data-seeding-fixtures-builder
Data Seeding & Fixtures Builder 是一个用于为开发与测试生成确定性种子数据的技能，基于 Prisma 与 @faker-js/faker 提供工厂函数、真实感 fixtures、关系构建、环境专属种子以及数据库重置脚本。它通过固定 faker.seed 实现可复现数据，支持开发、预发布、测试等不同环境的数据规模，并可与 Playwright 等 E2E 测试集成，在测试前后自动创建与清理数据。
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更新于 11-10 00:15
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docs-starter-kit
docs-starter-kit 是一个用于生成开源与内部项目文档模板的技能，覆盖 README、CONTRIBUTING、SECURITY、CODE_OF_CONDUCT、LICENSE、CHANGELOG 等文件，帮助项目快速建立完整、规范的文档结构。
monorepo-ci-optimizer
用于优化 monorepo 的 CI 流水线：通过检测受影响的包/应用，只运行必要的构建与测试，涵盖 Turborepo、Nx、远程缓存、矩阵策略与并行执行等做法。
postmortem-writer
用于编写事故复盘文档的技能，按 SRE 实践生成包含时间线、根因分析、贡献因素、行动项与负责人的完整复盘报告。
prompt-regression-tester
Prompt Regression Tester 是一个用于系统性测试提示词变更、防止回归的测试框架，可对比新旧提示词在测试用例上的输出，给出差异摘要、稳定性指标、破坏分析与修复建议。
release-automation-builder
自动化软件发布与包发布的技能，支持通过 Changesets 或 semantic-release 处理版本号管理、变更日志生成、Git 标签与发布说明，并可配合 GitHub Actions 实现 NPM 与 Docker 镜像发布。
state-ux-flow-builder
用于统一数据获取流程中加载、错误、空状态与成功视图的 UX 状态构建技能，提供状态机思路与可复用实现模式。
zustand-state-builder
zustand-state-builder 是一个基于 Zustand 的轻量级状态管理技能，使用 TypeScript 构建可扩展的 store，支持持久化、DevTools 和模块化切片模式，适合需要全局状态的前端应用。
exploring-llm-evaluations
PostHog AI 可观测性评估技能，用于管理三类评估器（hog 确定性代码、llm_judge 提示词、sentiment 情感），覆盖配置、运行、结果查询与报告全流程。
skills-store
PostHog Skills Store 是存放团队共享智能体技能（Agent Skills）的仓库，通过 PostHog MCP 工具进行发现、加载、创建、更新、归档等管理，支持渐进式披露与按需拉取捆绑文件。
debugging-local-replay
这是一个用于排查本地开发环境中会话回放（Session Replay）不工作的调试技能。当开发者反馈「本地回放不工作」或「录制没有显示出来」时，可按层逐步排查本地回放流水线中的问题。会话回放流水线包含 Browser SDK → /s 端点（Caddy 代理 :8000）→ capture-replay（Rust，:3306）→ Kafka（session_recording_snapshot_item_events 主题）→ ingestion-sessionreplay（Node，:6740）→ SeaweedFS（blob 存储，:8333）→ recording-api（Node，:6741）→ 前端。任一环节断裂都会导致 UI 中无录制。该技能提供按症状定位的指南（如无 /s 请求、/s 返回 200 但列表无录制、回放卡在缓冲、录制脚本 MIME 类型或 CORS 错误），并引导检查 SDK 是否尝试录制、所需进程与端口是否运行、Docker 依赖是否健康、数据是否流经 Kafka、SeaweedFS 是否可访问，以及常见失败参考。
zlib-download
通过统一命令行从 Z-Library 与 Anna's Archive 搜索和下载书籍、论文或电子书的技能。需先做环境预检并配置账号或 API Key，支持按语言、格式、来源过滤，搜索后按编号选择再下载。
rag-agent-builder
rag-agent-builder 是一个用于构建检索增强生成（RAG）应用的中文技能/工具，目标是结合大语言模型与外部知识源，让 AI 问答基于可检索的资料而非仅依赖训练数据。它覆盖 RAG 的核心环节：文档切分、向量嵌入、向量数据库、检索策略、上下文拼接与答案生成，并给出基础 RAG、智能体 RAG、纠正式 RAG（CRAG）等架构模式。资料中提供了基本流程示例、检索策略示例与脚本工具说明，并列出可搭配的框架（LangChain、LlamaIndex、CrewAI）、向量数据库（Pinecone、Weaviate、Milvus、Chroma、Qdrant）、嵌入模型以及评估指标。适合希望搭建文档问答、知识库检索、企业内部搜索等场景的开发者参考，但具体安装命令、运行环境与许可信息资料中暂未提供。
content-distribution
