unpolish-ai-writing
Unpolish 是一个用于去除 AI 生成写作痕迹的 Agent 技能，包含两个功能：deslop（剥离 AI 写作特征）和 imperfections（按概率分布稀疏地加入打字错误）。默认只执行 deslop，仅在用户明确要求时才加入 imperfections。该技能会扫描助手残留用语、虚假深刻表达和机器化节奏三类问题，并按替换词表修正，随后进行二次审查，最后输出审计、改写和变更说明。
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更新于 11-05 00:16
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explain-code
explain-code 是一个用于详细解释代码工作原理的技能，适合理解陌生代码、复杂逻辑或系统架构。它强调先读代码再解释，区分事实与推断，并按用途、流程、依赖、副作用和注意事项等结构输出说明。
ds-plan-loop
ds-plan-loop 是一个面向编码任务的规划与执行技能：先写出带验收检查的分步计划，再以全新视角审查一次并修订，然后逐步执行、逐步验证。它强调先读文件和命令再规划，每步只做一个动作并配一个可由命令或直接观察确认的验收条件，把计划写入 PLAN.md 或 PROGRESS.md 供后续步骤和新会话读取。适用于需要可验证推进的多步骤开发任务。
account-tiering
面向销售场景的账户分级技能：按 ICP 匹配度与互动度两个维度为账户打分（各 0-10），分为 A/B/C 及低优先级，并给出每层的推荐动作，用于确定时间投入的优先顺序。
crm-autopilot
crm-autopilot 是一个让 CRM 保持最新的技能：无需手动打开 CRM，即可从邮件、日历和通话记录创建/更新联系人与商机、记录活动、草拟跟进并做数据清理。支持 HubSpot、Monday.com、Salesforce、Zoho CRM，也可用表格或 Notion 搭建轻量 CRM。
report-pack
按设定节奏自动交付定制周期报表包：先由 report-builder 运行已保存的报表定义，再用 business-pulse 补充业务背景，最后合并成一份简报连同工作簿发送，并可一次性设定每周等固定排期。
xcode-disk-cleanup
用于审计并安全清理 macOS 上 Xcode 相关开发者存储的智能体技能，处理磁盘空间不足、DerivedData、模拟器等占用问题。先只读审计，再按用户明确批准的具体条目清理，默认移入废纸篓。
hunt-race-condition
这是一个面向竞态条件（Race Condition）漏洞的狩猎技能（Hunting Skill），由 elementalsouls/claude-bughunter 维护（slug: hunt-race-condition）。该技能从 12 份公开漏洞赏金报告中构建，并涵盖现代 HTTP/2 单包攻击（single-packet attack）案例。它聚焦于利用并行/同步发送请求的方式，突破金融、访问控制与完整性假设——例如优惠券/礼品卡重复兑换、投票操纵、账户配额绕过、权限提升、删除窗口期数据窃取以及支付多次履约等。技能提供两种攻击形态：同一请求的 N 份相同副本并发（限制溢出）与一组不同请求同步窗口触发（部分构造 / TOCTOU）。内容包括目标 URL 与响应头信号、代码 grep 模式、技术栈特征、逐步狩猎方法论、Turbo Intruder / curl / Python asyncio 示例、常见根因、防御绕过思路、Gate 0 验证清单以及真实披露案例引用。分类为安全与审计。
investigation-first
调查研究是一种在判断、决策或给出建议之前先用第一手材料弄清现状的方法技能（Skill）。它强调「没有调查，没有发言权」，核心是先核实事实再下结论，产出「事实 / 推断 / 未知」三栏调查结论。适用于上下文不完整、证据薄弱、领域陌生、用户明确表示「先别动手」，或发现自己凭印象作答的场景；已完成调查进入执行阶段时不再重复触发。技能内置操作规程（写调查目的、列四方面提纲、接触第一手材料、边查边记、输出结论、以事实修正判断），并提供输出模板与纪律要求，如未知栏关系到结论时不得下定论、调查设定预算等，还可与矛盾分析、实践认知等环节交接或派遣子 agent 并行调查。
eve-read-eve-docs
Eve Horizon 系统文档的公开精简索引技能，用于在无法访问私有文档时快速查阅 CLI/API、manifest、流水线、作业、密钥、智能体等主题，并按任务路由到最小参考文件集。
511-frameworks-micronaut-jdbc
该技能用于在 Micronaut 框架中应用编程式 JDBC 模式，涵盖连接池 DataSource 注入、参数化 SQL、事务注解、批处理与结果集流式处理等。它提供安全 SQL 与清晰事务的实践规则，并附带正反代码示例，帮助审查和改进 Micronaut 项目中的 JDBC 或 SQL 数据访问代码。
video-understand
