hebrew-document-generator
用于生成希伯来语文档(PDF、DOCX/Word、PPTX)的技能,处理 RTL 排版、希伯来文与英文混排的双向文本及希伯来字体。输出为自动生成的版式模板,非法律或税务意见,需自行填写并核实。
找到适合任务的 Agent Skill,阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-11 00:16
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用于生成希伯来语文档(PDF、DOCX/Word、PPTX)的技能,处理 RTL 排版、希伯来文与英文混排的双向文本及希伯来字体。输出为自动生成的版式模板,非法律或税务意见,需自行填写并核实。
Supanova Design Engine 是一套面向 LLM 的落地页设计规范,用纯 HTML 与 Tailwind CSS(CDN)生成高质感、以转化为目标的落地页,并纠正模型默认的 UI 套路。默认基线为设计变化度 8、动效强度 6、视觉密度 3,用途为转化。
web-design-guidelines 是一个用于审查 UI 代码是否符合 Web Interface Guidelines 的技能。它会在每次审查前从指定源地址获取最新规则,读取用户指定的文件或模式,逐条对照规则检查,并以简洁的 file:line 格式输出发现的问题。适用于在编码完成后进行无障碍、性能与最佳实践审计,也可用于回答“审查我的 UI”“检查无障碍”“审计设计”“审查 UX”等请求。若用户未指定文件,会先询问要审查哪些文件。
zenmux-codex-pets 是一个用于把该技能内置的 ZenMux Codex APP 宠物(pets)安装到用户 Codex 宠物目录的技能。它通过复制 pets/ 目录下的每个宠物文件夹到目标目录完成安装,适合需要安装、复制、启用或设置 Codex 宠物的场景。
面向 openclaw 用户的 aixyz 分步指南:从零安装 Bun、用 create-aixyz-app 脚手架创建 AI 智能体,部署到公网,配置 x402 加密支付并在 ERC-8004 链上注册,使其可被其他智能体发现与付费调用。
该技能将规格说明转换为按依赖排序的分阶段实施计划,适用于规格完成之后、执行开始之前。它可进行架构设计、任务拆解、依赖分析与质量检查,并记录规划决策权衡。
pierre-guard 是一个用于保护 Plannotator 代码审查界面中 @pierre/diffs 集成不被破坏的技能。Plannotator 的代码审查 UI 封装了开源 diff 渲染器 @pierre/diffs,该渲染器使用 Shadow DOM。集成逻辑集中在 DiffViewer.tsx 单个文件中,但依赖未公开的内部实现,包括 shadow DOM 选择器、CSS 变量名和网格布局假设。该技能帮助开发者在修改 DiffViewer.tsx、升级 @pierre/diffs 或调整相关 UI 时,验证改动不会破坏这一集成契约。它提供了需要守护的 API 表面清单、Shadow DOM 选择器列表、CSS 变量覆盖与注入说明、网格布局假设,以及完整的验证检查清单和升级流程。
学术写作润色与翻译技能,按 Nature、IEEE、Elsevier 或中性学术风格选择单一 venue 配置,保留引用、数字等证据性 token,输出内联 Markdown 与可追溯摘要。
该技能是一个面向纪录片音乐项目的网络安全研究助手,用于调研恶意软件分析、CVE 漏洞、攻击归因报告以及黑客社区来源。当专辑主题涉及网络安全事件或威胁行为者时使用。它按来源层级(技术一手资料、安全研究、新闻报道、社区来源)收集并整理资料,输出包含关键事实、技术细节、归因、时间线、可引用语句和歌词素材的结构化报告,并标注需要人工核实的内容。
用于在Next.js页面中制作并导出iOS App Store营销截图的技能:把应用截图包装成广告式画面,通过html-to-image按苹果要求的iPhone/iPad分辨率导出,支持多语言、主题预设与设备切换。
Vercel React Best Practices 是由 Vercel 工程团队维护的 React 与 Next.js 性能优化指南,包含 8 个类别、共 45 条规则,并按影响程度划分优先级,用于指导自动化重构与代码生成。它适用于编写新的 React 组件或 Next.js 页面、实现客户端或服务端数据获取、审查代码性能问题、重构现有 React/Next.js 代码,以及优化打包体积或加载时间等场景。规则类别按优先级依次为:消除瀑布流(CRITICAL,async-)、打包体积优化(CRITICAL,bundle-)、服务端性能(HIGH,server-)、客户端数据获取(MEDIUM-HIGH,client-)、重渲染优化(MEDIUM,rerender-)、渲染性能(MEDIUM,rendering-)、JavaScript 性能(LOW-MEDIUM,js-)以及高级模式(LOW,advanced-)。每条规则文件包含规则重要性说明、错误代码示例及解释、正确代码示例及解释,以及额外上下文与参考。完整指南可参见 AGENTS.md。
“模拟器思维”技能:遇到问题时先找出全世界最懂该问题的人,再让 AI 模拟此人基于其公开思想、著作与言论作答,而非直接问“你怎么看”。触发词包括最强大脑、顶级专家、世界级、best minds、谁最懂这个。
