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面向 SwiftUI(iOS 26 / Swift 6.2)的严格 iOS 动画规范技能,含 50 条规则、8 个按影响排序的类别,涵盖弹簧物理、时序手感、手势连续性、空间转场、微交互、编排、打磨与内容动效。要求使用运动令牌、@Equatable 与设计系统令牌。
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更新于 11-05 00:16
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面向 SwiftUI(iOS 26 / Swift 6.2)的严格 iOS 动画规范技能,含 50 条规则、8 个按影响排序的类别,涵盖弹簧物理、时序手感、手势连续性、空间转场、微交互、编排、打磨与内容动效。要求使用运动令牌、@Equatable 与设计系统令牌。
小红书热门笔记搜索工具,按关键词查询小红书热门爆款笔记,并基于相关性、热度、时效三维评分排序推荐。支持关键词精确搜索、多关键词组合(逗号分隔)、全站热门查询(空关键词),默认查询最近7天,数据不足时自动扩展时间范围,每日早上7点更新。查询后可推荐10个细分方向词、展示相关搜索建议、生成 {keyword}_热门数据.html 可视化报告,并支持创建日历定时订阅推送。该工具仅在主 Agent 中执行,不派发给子 Agent。需配置 REDFOX_API_KEY 环境变量,脚本使用 Python 3 标准库,无需额外第三方依赖。
该技能帮助产品型增长(PLG)团队从纯自助模式过渡到混合增长模式:在保持自助体验顺畅的同时,引入人工销售以获取大型企业订单。它整合了 Lenny's Podcast 与 Newsletter 中 13 位嘉宾和文章的洞察,围绕评估准备度、定义产品合格线索(PQL)、设计销售辅助动作、搭建数据管道等环节提供指导,核心理念包括把销售视为补充漏斗、尽早捕获企业客群、监控企业级需求触发信号、自动化线索优先级排序,以及识别高意向产品信号。
WOLF v1.0 是一个事件驱动、按市场状态轮动的对冲基金策略,通过跨资产(股指、原油、黄金、BTC、美元)4小时趋势投票判定 RISK_ON/RISK_OFF/NEUTRAL,用两个钱包分别运行风险偏好与风险规避两本账,仅当状态与账本授权一致时才开仓。
HTML 注入测试技能,用于识别和利用允许攻击者向 Web 应用注入恶意 HTML 内容的 HTML 注入漏洞。该技能仅限授权使用,要求在执行任何探测、利用、更改、持久化、数据提取或凭据访问命令前,必须经过强制确认流程:用户需说明确切目标 URL、IP、账户或资源,确认书面授权与允许范围,查看确切命令及其预期效果,并在当前对话中明确确认。未获确认时保持只读,仅提供防御性指导。建议在沙箱、一次性虚拟机或受控实验环境中使用。
Skywork Design 是一个通过后端 Skywork 图像 API 进行图像生成与编辑的技能,可用于海报、Logo、视觉素材生成及图片修改。使用前需在 OpenClaw 配置 SKYWORK_API_KEY,每次生成约需 2 分钟。
Syncfusion Blazor Accordion 组件使用指南,介绍如何在 Blazor 应用中创建可折叠面板,涵盖安装配置、展开模式、内容渲染、数据绑定与事件、样式定制、无障碍与动画,以及常见场景如 FAQ、向导、导航菜单等。
Syncfusion Blazor AppBar(SfAppBar)组件使用指南,用于在 Blazor 应用中实现导航栏、应用栏或页头。涵盖安装配置、尺寸与颜色模式、定位、子组件集成与样式定制。
TanStack Router 的打包器插件,用于文件式路由生成与自动代码分割,支持 Vite、Webpack、Rspack 和 esbuild。安装命令为 npm install -D @tanstack/router-plugin。
gh-pr-review 是一个 GitHub CLI 扩展,用于在终端查看和管理 PR 内联审查评论与线程,输出面向程序化使用的结构化 JSON,便于自动化工作流和 LLM 代码审查代理使用。
Skill Standardization 是一个用于标准化与校验 SKILL.md 文件的技能,依据 Agent Skills 规范(agentskills.io)工作。它适用于从零创建新技能、审计已有技能是否符合规范、修复触发描述薄弱或路由过时的问题、将重复技能规范化为默认技能加兼容别名,以及在新增、重命名、删除或别名操作后校验仓库级发现与目录漂移。该技能提供分步指令:选择最小工作模式、运行校验脚本、修复或编写主 SKILL.md、优先改进描述质量、在行为发生实质变化时补充评测、规范化重复技能、执行目录同步、同步派生发现面,并在收尾前做残留扫描。附带脚本支持单个技能校验、批量校验、目录同步校验以及折叠描述引号回归检查。
