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更新于 10-14 00:01

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224,637 个结果

caveman-review

caveman-review 是一个压缩式代码审查技能，用「一行一条发现」的方式输出代码审查评论，每条包含位置、问题和修复方案，避免冗长铺垫。它适用于 /caveman-review 命令、审查 PR 或审查 diff 的场景。评论采用「L<行号>: <问题>. <修复>.」格式，多文件 diff 时使用「<文件>:L<行号>: ...」。可选用严重级别前缀：🔴 bug（会导致故障的破坏性行为）、🟡 risk（能工作但脆弱，如竞态、缺少空值检查、吞掉错误）、🔵 nit（风格、命名、微优化，作者可忽略）、❓ q（真正的问题而非建议）。规则要求省略「我注意到……」「似乎……」「你可能想考虑……」等铺垫、空洞赞美、复述代码行为以及「也许/可能/我认为」等模糊措辞；保留精确行号、用反引号标注准确的符号/函数/变量名、具体修复方案而非「考虑重构」，以及当修复原因不明显时给出原因。对于安全类发现、架构分歧和新成员上手场景，会临时退出简洁模式，改用正常段落说明后再恢复简洁。该技能仅做审查，不写代码修复、不批准或请求变更、不运行 linter，输出可直接粘贴到 PR 的评论；说出「stop caveman-review」或「normal mode」可恢复冗长审查风格。

编程与开发397,190 次安装

caveman-compress

caveman-compress 是一个用于压缩自然语言记忆文件的技能，可将 CLAUDE.md、待办清单、偏好设置等文件转换为「caveman-speak」简写格式，以减少输入 token 消耗。压缩后的版本会覆盖原文件，同时把可读备份保存为 <filename>.original.md，且备份文件不放在源文件旁边，而是存放在树外数据目录（如 $XDG_DATA_HOME/caveman-compress/backups/<parent-dir-name>/，Windows 下为 %LOCALAPPDATA%caveman-compressbackups<parent-dir-name>），以避免技能自动加载器将其当作活动文件重复读取。触发方式为输入 /caveman-compress <filepath>，或用户提出压缩记忆文件时调用。压缩过程通过 scripts/ 下的脚本执行，命令为 python3 -m scripts <absolute_filepath>，脚本会检测文件类型、调用 Claude 压缩、校验输出，若有错误则用 Claude 定点修复（仅定向修复，不重新压缩），最多重试 2 次，仍失败则向用户报告错误并保持原文件不变。

办公与效率395,905 次安装

codex-pet

codex-pet 是一个运行在 RunComfy 上的 Codex Pet 生成技能，用于把一张参考图转换成 Codex 兼容的自定义桌面宠物。它通过一次 GPT Image 2 图像编辑调用生成一张 Q 版标准姿态图，再用 ImageMagick 的位移、旋转、眨眼等微变换确定性地拼出 8 列 × 9 行、共 1536×1872 的精灵图集（spritesheet.webp），并生成对应的 pet.json 清单文件。把这两个文件放进 ${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/<name>/ 目录后，Codex 就能在 8 个内置宠物旁边识别到这个自定义宠物。相比 OpenAI 官方 hatch-pet 技能，它不依赖 Codex Pro 和 $imagegen 系统技能，只需要一个 RUNCOMFY_TOKEN 以及 runcomfy、magick 命令。

设计与创作395,494 次安装

lark-okr

飞书 OKR 管理工具，用于查看和编辑 OKR 周期、目标、关键结果、对齐关系、量化指标与进展记录。用户可借此查看自己或他人的 OKR、批量创建目标与关键结果、更新数字进度或文字进展、调整顺位与权重、处理对齐关系以及查询和创建评论。该工具不负责待办任务管理（lark-task）、日程/会议安排（lark-calendar）和绩效评估。使用前需先读取 lark-shared/SKILL.md 获取认证与权限信息，默认以 --as user 身份操作，也支持 --as bot 查看他人 OKR。

