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一个用于识别并清理“废话注释”的技能:只标记那些单纯复述代码、没有解释原因的低价值注释,并在用户确认后删除。支持按数量或全部查找,保留解释意图、兼容性、架构、变通方案等有价值注释。
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更新于 11-11 00:16
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一个用于识别并清理“废话注释”的技能:只标记那些单纯复述代码、没有解释原因的低价值注释,并在用户确认后删除。支持按数量或全部查找,保留解释意图、兼容性、架构、变通方案等有价值注释。
面向 SaaS 定价决策的技能,帮助设计定价模型、套餐分层与变现策略,涵盖价值指标、定价调研、功能门控、折扣框架与涨价流程,并给出可执行的检查清单。
用于评估与达成产品市场契合(PMF)的专家框架,整合 Sean Ellis 调研、留存曲线、领先指标、细分市场分析与规模化决策等方法,帮助判断是否具备 PMF 及何时扩张。
一个用于应用 K.I.S.S(Keep It Simple, Stupid)原则的技能,帮助系统性地降低不必要的复杂度,同时保持功能与效果。适用于代码审查、功能设计、架构设计、问题求解与用户体验改进等场景。
面向 Magento 2 的高级 PHP 开发技能,强调遵循 PSR-12 与 Magento 编码标准,用于编写 PHP 代码、实现业务逻辑并保证代码质量与规范。
面向 Azure Container Registry(ACR)的专家知识技能,覆盖故障排查、最佳实践、决策、架构设计、配额限制、安全、配置、集成与部署,结合本地速查内容与远程文档获取能力。
面向 Azure Speech(Foundry Tools)开发的专家知识技能,聚合官方文档提供故障排查、最佳实践、决策与迁移、配额限制、安全合规、配置、集成编码模式及部署指引,并可按索引读取本地速查内容或远程抓取文档。
ToolUniverse 的 Dataset Discovery 技能用于为科研问题寻找并评估研究数据集。它先判断研究问题所需的最低数据要求(研究设计、变量、人群),再按跨仓库检索、领域专用仓库检索、文献溯源三层策略搜索数据集,随后从变量、设计匹配、样本、获取方式、质量等维度评估数据集是否适用,最后下载数据并用 Python 实际分析、如实报告结果。适用于需要纵向/横断面/实验设计数据、特定调查或队列、组学数据等场景。
refactorkit 是一个只读的代码库重构调研技能:它读取仓库的变更历史、模块形态与测试,找出结构性问题,按两道门槛筛选并排序候选,最多推荐一个,并写成可评审的 Markdown 提案。它只提议、从不修改源码。
一个面向 Claude Code 与 Codex 的多智能体流水线技能:用 GitNexus 知识图谱和 ABCoder AST 分析仓库架构,自动生成 Trellis 任务 PRD,再由并行 Codex 智能体填充项目专属的开发规范文档,避免通用模板与占位内容。
planning-with-files 是一套面向多步骤 AI 智能体工作的持久化文件规划技能,用磁盘上的 Markdown 文件充当“工作记忆”,保存 task_plan.md、findings.md 与 progress.md,并通过生命周期钩子注入所选项目状态,帮助智能体在长任务中保持目标、发现与进度不丢失。
这是一个用于生成品牌产品发布邮件的技能,产出一封居中的单栏 HTML 邮件,不含邮件正文外的界面装饰。它把邮件当作营销作品处理:一个大创意、一个 CTA。工作流包括读取 DESIGN.md、从简报中选取品牌与产品、生成真实的字标、产品名与一句利益点,并按顺序排布报头、主视觉、眉题、标题组合、正文、主 CTA、规格网格与页脚。邮件使用内联 CSS,无外部图片,以 600–680px 单栏居中,页面带底色以呈现“页面上的邮件”效果。
Motion Frames 是一个用于生成单帧动态设计构图的技能,通过纯 CSS 动画实现循环播放效果,包含旋转文字环、动画地球、计时器和视差标签等元素,可作为海报帧供导出器捕获为视频。
客户/用户分群分析技能,用于识别不同客户群体、分析各群体行为并输出可执行的运营策略。基于用户属性和行为指标,通过k-means聚类或规则分群,生成群体画像。
content-writer 是 nowork-studio/notfair-plugin 提供的一个内容写作技能,用于撰写符合 SEO 优化的博客文章、落地页以及进行内容改进,遵循 Google 的 E-E-A-T 与 Helpful Content 指南。该技能可处理新内容创作等任务。其规范工作流要求先完整阅读 ../../seo/content-writer/WORKFLOW.md,再将其作为当前工作流执行,并将该文件中的所有相对引用解析到 ../../seo/content-writer/ 目录下。
OpenFold3 NIM 是 NVIDIA BioNeMo 提供的生物分子结构预测微服务技能,支持蛋白质、DNA、RNA、小分子配体及多实体组装体预测,可通过 NVIDIA 托管 API 或本地 Docker NIM 调用。
竞品情报智能体:监控竞争对手网站、定价、内容、招聘与产品更新,检测变化并生成含战略含义的情报报告,随时间积累历史上下文,定位为分析而非原始抓取。
full-codebase-migrator 是一款利用超大上下文窗口通读整个代码库、并输出逐文件迁移计划的技能,支持 JS 转 TS、React 类组件转 Hooks、框架迁移等场景。
用于生成 TAM/SAM/SOM 市场规模分析的 Claude 技能,结合自上而下与自下而上估算并交叉验证,输出含方法论、数据来源与敏感性区间的 market-sizing.md。
面向客户入驻咨询的多智能体编排技能:由指挥官智能体并行调度工作流审计、技术栈梳理与策略起草三个子智能体,汇总为一份客户入驻评估报告。
Decodie 的 Explain 模式,用于解释用户选中或粘贴的代码:说明其作用、工作方式、潜在问题与改进建议。默认仅在聊天中输出,不写入磁盘,仅当用户明确要求保存时才写入 .decodie/ 目录。
Decodie 的 Flag Stale 模式,是 verify 模式的快速、CI 友好替代方案。它针对索引中每个带有 verified_sha 的条目,检查其源文件自该 SHA 以来是否发生变更,若发生变更则将该条目标记为 stale: true。该模式不读取源文件、不重新计算锚点哈希,仅通过 git diff --name-only 将文件名与 git 历史进行比对,因此速度足够快,适合在 CI 中运行。它只修改 .decodie/index.json,不修改其他内容,并且是单向操作——只能把条目从新鲜翻转为过期,清除过期状态需要运行 verify 模式。该模式接收参数,始终作用于完整索引,适合在持续集成流程中快速发现因源码改动而失效的条目,但要求当前处于 git 仓库中且索引非空。
Decodie 的 Observe(观察)模式:一种在编码过程中实时记录编码决策、模式与语言特性的学习型技能。它会在 .decodie/ 目录生成结构化学习条目,供 VSCode 扩展、Web UI 和 GitHub 集成消费,便于回溯每处代码选择的理由。
Decodie 的 Overview 模式技能:为文件、目录或项目生成高层概览,回答“这是什么、如何组织”,输出一条以入门为目标的摘要条目,并默认持久化到 .decodie/ 目录。