video-understand 是一个多提供商视频理解与转写工具，支持自动回退与模型选择，可处理 YouTube 链接、视频 URL 或本地文件，输出统一 JSON。
sw-workflow
sw-workflow 是编剧技能集的项目主线调度元技能，本身不提供新编剧知识，只负责安排各阶段调用哪个 sw-* 技能、交付什么、何时算过关，并把每阶段结论写入 story-bible.md 以便跨会话续写。
neovim
该技能是 Neovim 配置指南，介绍一套基于 lazy.nvim 的模块化、性能优化型 Lua 配置。涵盖 82 个插件的分类、加载策略、LSP 配置、键位、调试与性能优化等，供在配置插件、键位和调试时参考。
triton-lang
用于指导编写 OpenAI Triton GPU 内核的技能：涵盖 @triton.jit 装饰器、tl.load/tl.store 掩码、原子操作、constexpr 共享内存、autotune 调优、triton.testing 基准测试、PyTorch 集成与 barrier 调试。
linear-issue
用于在开始处理 Linear 工单时抓取并分析该 Issue 及其全部相关上下文，包括描述、评论、附件、关联 Issue、GitHub PR/Notion 文档等，并评估修复工作量。需连接 Linear MCP，且依赖 gh CLI 等外部工具。
add-new-skills-to-workflow
该技能用于向已有的 AI 工作流中添加来自 GitHub 的新技能，并同步更新所有相关文档。它通过 skill-downloader 脚本从 GitHub 仓库下载指定路径的技能，然后读取下载的 SKILL.md 以理解技能名称、描述、所属类别及其在工作流管线中的位置。随后更新 skill-source.json 记录技能来源，并同步修改工作流 README、README_cn、AGENTS.md、网站文档以及根目录 README 中的技能数量、技能表格和管线说明。适用于需要扩展工作流技能集合并保持文档一致性的场景。
nylas-cli
Nylas CLI 是一个在终端中管理邮件、日历、联系人和 Notetaker 的命令行工具，支持 Google、Microsoft、IMAP 以及会议机器人工作流。它提供安装与初始化、认证与授权管理、邮件读写与搜索、日历事件与可用性查询、联系人管理、面向 AI 智能体的托管邮箱账户、Webhook 管理、MCP 与 AI 配置、会议机器人以及从邮件中获取 2FA 验证码等能力。适合需要通过命令行或自动化脚本操作邮箱与日程、为 AI 智能体配置邮件身份、或集成 MCP 到 Claude Desktop、Cursor 等助手的开发者与团队。
few-shot-patterns
few-shot-patterns 是一套关于少样本提示（few-shot prompting）的设计方法，讲解如何通过输入输出示例引导 AI 行为，涵盖示例为何有效、示例设计原则、示例数量选择、常见反模式及设计产物。
java-expert
面向 Java 21+ 与 Spring 生态的专家级开发技能，覆盖 Spring Boot、Maven/Gradle 与企业级最佳实践，在用户提到 JVM、Spring、Maven 等场景时使用，帮助编写整洁、可维护的 Java 代码。
enterprise-brand-governor
面向企业 AI 图像生成的品牌治理技能：以 brand.md 作为策略即代码，在提示词、生成、输出三个环节校验，违规升级人工审批并全程审计留痕，适用于受监管行业与多团队共用品牌体系的场景。
gameplay-mechanics
面向游戏开发的核心玩法机制实现技能，涵盖战斗状态机、反馈循环、资源经济、成长曲线、移动手感与平衡迭代，用于实现系统交互并优化玩家体验。
harness-engineering
面向代码仓库的 Agent-First 工程脚手架技能，通过 AGENTS.md、docs/、架构域规范、规则强制与质量评分等分层产物，让 AI 编码智能体在仓库内直接获得知识、边界与规则。
tldr
tldr 是一个用于任务收尾汇报的技能，要求把已完成的任务以“结果”而非“过程记录”的形式呈现给用户。它规定汇报应使用 ASD-STE100 简化技术英语，一词一义、主动语态、短句、不用习语；篇幅随任务大小调整，小任务两三行即可，回复绝不超过结果本身所需长度。汇报需以结果开头，说明任务产出或决定，保留关键路径、命令、名称和错误字符串，并链接提交、PR 和文件；对令牌、密钥、密码、连接字符串等敏感信息必须用占位符替换，绝不复制原文。结尾说明当前需要用户做什么，任务完成则写“nothing”。当结果属于新结构（如文件树、调用树、部件间流程或布局）时，可添加至多一个小型可视化，单个新增或移动文件只用文字路径表示。该技能还要求省略工具调用过程，不重复用户已能看到的 diff 和输出，不编造进度，不解释推理或方法合理性。当用户询问自上次消息以来发生了什么时，按 catch-up.md 的回复顺序和图片规则执行，其规则在首行、末行和视觉呈现上替代上述规则，其余规则仍然适用。该技能仅适用于本次回复，不会成为会话的标准语域，被省略的推理仍应写入 ADR 和规格文档。