markitdown
调用 Microsoft markitdown CLI 将文档、图片、音频或 YouTube 链接转换为 Markdown 的技能,封装输入校验、参数组合、可选保存与统一结果回报,并可与其它接受 -f 的技能串联。
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更新于 11-04 00:13
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调用 Microsoft markitdown CLI 将文档、图片、音频或 YouTube 链接转换为 Markdown 的技能,封装输入校验、参数组合、可选保存与统一结果回报,并可与其它接受 -f 的技能串联。
面向 AI 包装型产品的架构技能,讲解如何把 OpenAI、Anthropic 等 AI API 封装成有付费价值的聚焦工具,涵盖产品架构、提示词工程、成本管理、用量计量、模型选择、输出质量控制与差异化,并列出常见反模式与风险点。
这是一个用于并行调度多个 AI 智能体的技能,适用于处理 2 个以上相互独立、无共享状态或顺序依赖的任务。其核心原则是按独立问题域各派一个智能体并发工作,例如多个测试文件因不同根因失败、多个子系统独立损坏等场景。技能提供了识别独立域、创建聚焦任务、并行派发、审查整合的完整模式,并给出智能体提示词的结构建议与常见错误提醒。
DefiLlama MCP 工具的核心参考技能,用于将 DeFi 相关问题映射到正确的工具调用与参数。覆盖实体命名约定、指标解释、股票与流量聚合规则、百分比格式化、TVL 组成部分、费用与收入定义、指标名称模式及常见陷阱,并提供示例与错误恢复流程。
bb-methodology 是一套面向漏洞赏金与授权安全测试的会话编排方法论,把五阶段非线性工作流与批判性思维框架结合,强调先确认委托类型、再定义目标与漏洞类别,并给出侦察、映射、发现、验证、报告各阶段的工具路由与时间规则。
frappe-ui 是 Frappe 风格的 Vue 3 组件库,用于构建与 Frappe 产品外观一致的界面。通过组合组件并使用语义化 Tailwind 设计令牌来搭建页面、表单和对话框。
Git Workflow 是一套面向项目的 Git 使用规范技能,用于在用户提出创建提交、管理分支、遵循 Git 工作流、使用 Conventional Commits、处理合并等需求时提供标准化指导。它涵盖提交信息格式、分支管理策略、日常工作流、合并策略、冲突解决、.gitignore 规范、标签管理以及团队协作规范等内容。提交信息遵循 Conventional Commits 规范,分支采用 master/develop/feature/bugfix/hotfix/release 策略,并提供日常开发、热修复和发布三类标准流程。该技能还包含合并与变基的选择建议、冲突识别与解决命令、语义化版本标签操作、Pull Request 与代码审查规范,以及常见问题处理方式。
health 是 gstack 技能集中的代码质量仪表盘技能。它封装项目已有的检查工具(类型检查器、linter、测试运行器、死代码检测器、shell linter),计算加权综合评分(0-10 分),并跟踪评分随时间的变化趋势。当用户提出“健康检查”“代码质量”“代码库有多健康”“运行所有检查”“质量评分”等需求时触发。该技能通过 gstack-skill-start 脚本启动,遵循 gstack 的会话协议、遥测与决策流程。
Preline MCP 技能:通过 Preline MCP 服务器把 Preline UI 组件与区块集成进 HTML 文件。当用户提到 preline、/preline 或需要 Tailwind CSS 组件、页面区块、起始页时使用。服务器提供 6 个工具,返回可直接集成的 HTML、CSS 与 JS。
一个跨会话追踪项目进度的 Claude 技能,用 SESSION.md 配合 git 检查点和具体下一步动作,把 IMPLEMENTATION_PHASES.md 转成可跟踪的会话记录,适用于项目启动、恢复上下文和阶段切换。
基于麦克卢汉媒介效应四元论(Tetrad)系统分析技术社会影响的技能,从增强、过时、重现、逆转四个维度评估技术后果,适用于新技术评估、技术采纳规划与政策分析。
Patrol 测试架构是一个用于编写 Patrol 端到端(E2E)测试的规范与实践集合,源自助推 LeanCode 团队的推荐架构。它围绕 Modules、System 和 ApiClients 三种结构组织测试代码:Modules 按用户视角划分功能(如认证、首页、下载、播放器),System 封装原生交互(如开启飞行模式),ApiClients 聚合与后端、测试邮箱或第三方服务通信的客户端。测试使用共享的 test keys,并配套 Patrol MCP 工具(run、screenshot、quit、status、native-tree)来运行测试、截图调试、查看状态与获取原生 UI 树。该架构强调每个测试文件只含一个测试、复用模块方法、频繁运行、先写测试再重组到模块中,并规定了键的分配、按键查找控件、断言与原生对话框处理等规则。适用于使用 Flutter/Patrol 构建和结构化 E2E 测试的场景。