Email Triage 是一款 AI 驱动的收件箱分类技能,它会读取邮箱中的每一封邮件,按照重要性(是否有助于用户的目标、关系或业务成果)和紧迫性(是否需要尽快处理或存在时间敏感截止日期)进行判断,采用艾森豪威尔矩阵将邮件分为四个象限:紧急且重要、重要不紧急、紧急不重要、以及两者皆否。对于需要回复的邮件,它还会以用户的语气起草回复草稿,供用户审阅后发送。该技能通过预过滤环节静默跳过可忽略的自动日历通知,并通过结构性检查(如 noreply 地址、自动化消息、抄送、交易类邮件等)判断邮件是否需要回复。用户需要提供姓名、职位、公司、行业、签名档以及活跃客户名单等占位信息,活跃客户享有更高的优先级和更低的判定阈值。最终输出为一份按优先级分组的分类报告,并可通过 Gmail 工具创建草稿。
local-build 是一个用于 React Native / Expo 项目本地构建的技能,通过直接调用平台工具链生成可安装的构建产物。它会为项目生成两个 shell 脚本:build-android.sh 使用 ./gradlew assembleRelease 构建 Release APK 并复制到 builds/ 目录;build-ios.sh 使用 xcodebuild 构建 iOS 模拟器用的 Release .app 并复制到 builds/ 目录。脚本每次运行会替换上一次的产物,输出路径固定可预测。之所以需要它,是因为 Expo 项目的 Debug 构建会包含 expo-dev-client 并弹出「Development Servers」选择器而非应用界面,而端到端测试、同事预览或真机安装都需要 Release 构建。
agent-browser 是 Vercel Labs 推出的外部浏览器自动化命令行工具,用于网页测试、表单填写、截图与数据提取。它不随 Archon 捆绑,需单独安装,属于可选依赖,主要用于端到端与 UI 测试流程。
validate-ui 是 Archon 项目中的一项端到端验证技能,用于通过浏览器自动化和代码库审查,全面测试 Archon Web UI。它覆盖仪表盘、项目管理、聊天界面、会话管理、工作流管理、项目范围视图、SSE 实时基础设施以及 UI/UX 质量审计等模块。该技能会先清理旧进程、安装 agent-browser、启动前后端服务并准备测试数据,然后按测试套件逐项验证界面渲染、交互行为、实时流式更新、错误处理与视觉一致性,最终判断 Archon 在管理并行智能体、执行自定义工作流和提供智能体工作可见性方面是否达到最佳表现。
piv-review-changes 是一个用于对最近变更文件进行技术代码审查的技能。它会在提交代码前,检查新增和修改的文件中是否存在逻辑错误、安全问题、性能问题以及代码质量与规范符合性问题,并生成一份审查报告。该技能强调以可读性和简洁性为核心的审查理念,要求先了解代码库的既有标准与模式,再结合 git 状态与差异逐文件完整阅读,最后将发现的问题按严重程度记录到指定报告中。
用于指导开发者用 TypeScript、React 及官方脚手架构建 Datadog Apps 的技能,涵盖本地搭建、构建上传发布、CI/CD、数据查询与故障排查等参考,适合需源码管理与自定义逻辑的场景。
Dask 是一个用于并行与分布式计算的 Python 库,可将 pandas、NumPy 等操作扩展到超出内存的数据集。它支持单机处理大于内存的数据、利用多核并行加速计算,并可跨多台机器进行分布式计算,规模从笔记本(约 100 GiB)到集群(约 100 TiB)不等,同时保持熟悉的 Python API。该技能适用于处理超过可用内存的数据集、将 pandas 或 NumPy 操作扩展到更大数据、并行化计算、高效处理多个文件(CSV、Parquet、JSON、文本日志)以及构建带任务依赖的自定义并行工作流。Dask 提供五个核心组件:DataFrames(并行 pandas 操作)、Arrays(并行 NumPy 操作)、Bags(非结构化数据的并行处理)、Futures(基于任务的并行化)和 Schedulers(执行后端)。
Denario 是一个多智能体 AI 科研辅助系统,可自动化从数据分析到论文发表的研究流程,涵盖假设生成、方法设计、计算实验与 LaTeX 论文撰写,基于 AG2 与 LangGraph 构建。
Ensembl 数据库技能用于访问和查询 EMBL-EBI 维护的 Ensembl 基因组数据库 REST API,覆盖 250 多个物种。支持基因查询、序列获取、变异分析、比较基因组学、同源基因查找、VEP 预测、基因组区域分析以及不同基因组组装版本间的坐标转换。当前版本为 115(2025 年 9 月)。可通过 Python 的 ensembl_rest 包或直接调用 REST API 使用,适用于基因组研究流程中的数据集成与查询。
该技能用于针对特定编程语言与框架执行安全最佳实践审查并提出改进建议。它首先识别当前项目所使用的前端和后端语言与框架,然后从技能的 references 目录加载对应的安全文档(文件名格式为 <language>-<framework>-<stack>-security.md,以及框架无关的 <language>-general-<stack>-security.md)作为审查依据。技能支持三种工作模式:一是编写默认安全的代码,适用于新项目或新代码;二是在日常工作中被动检测重大漏洞;三是按用户要求生成带严重性分级与编号的漏洞报告并协助修复。审查范围覆盖前后端,报告以 Markdown 文件形式输出(默认 security_best_practices_report.md),并包含执行摘要、严重性分区、行号引用和关键发现的一句话影响说明。修复时建议逐项处理,避免破坏现有功能。
该技能用于借助 Wireshark 捕获、过滤和分析网络数据包,支持安全调查、性能优化与故障排查,可系统分析网络协议、检测异常并从 PCAP 文件重建网络会话。
用于 Java 项目 GitHub issue 分诊的技能:按 bug、功能请求、问题、重复、无效等分类,并评估 P0-P3 优先级,配合 GitHub MCP 或 gh CLI 批量处理、打标签与回复。