阿里云资源中心搜索技能(alibabacloud-resourcecenter-search)用于通过 aliyun CLI 对阿里云上的资源进行全局盘点、搜索与统计。它支持跨地域、跨产品、跨账号的资源查询,覆盖服务开通状态检查、资源类型代码发现、资源搜索(含已删除资源)、资源配置详情查看、资源数量统计以及标签目录发现等场景。该技能要求 aliyun CLI 版本不低于 3.3.3,需先启用 AI-Mode 并在每次调用时携带指定的 User-Agent,且在执行结束后必须关闭 AI-Mode。使用前需要具备有效的阿里云凭证,并配置相应的 RAM 权限策略;跨账号搜索需要资源目录管理账号或被委派管理员权限。执行参数须经用户确认,禁用资源中心属于高风险操作,须先明确告知影响并获得用户确认。
用于 Blender 的电影感摄影技能,覆盖构图、镜头语言、摄像机动画与镜头布局,并通过 MCP 调用。帮助在实际渲染前规划有意图的取景、焦距与运镜,适合电影感静帧、转盘展示、产品与角色镜头及作品集 lookdev。
Blender 中的影视级与游戏灯光技能,涵盖三点布光、HDRI、恐怖氛围、体积光和轮廓光等,用于场景外观开发、渲染与游戏灯光布局。
面向 ROS2 开发的技能资料,汇总节点设计、生命周期节点、QoS、launch 文件、组件、Action 等最佳实践与常见陷阱,适用于构建 ROS2 包、调试 DDS 发现与 QoS 不匹配、部署生产或嵌入式系统等场景。
面向生产系统的事件管理技能,提供严重级别定义、升级矩阵、作战室流程、值班排班与无责事后复盘模板,并覆盖 SOC 2、HIPAA、PCI DSS 等合规响应要求。
Jenkins 是一个开源自动化服务器,用于构建、测试和部署应用程序。本技能介绍如何使用 Jenkins 创建和管理 CI/CD 流水线,包括声明式与脚本式流水线、代理配置(Docker、Kubernetes、标签代理)、参数化构建、凭据管理、并行阶段、共享库、插件管理、配置即代码(JCasC)以及多分支流水线。适用于设置 Jenkins 流水线、配置代理与执行器、管理插件与安全、创建可复用共享库、集成外部工具等场景。使用前提包括 Jenkins 2.x 或更高版本、管理员权限、Java 11+ 以及基本的 Groovy 理解。
MongoDB 是一个面向文档的 NoSQL 数据库,适合存储半结构化或高度嵌套的 JSON 类数据,并支持通过分片实现水平扩展。本技能面向开发与生产环境,提供 MongoDB 的安装配置、用户与权限管理、mongosh 常用命令、索引与聚合管道、副本集搭建、备份恢复、Docker Compose 部署、监控查询、配置调优与故障排查等操作指引。资料中给出了 Debian/Ubuntu 上安装 MongoDB 7 的命令、创建管理员与应用用户的方法、启用认证的配置、副本集初始化与 keyfile 生成、mongodump/mongorestore 备份恢复示例,以及生产环境配置建议。适用于需要灵活模式、丰富查询与聚合能力的文档型数据库场景。
面向 VB.NET 的 Windows Forms 开发模式技能,涵盖 UI 线程处理、数据绑定与事件处理,提供异步加载、BackgroundWorker、BindingSource 绑定、表单校验与对话框等可复用代码范式。
Design Mirror 是一个通过 Bright Data Web Unlocker 抓取任意网站视觉设计语言的技能,可提取配色、字体、间距、圆角、阴影和组件样式,并将其应用到用户现有代码库。适合需要参考某站点设计风格来改造自身 UI 的场景。
面向处理受保护健康信息(PHI)的应用与基础设施的 HIPAA 审计技能,覆盖安全规则的三类保障措施、隐私规则、泄露通知规则与 HITECH,并提供审计清单与常见发现。
html-anything 是一个技能(skill),用于将一个想法、文件、文件夹、URL、导出的数据集或请求,转成一份可打开、分享或发布的精美单文件 HTML 页面。它默认输出 output.html,必要时可附带 assets/ 文件夹(生成图片或本地媒体)。同时它内置了自动路由机制,会从 18 种风格系统中自动选择一个(如 default、teaching、dashboard、atlas、timeline-story、document 等),覆盖教学、仪表盘、图谱、时间线叙事、文档等场景。该技能强调风格保真(还原参考设计的布局系统、首屏、组件词汇、字体角色、色彩与动效语法)和最终 HTML 合规(页面须在视觉与结构上体现所选风格,而非通用报告换色)。使用时用户只需理解输入与输出,其余源码理解、导出引导、风格选择、页面设计、资产生成、实现与浏览器验证由技能负责。
cs-keep 是一个用于沉淀项目记忆的技能:把踩坑、教训、调研结论等有证据的事实写入 .codestable/lessons/,并管理 lesson 的 observed、validated、retired 生命周期与 canonical 归宿,避免重复记录。
Model Pruning 是一个面向大语言模型(LLM)压缩与推理加速的技能,主要介绍 Wanda、SparseGPT 等剪枝技术,以及结构化剪枝和 N:M 稀疏。适用于在不重新训练的情况下压缩模型,例如在 50% 稀疏度下实现接近无损的精度,并减少约 50% 内存占用。资料还提供了安装命令、Wanda 与 SparseGPT 的代码示例、N:M 结构化剪枝实现、剪枝策略、生产部署流程与评估方法。