项目文档协调技能,先一次性收集上下文并检测项目类型,再按标志并行委派 5 个文档生成 worker,汇总各 worker 结果与质量输入。不直接由用户调用,供 ln-100 文档流水线作为首个 L2 协调器使用。
ln-111-root-docs-creator 是一个 L3 Worker 技能,用于在项目初始化阶段创建根级文档文件。它接收来自 ln-110-project-docs-coordinator 协调器提供的 Context Store(键值对形式的项目上下文),并基于模板生成文档,包括 AGENTS.md、CLAUDE.md、docs/README.md、docs/documentation_standards.md 和 docs/principles.md。该技能不会自行收集上下文,所有数据均来自协调器输入。生成的文档用于为 AI 智能体提供入口点,涵盖快速导航、智能体入口、关键规则、开发命令、维护说明等内容。技能具备幂等性:如果目标文件已存在则跳过并记录日志,不会覆盖。生成后会进行自校验(22 个问题),检查 SCOPE 标签、元数据标记、必需章节、文档质量契约、POSIX 结尾等,并尽可能自动修复问题。所有根文档使用英文撰写。
该技能用于审计 API 契约,检查服务边界的方法签名是否存在层级泄漏、缺失 DTO、实体泄漏到 API、错误契约不一致等问题,并输出结构化评分与报告。
ln-731-docker-generator 是一个用于生成多容器开发环境 Docker 配置的技能,属于项目引导(7XX Project Bootstrap)类别下的 L3 Worker。它能够为本地开发和生产环境创建 Docker 基础设施,具体包括生成 Dockerfile、docker-compose.yml、.dockerignore 以及 nginx 配置。该技能不负责构建镜像、启动容器或管理部署,仅专注于生成配置文件。它支持前端(React/Vite + Nginx)、.NET 8/9 后端和 Python(FastAPI/Django)后端等栈类型,可根据检测到的版本信息进行变量替换,并遵循非 root 用户、多阶段构建、健康检查、无硬编码密钥等安全与性能最佳实践。
用于项目初始化的 Claude Code 技能,自动生成 .env 环境变量配置文件并更新 .gitignore 保护密钥。适用场景:搭建新项目、准备开发与生产环境变量模板、防止机密文件被提交到版本库。
该技能用于为 Magento 2 创建 XML 配置,涵盖布局 XML、依赖注入、系统配置与模块定义。适用于创建布局 XML 文件、配置依赖注入(di.xml)、搭建系统配置(system.xml)、定义模块结构(module.xml)以及创建数据库架构(db_schema.xml)等场景。它是 Magento 2 模块架构的专家型技能,专注生成结构清晰、可维护且性能良好的 XML 配置。
用于在 Sui 上编写 Move 代码时确保采用 2024 edition 语法的技能,覆盖方法调用、字符串字面量、向量操作、Option 处理、循环、结构体解构、枚举等现代写法,帮助 AI 代理避免回退到 2024 之前的旧式函数调用模式。
sui-build 是 Mysten Labs 提供的技能,用于构建和测试 Sui Move 代码,涵盖 sui move build、sui move test、覆盖率、Move Analyzer 与调试工具,帮助开发者编译模块、验证类型并排查问题。
Apify 网页抓取平台技能,用于运行 Actor 抓取网站、爬取页面并提取结构化数据。支持异步与同步运行、查询运行状态、获取数据集结果、列出与中止运行,以及调用 Google 搜索、网站内容、Instagram、Amazon 等常用 Actor。
面向 Ruby on Rails 的 Hotwire 最佳实践技能,涵盖 Turbo Drive、Turbo Frames、Turbo Streams、Turbo 8 morphing 与 Stimulus,包含 53 条按影响优先级排列的规则,用于指导自动化重构与代码生成。
面向 Power BI 零售分析的仪表板技能,基于 SalesPulse 360 项目,支持多维度销售、利润与区域分析,含预测、异常告警、多语言与钻取。
一套用于设计和执行高信号招聘面试流程的技能,依据Lenny's Podcast与Newsletter中27位嘉宾的洞见整理。主张跳出简历与人格魅力,重点评估主动性、第一性原理思维与实际手艺,通过贴近真实工作的评估、标准化评分表和高质量背景调查来提高招聘准确性。