办公与效率394,888 次安装

vercel-composition-patterns

vercel-composition-patterns 是一套面向 React 的组件组合模式指南，来自 vercel-labs/agent-skills 技能仓库，目标是帮助开发者构建灵活、可维护的 React 组件，并让代码库在规模扩大后仍便于人类与 AI 智能体协作。它的核心主张是避免通过不断增加布尔（boolean）属性来定制组件行为，而改用组合（composition）的方式，例如复合组件（compound components）、状态提升以及内部结构编排。该技能给出了按优先级划分的规则分类，包括组件架构（高优先级）、状态管理（中优先级）、实现模式（中优先级）以及 React 19 API（中优先级），并配套具体的规则文件与代码示例。它适用于重构存在大量布尔属性的组件、构建可复用组件库、设计灵活的组件 API、评审组件架构，以及处理复合组件或 context provider 等场景。

前端与建站390,215 次安装

brainstorming

Brainstorming 是 obra/superpowers 中的一个技能，用于在任何创作性工作开始之前先弄清用户真正想要什么以及为什么。它要求在创建功能、构建组件、增加功能、修改行为或规划新内容之前使用。该技能的核心是：在动手构建之前，通过开放式提问、对话和逐步复述，帮助用户想清楚自己的需求，避免因假设偏差而做出错误的东西。技能包含对话流程、需求规模判断、书面设计文档编写、以及可选的浏览器可视化辅助工具等机制。

智能体与模型389,856 次安装

embedded-captions

embedded-captions 是 HeyGen HyperFrames 体系下的字幕技能，用于给已有的单人出镜口播视频添加字幕，而不修改原始画面素材。它通过抠像（matting）将主体与背景分离，使字幕既能以干净的下三分之一字幕条（rail）呈现在人物前方，也能把关键高光词（embed）合成到人物背后的场景中，从而产生主体遮挡文字的层次效果。技能覆盖转录、音频包络、安全区分析、预览与合成渲染的完整流程，并提供一套包含 35 个身份的目录（CATALOG.md），用户从中挑选一个身份，引擎与编译方式由目录行推导。适用于讲解类、口播类、访谈类视频，不适合多主体、硬切镜头、无人物、无语音或已带烧录字幕的素材。

设计与创作384,895 次安装

full-output-enforcement

Full-Output Enforcement 是一个用于约束大语言模型输出行为、防止内容被截断和占位的指令型技能。它将任务视为生产关键任务，要求模型输出完整结果，而非为节省篇幅而简化。技能明确列出了一批被禁止的输出模式，包括代码中的省略注释（如 // TODO、// 实现此处、// 同上）、占位符（如裸 ...）以及散文式的收尾用语（如“如需继续请告诉我”“其余部分同理”等）。它还禁止结构性捷径，例如在需要完整实现时只给骨架、跳过中间章节、用示例加说明替代重复逻辑，或只描述代码应做什么而不写出代码。执行流程分为三步：先通读请求并锁定可交付物的数量，再完整生成每一项，最后在输出前重新核对请求与交付物是否一一对应。对于长输出，技能要求在接近 token 上限时不要压缩或跳过内容，而是在干净的断点处结束，并附上暂停提示，格式为 [PAUSED — X of Y complete. Send "continue" to resume from: next section name]，用户发送 continue 后从断点继续，不重述、不重复。最后提供快速检查清单，确保输出中不出现被禁模式、所有请求项均已完成、代码块为可运行代码、没有因节省空间而被缩短。

编程与开发383,010 次安装

pr-to-video

pr-to-video 是一个 HyperFrames 技能，用于把 GitHub pull request 转换成代码变更讲解视频，比如变更日志、功能发布或问题修复说明。它通过 gh 读取 PR（URL、owner/repo#N 或已检出仓库中的“this PR”），提取 PR 信息与 diff，规划逐帧脚本，并通过 HyperFrames 工作流生成最终视频。整个流程包括设置项目、摄取 PR、建立设计系统、编写分镜与脚本、生成音频、逐帧视觉设计以及最终渲染。它采用固定的 code-editorial 风格，需要 npx hyperframes 命令与 GitHub 访问权限。

