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更新于 11-05 00:16

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245,508 个结果

midjourney-prompt-engineering

Midjourney 提示词学习系统是一个面向 Midjourney V7 的技能，基于官方文档构建结构化知识，涵盖参数、提示词语法、参考系统与风格代码机制。它通过会话学习循环，从每次生成的成功与失败中提取模式，逐步积累可复用的提示词经验，以提升首次尝试的成图质量。技能内置静态知识文件（V7 参数、视觉到关键词的翻译表、官方文档映射）与动态文件（失败模式、学习模式、关键词有效性），并支持核心规则、学习规则与自动化规则三种模块组合。核心规则无需额外 MCP，学习规则依赖 sqlite-simple，自动化规则依赖 playwright。所有迭代按主体、光照、色彩、情绪、构图、材质、空间七个维度评分，评分在用户确认前为初步结果。系统强调每个模式都必须有记录证据，置信度分为低、中、高三档，反映测试次数与成功率。

设计与创作347 次安装

Machine Learning

这是一个面向 Python 机器学习的技能模块，主要围绕 scikit-learn、PyTorch 及相关工具展开，帮助学习者构建机器学习模型。内容涵盖数据预处理、模型选择、训练流水线、交叉验证与超参数调优；PyTorch 的张量操作、神经网络模块、训练循环、DataLoader 与 GPU 加速；特征工程中的特征选择、降维、缩放、编码与缺失值处理；模型评估中的指标选择、混淆矩阵、ROC 曲线、学习曲线与模型比较；以及 MLOps 基础，包括模型序列化、MLflow 实验跟踪、模型版本管理、模型服务和可复现性。学习前提为 Python 基础、NumPy 与 Pandas、统计学基础。学习成果包括训练机器学习模型、评估模型性能、构建机器学习流水线以及将模型部署到生产环境。

数据与分析347 次安装

product-led-seo

产品驱动式 SEO（Product-Led SEO）是一个把 SEO 当作产品学科、而非单纯营销手段的产品管理框架。其核心观点是：SEO 的成功来自构建能够满足搜索者意图的产品体验，而不是围绕关键词撰写优化内容。传统 SEO 的思路是“找关键词、写内容、建外链”，而该框架会先问“用户在搜索什么，什么样的产品体验能满足这次搜索”，即从“如何在这个关键词上排名”转向“搜索者需要什么产品”。资料称该框架由 Eli Schwartz 提出，他曾帮助 Zapier、Tinder、Quora、SurveyMonkey 等公司制定 SEO 策略。该技能属于 pmprompt/claude-plugin-product-management 插件集合，以领域上下文和产品管理最佳实践的形式提供，适用于日常 PM 工作。使用时需要提供产品、功能或问题的背景信息，相关的数据、研究或约束条件（建议但可选），以及对你想要达成目标的清晰表述。资料未提供具体安装命令、定价或更多使用步骤说明。

营销与增长347 次安装

analyze

这是一个面向个股与ETF的深度分析技能，代号 /analyze（v3.0），采用宏观-行业-个股三层分析框架。触发场景为用户表达“分析XX”“看看XX怎么样”“XX值得买吗”“研究一下XX”等意图。支持的输入形式包括ETF代码（如 588000）、A股代码（如 002594）、港股代码（如 00700）以及股票名称（如 比亚迪）。技能通过运行 fetch_full_analysis.py 脚本获取宏观、行业与技术面全套数据，并读取用户配置中的持仓、关注方向与投资风格，必要时用 WebSearch 补充财报、公告、研报信息。评分体系为百分制：宏观20分（市场周期、指数趋势、北向资金、市场情绪）、行业20分（板块强弱、资金流向、相对强度、政策催化）、个股技术60分（趋势、动能、量价、位置与ATR止损），并按分数给出强势/偏强/中性/偏弱/弱势五档参考。报告覆盖快速摘要、宏观、行业、技术、综合评分与交易策略（买点、止损、目标位）等部分，结果保存至指定路径并更新追踪记录。该技能明确禁止用WebSearch获取价格数据、编造指标、脚本失败时跳过分析等行为，并附有免责声明：分析基于历史数据，不构成投资建议。

