv等内容，输出可直接分享到社交平台的长图。
ln-120-reference-docs-creator
该技能用于为项目中非显而易见的技术栈选型创建参考文档，包括架构决策记录（ADR）、指南和手册。它先建立 docs/reference/ 目录结构与 README 索引，再依据 Context Store 中的 TECH_STACK 判断哪些技术选择值得记录，仅为存在真实替代方案的非平凡决策生成文档，跳过显而易见的选择。文档生成后会自动校验结构与内容，并从已有文件自动发现并填充索引列表。该技能是 ln-100-documents-pipeline 编排器调用的 L2 Worker，可重复运行且幂等。
ln-651-query-efficiency-auditor
用于审计数据库查询效率的 Claude Code 技能（L3 工作节点），可检查冗余获取、N+1 循环、过度获取、缺失批量操作和缓存范围错误，并输出含严重级别、位置、工作量和建议的结构化报告与合规评分。
product-discovery
产品发现与市场研究专家技能，用于验证产品想法、开展市场调研、用户访谈、竞品分析等。该技能强调以问题为先、基于证据决策，要求每个细分用户群至少完成5次访谈，并将假设转化为可测试、可证伪的实验。提供产品机会评估（Marty Cagan 十问）、价值与投入优先级框架、机会解决方案树、Jobs-to-be-Done、Kano 模型、价值主张画布等框架，并区分生成性、评估性、定量与定性研究方法。还涵盖访谈与问卷最佳实践、持续发现习惯、产品三人组协作节奏，以及2025年AI辅助研究趋势。
product-thinking
Product Thinking 是 React Doctor 项目中的一套产品评审运行手册（runbook），用于在改动任何用户可接触的公共接口（surface）之前，先像产品经理一样思考。它关注的范围包括 CLI 命令与标志、0–100 评分、配置文件 doctor.config.*、JSON 报告、包 API 与退出码、GitHub Action 输入输出以及终端输出与用户体验。该手册要求在写代码之前完成一系列步骤：用两行写清「任务」与「改动」、先搜索可复用的既有接口、接入恰好一个指标、确定默认值并补齐兼容性产物（changeset、schemaVersion、action 标签）、更新文档、记录「终止指标」（kill metric），最后运行类型检查、测试、lint 以及 JSON 报告冒烟测试。文中强调每个接口都是一份契约，一旦发布就难以收回；默认值属于产品决策；文档属于「完成」的一部分而非后续跟进。它还给出 React Doctor 的产品原则（少而精的发现优于大量告警、根因优于单条警告、证据优于断言、可操作性优于正确性、工作流优于仪表盘、教育优于诊断、信任优于检测覆盖），以及在无法命名任务、无法定义指标、破坏已发布契约或范围超出需求时应停下来确认。需要说明的是，该资料未提供具体的评分算法数值、配置项清单、价格或收费信息。
devtu-fix-tool
用于修复 ToolUniverse 中失败工具的技能：通过诊断测试失败、定位根因、实施修复并验证结果，帮助排查 JSON 解析、Schema 校验、参数互斥、API 端点与密钥配置等常见问题。
analyzing-network-covert-channels-in-malware
该技能用于检测和分析恶意软件使用的网络隐蔽信道，覆盖 DNS 隧道、ICMP 数据外传、HTTP 隐写等协议滥用，提供基于 PCAP 的 Python 分析流程与验证标准，适合安全事件调查、检测规则编写和威胁狩猎。
nansen-wallet-batch
nansen-wallet-batch 是 nansen-cli 中的批量钱包画像技能，用于一次调用判断一组地址中哪些属于聪明钱或基金。它通过 nansen research profiler batch 命令批量返回标签、类别与余额信息。
google-reviews
通过 DataForSEO API 获取企业 Google 地图评分、评论数与星级分布，适用于查询、对比和审计商户评价。
tuning-incremental-sync-config
用于调整 PostHog 数据仓库已有 schema 同步配置的技能：可切换 sync_type、更换 incremental_field、设置主键、调整同步频率、暂停同步，并在配置变更可能使已有数据失效时执行 resync。
self-improving-agent
self-improving-agent 是一个面向 OpenClaw 的技能，用于把开发过程中的学习、错误和用户纠正记录到 .learnings/ 下的 Markdown 文件，并可将通用经验提升到工作区记忆文件，实现持续改进。
instrumentation
为应用接入 Pydantic Logfire 可观测性的技能，覆盖 Python、JS/TS 与 Rust。可添加追踪、结构化日志与指标，并自动埋点 FastAPI、httpx、SQLAlchemy、PydanticAI、OpenAI、Anthropic 等库，捕获 LLM 调用与工具执行。
market-data
Market Data 是一个通过 eng0 数据代理服务访问美国股票市场数据的技能。它提供三类核心能力：OHLCV 价格 K 线（支持 1 分钟到 1 周多种时间间隔）、带情感分析的财经新闻，以及公司详情（含市值等）。数据覆盖全部美股代码，提供 5 年历史数据，报价延迟 15 分钟。接口以 POST 请求调用，基础地址为 https://api.eng0.ai/api/data，包含 /stocks/bars、/stocks/news、/stocks/details 三个端点，另有 GET /schema 用于接口结构发现。适用于查询股价、获取 OHLCV 数据、检索新闻情感、查看公司信息等场景。
render-background-workers
用于在 Render 上搭建和配置后台 Worker 的技能，处理基于队列的异步任务。涵盖 Worker 与 Cron、Workflow 的选型，Key Value 作为消息代理的配置，优雅停机，以及 render.yaml 蓝图示例。
render-static-sites
在 Render 全球 CDN 上部署和配置静态站点与 SPA 的技能，涵盖构建命令、发布路径、SPA 回退路由、重定向、自定义响应头与 PR 预览，适用于 React、Vue、Hugo、Gatsby、Docusaurus、Jekyll 等静态前端。
building-restate-services
Restate 持久化执行运行时技能：设计、构建、运行与测试 TypeScript、Python、Java、Go 的持久化服务、虚拟对象、工作流与 AI 智能体。
synapse-a2a
Synapse A2A 是基于 Google A2A 协议的智能体通信框架，用于多智能体协作：发送消息、派生智能体、委派任务、共享记忆、管理 LLM Wiki 与协调文件编辑。
notebooklm
NotebookLM Skill 通过 Playwright 浏览器自动化查询 Google NotebookLM 并管理笔记本与来源，支持持久化配置文件认证、来源同步、批量提问和多笔记本对比，结果可导出为 JSON 或 Markdown。
adding-analytics
该技能用于为 Web 应用接入 PostHog 分析，涵盖事件追踪、页面浏览、功能开关和会话回放。它会先检测项目框架（Next.js、React、Vue、Svelte 或纯 HTML），再安装对应 SDK，创建初始化模块并配置环境变量，最后按需添加自定义事件、功能开关与会话回放。适用于需要快速为前端或全栈项目集成产品分析的场景。