编程与开发380,492 次安装

gpt-taste

gpt-taste 是 leonxlnx/taste-skill 下的一个前端设计工程技能，定位为高端 UX/UI 与 GSAP 动效工程。它通过一套明确的约束与流程，抑制大模型在前端界面生成中的常见统计偏差，例如窄容器导致的多行巨型标题、Bento 网格中出现空白死格、使用廉价元标签（如 SECTION 01、QUESTION 05）、按钮文字不可见、以及反复使用左右对称布局等问题。技能要求输出以 AIDA 结构组织页面，包含导航、注意力（Hero）、兴趣（Bento）、欲望（GSAP 滚动）、行动（页脚/定价）等段落，并使用超大垂直间距使各段落形成独立的影院式章节。在实现上，它要求使用 Python 驱动的确定性伪随机选择，从 Hero 架构、字体栈、组件架构和 GSAP 范式中随机组合，以避免重复同一套 UI。动效方面要求使用真实的 GSAP 与 ScrollTrigger，实现悬停物理、滚动固定、图片缩放淡出、文字逐词显现、卡片堆叠等效果，并强制适配 prefers-reduced-motion。该技能同时规定了 Hero 的 2 至 3 行铁律、Bento 网格零空格、禁用表情符号和廉价元标签、使用 picsum.photos 占位图并施加高级 CSS 滤镜等规则。

前端与建站377,764 次安装

industrial-brutalist-ui

这是一种将中世纪瑞士版式印刷、工业制造手册与复古未来航空／军事终端界面融合的网页 UI 设计技能。核心在于刚性模块化网格、极端的字体尺度对比、纯功能主义配色以及对模拟媒介退化效果（半色调、CRT 扫描线、位图抖动）的程序化模拟，目标是构建强调原始功能性、机械精度与高数据密度的数字界面，刻意摒弃常规消费级 UI 模式。资料给出两套互斥视觉原型：瑞士工业印刷（浅色底、巨型无衬线标题、可见分隔线、以警示红为唯一强调色）与战术遥测／CRT 终端（仅深色模式、等宽字体主导、高密度表格数据、技术框线与拟真硬件限制）。同时提供字体架构（宏观标题与微观数据字体及参数）、配色规则、布局与空间工程、UI 构件与符号、纹理后处理效果及 Web 工程指令等规范。

设计与创作376,143 次安装

stitch-design-taste

stitch-design-taste 是 leonxlnx/taste-skill 中面向 Google Stitch 的语义设计系统技能，用于生成供 Stitch 屏幕生成使用的 DESIGN.md 文件。该文件以自然语言描述配合精确数值（如色值、字体、组件行为），向 Stitch 的 AI 智能体传达一套统一的高阶设计语言，从而产出风格统一、避免通用模板化观感的界面。生成内容包括视觉氛围、色彩校准、字体架构、组件行为、布局原则、动效理念以及明令禁止的反模式清单。使用前需要具备 Google Stitch（labs.google/stitch）访问权限，可选配置 Stitch MCP Server 以便与 Cursor、Antigravity 或 Gemini CLI 进行程序化集成。文件中规定了强调色数量、饱和度、禁用紫色霓虹、禁用纯黑、字体选择偏好与禁用清单、首屏 Hero 结构、响应式折叠规则、弹簧物理动效参数等具体约束。

设计与创作374,203 次安装

runcomfy-cli

RunComfy CLI 是 RunComfy 平台的命令行客户端，一个二进制、一次登录即可调用其数百个模型端点，用于文生图、图像编辑、视频生成、唇形同步、换脸和 LoRA 训练等任务。该技能是所有其他 runcomfy-* 技能的基础：通过 npm 全局安装或 npx 零安装运行，使用 runcomfy login 或环境变量完成认证后，即可用 runcomfy run <model_id> --input '{...}' 调用任意模型，支持轮询状态、下载结果、脚本化编排和批处理。

通用与其它374,061 次安装

face-swap

face-swap 是 RunComfy 平台上的换脸技能，通过 runcomfy CLI 调用多种模型 API，将指定人脸或角色替换到图片或视频中。技能会根据用户意图（静态图或视频、保留动作或保留身份、单张或批量、写实或风格化）在多个模型端点间自动路由，包括 Wan 2-2 Animate（音频驱动角色动画）、GPT Image 2 Edit、Nano Banana 2 Edit、FLUX Kontext Pro 和 Kling 2-6 Motion Control Pro。使用前需安装 @runcomfy/cli 并登录，通过 runcomfy run <model_id> 传入 JSON 参数执行。该技能属双用途工具，文档要求使用者在调用前确认对人脸身份、源素材拥有权利，并确保输出平台允许合成媒体。技能本身不对输入做门禁，责任由操作者承担。

设计与创作373,730 次安装