数据与分析346 次安装

canvas-design

canvas-design 是一个用于创作视觉艺术作品的技能，输出 .png 与 .pdf 格式的设计作品。当用户要求制作海报、艺术作品等视觉内容时使用。其流程分为两步：先创建一份设计哲学（.md 文件），描述一种通过形式、空间、色彩、构图、图像、图形、形状、图案以及极简文字来表达的美学运动；再将该哲学在画布上视觉化，生成以视觉设计为主、文字为辅的成品。该技能强调视觉表达、空间沟通与艺术诠释，要求文字极简、仅作视觉元素，并反复强调作品应呈现出手工精雕细琢、出自顶尖专家之手的质感。最终输出单个可下载的 .pdf 或 .png 文件，以及作为 .md 文件的设计哲学。

设计与创作346 次安装

internal-comms

internal-comms 是一套用于撰写各类内部沟通文档的资源集合，帮助使用者按照公司偏好的格式完成写作。该技能适用于 3P 更新（Progress 进展、Plans 计划、Problems 问题）、公司通讯、FAQ 回复、状态报告、领导层更新、项目更新和事故报告等场景。使用时，Claude 会先根据请求识别沟通类型，再从 examples/ 目录加载对应的指南文件：3p-updates.md 用于进展/计划/问题团队更新，company-newsletter.md 用于全公司通讯，faq-answers.md 用于回答常见问题，general-comms.md 用于其他不明确匹配上述类型的内容。随后按照该文件中的格式、语气和内容收集要求执行。如果沟通类型不匹配任何现有指南，则需请求澄清或补充期望格式的更多上下文。

办公与效率346 次安装

mcp-builder

mcp-builder 是一份用于创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的开发指南技能。MCP 服务器通过设计良好的工具，让 LLM 能够与外部服务和 API 交互。该技能强调以智能体为中心的设计原则，包括围绕工作流而非单纯 API 端点构建工具、优化有限的上下文窗口、设计可操作的错误信息、遵循自然任务划分，并采用评估驱动开发。整体流程分为四个阶段：深度研究与规划、实现、审查与优化、创建评估。适用于需要为 LLM 构建外部服务集成工具的开发者，支持 Python 与 Node/TypeScript 两种实现路径。

智能体与模型346 次安装

webapp-testing

这是一个用于与本地 Web 应用交互并进行测试的工具包，基于 Playwright 实现。它支持验证前端功能、调试 UI 行为、捕获控制台日志等。工具包提供辅助脚本 scripts/with_server.py 来管理服务器生命周期（支持同时启动多个服务器），并建议以黑盒方式直接调用脚本、先用 --help 查看用法。测试时通过编写原生 Python Playwright 脚本，采用“先侦察后操作”的模式：等待 networkidle、截图或检查 DOM、识别选择器、再执行操作。适用于本地静态 HTML 与动态 Web 应用的自动化测试场景。

测试与质量346 次安装

blue-green-deploy

这是一套面向生产系统的零停机部署策略配置技能，涵盖蓝绿部署、金丝雀发布、滚动更新等模式，帮助降低部署风险并实现快速回滚。技能内容包括部署策略对比（蓝绿、金丝雀、滚动、重建）、Kubernetes 蓝绿部署清单与切换脚本、AWS ECS 蓝绿部署配置、基于 Istio 和 Argo Rollouts 的金丝雀流量切分、Kubernetes 默认滚动更新配置与回滚命令、健康检查端点（含 Flask 示例）、自动化回滚脚本及手动回滚清单，还总结了常见部署问题与最佳实践。适用于需要实现零停机发布、灰度验证、生产 A/B 测试和即时回滚的运维与开发团队。使用前提包括负载均衡器或 Ingress、容器编排平台（如 K8s）或云平台、CI/CD 流水线以及健康检查端点。

部署与运维346 次安装

base44-platform-connectors

Base44 平台连接器（base44-platform-connectors）是 Base44 技能目录中的一项技能，用于为 Base44 应用配置外部服务的 OAuth 集成（如 Google、Slack、GitHub 等），支持共享、应用用户和自带凭据共享三种模式。连接器针对应用本身进行配置，不以文件形式编写：先列出目录、以完整作用域集合建立连接，再在服务端代码中读取令牌。该技能要求 Builder 计划或以上版本，工作区权益由 agent-profile 端点报告，低版本计划下平台会拒绝部署。

编程与开发346 次安装