内容分发方法论技能，把分发当作与创作同等重要的工作。按受众与内容类型匹配自有、赢得与付费渠道，强调渠道契合而非广撒网，并给出渠道分类、受众匹配、节奏与效果衡量框架。
experiment-design
一套用于设计可信实验（A/B 测试、多变量测试、留出组）的方法论，强调假设撰写、样本量与最小可检测效应、测试时长、分段分析、交互效应、序贯检验与预承诺决策，帮助团队避免因实验设计草率而做出错误决策。
product-analytics-setup
产品分析埋点设置（Product Analytics Setup）是一套面向产品经理与分析师的方法论，用于在产品中正确、规范地实施分析埋点。它聚焦执行的纪律性：事件分类法设计、属性设计、命名规范、模式版本化、身份拼接、漏斗构建、群组定义与留存测量。其核心心智模型是“埋点层级”：事件是最基本的原子事实，属性描述事件，身份把事件映射到人，群组是跨事件的筛选，漏斗是事件序列，留存衡量重复行为；底层不正确则上层结构不可信。事件设计遵循过去式、动作导向、对象-动作格式，并区分“动词（是事件）”与“状态（是属性）”。属性分为事件级与用户级，需注意数据类型纪律（枚举用字符串、数量用数字、时间戳用 ISO 8601）。命名需选定一种规范并强制执行。模式变更分加法式（安全）与破坏式（需迁移），并通过代码中定义数据契约、代码评审与 CI 检查来保障。漏斗需注意顺序、时间窗口与锚点事件；群组与留存提供多种定义方式。此外还涵盖北极星指标与支撑指标的选择、可信仪表盘原则、埋点债务与常见失败模式。该技能不涉及测量策略、实验解读、付费媒体分析或平台选型。
drm-pentesting-toolkit
DRM Pentesting Toolkit 是一个基于插件的 DRM 渗透测试工具包，提供 CustomTkinter 图形界面，用于管理 DRM 设备（Widevine .wvd、PlayReady .prd）、从 MPD 清单中提取 PSSH、与许可证服务器通信以及下载受保护内容。它支持加载和验证 Widevine/PlayReady 设备文件、解析 DASH/MPD 清单中的 PSSH 数据、从许可证服务器提取解密密钥、生成内嵌密钥的 M3U 播放列表、通过 N_m3u8DL-RE 下载并解密内容、管理凭据、代理和 HTTP 配置，并通过插件栈系统串联多个操作。该工具以 Python 编写，依赖 customtkinter、pywidevine、pyplayready、requests、Brotli、protobuf 等库，插件为 plugins/ 目录下定义 run() 函数的 Python 文件，通过内省自动检测所需参数并在链式插件间传递结果。
pentester-mcp-security-tools
Pentester-MCP 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的安全测试工具集成服务，将 nmap、sqlmap、ffuf、gobuster、nuclei、impacket、hydra 等 200 多个开源渗透测试工具封装为可供 AI 助手调用的接口，并通过 Docker 沙箱隔离执行。
sec-edgar-skill
基于 EdgarTools 的 SEC EDGAR 财报分析技能，用于查询与分析 10-K、10-Q、8-K、Form 4 等 SEC 申报文件，获取公司财务数据、内部人交易与收入趋势。使用前须设置身份并安装 edgartools。
xiaohongshu-ai-feed
AI小红书信息源工具，每日自动扫描小红书 AI 相关笔记，按点赞、分享、评论等互动量筛选最火内容，智能聚类后生成深色主题 HTML 日报，支持自定义关键词、按日期查询、时间范围查询和每日自动订阅。
use-ryvn
Ryvn 基础设施操作技能：通过 ryvn CLI 管理组织、环境、服务与部署，支持蓝图、发布通道、晋升流水线、维护窗口、变量组、预览部署及日志与任务排障。
scenario-roblox-gameplay
该技能用于在 Roblox Studio 中构建游戏玩法系统，面向 NPC 或敌人 AI 的巡逻、追击与攻击、状态机或行为树、寻路卡住、命中判定、连招与击退、载具物理等场景。核心立场是客户端只发送意图，服务器用空间查询决定每次命中，所有数值都需实测。技能包含安装引导、查询探针、Lune 单元测试、NPC 群体性能基准、追猎与战斗验证、载具构建与审计等流程，并给出默认参数表（如思考频率、路径预算、检测与攻击范围、连招伤害与间隔、悬挂参数等）以及常见错误与修复对照。适用于需要可测量、可测试的 Roblox 玩法系统开发。
cloudflare-nextjs
该技能用于通过 OpenNext 适配器（@opennextjs/cloudflare）将 Next.js 应用部署到 Cloudflare Workers。适配器会先执行标准的 Next.js 构建，再把输出转换为可在 Workers 运行时上运行的形式，依赖 Node.js 兼容层（nodejs_compat），而非 Edge 运行时。适用于 SSR、ISR、SSG、App Router 或 Pages Router 项目，并涉及 getCloudflareContext、绑定、缓存分层、多 Worker、skew protection 等相关配置与错误处理。
sci-search
Sci-Search 是面向科研流程的学术论文检索与指标分析技能，可同时检索 arXiv、PubMed、Web of Science、Springer Nature、Scopus、Semantic Scholar 和 OpenAlex 七个来源，并补充 JCR 分区、影响因子（IF）与引用次数，生成 Markdown 检索报告；部分来源需配置 API 密钥。