vmake-video-remove-watermark
vmake-video-remove-watermark 是一个用于去除视频水印并修复被水印遮挡画面的技能，基于 vmake-labs-cli 的 video-remove-auto 工具。服务会自动识别需要移除的内容并修复帧画面，适合需要清理视频水印覆盖层的场景。
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更新于 11-12 00:15
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tooluniverse-clinical-data-integration
该技能提供端到端的药物安全审查流程，整合 FDA 标签、FAERS 不良事件报告、PRR/ROR 不成比例分析、药物基因组学生物标志物、临床试验数据与已发表文献。适用于监管评估、药物警戒和临床决策支持。核心原则包括：以 FDA 标签为权威基准、FAERS 信号需结合标签与文献佐证、不成比例分析不等于因果关系、药物基因组学可缩小风险人群范围。工作流分为药物识别、标签提取、FAERS 信号检测、药物基因组学、临床试验、文献证据和综合安全报告七个阶段，强调先查数据库而非凭记忆推断，并要求通过 Python 实际执行计算而非仅描述。
ocaml2moonbit-migration
该技能提供将 OCaml 项目、库、模块与测试套件迁移到地道 MoonBit 的指南，适用于把 OCaml 代码翻译为 MoonBit 或规划大规模迁移。核心原则是先移植行为、数据不变量与公开契约，再翻译语法；最常见的移植缺陷是把 OCaml 的 string（字节序列）静默强转为 MoonBit 的 String（UTF-16 文本），因此需按含义逐字段分类后再选类型。内容涵盖迁移工作流、类型映射速查表、Bytes 与 String 的区别、BytesView、整数与浮点语义、数据结构与查找表等，并给出可用 moon run -c 复现的探针示例。
auditing-mcp-servers-for-tool-poisoning
审计 MCP 服务器工具投毒、工具遮蔽、rug pull、SSRF 与未认证暴露的安全技能，使用 Invariant Labs 的 mcp-scan 做静态与运行时扫描，并配合手工检查与工具哈希固定。
building-devsecops-pipeline-with-gitlab-ci
该技能介绍如何用 GitLab CI/CD 构建 DevSecOps 流水线，将 SAST、DAST、容器扫描、依赖扫描、密钥检测与许可证合规等安全测试嵌入 CI/CD，实现安全左移，并借助 GitLab Duo AI 辅助识别 SAST 误报。
pp-stripe
pp-stripe 是一个驱动 stripe-pp-cli 的技能，提供 Stripe 全功能命令行访问，并附带本地 SQLite 镜像（支持全文检索、跨实体 SQL 和分析），可用于客户健康评分、催收队列、对账、订阅风险等运维分析。
digital-eguide
digital-eguide 是一个用于生成双页数字电子指南预览的技能：左页为封面，右页为内页跨版，采用生活方式创作者风格、大量留白、衬线展示标题与严谨分栏节奏。
magazine-web-ppt
用于演讲与营销场景的网页幻灯片技能：生成单文件 HTML 横向翻页演示稿，采用电子杂志与电子墨水混合视觉风格，含 WebGL 流体背景、衬线大标题、Lucide 线性图标与左右翻页交互，适合线下演讲、发布会与 Demo Day。
ab-test-analysis
这是一个用于严谨 A/B 测试统计分析的技能，适用于实验结束后的上线/不上线决策、结果显著性判断、样本比例失衡（SRM）检查、样本量规划以及结果争议时的规范化分析。它提供从确认实验设计、SRM 卡方检验、各变体指标与置信区间计算、显著性检验（率用双比例 z 检验、均值用 Welch t 检验）、护栏指标检查到生成上线/不上线/延长建议的完整流程，并附带分析脚本、统计检验参考、实验设计指南和报告模板。
semantic-model-builder
用于为指标、维度和实体构建结构化语义层文档的技能，可在定义业务指标、编写数据模型文档或搭建 dbt Semantic Layer 时激活。
om-auto-merge-triage
om-auto-merge-triage 是 open-mercato/skills 技能集合中的一个技能，用于从仓库中筛选并排序适合进入自动合并队列的开放 PR。它基于分层资格规则和 AI 判断，识别接近合并、修复有意义且重要的 PR，包括带有截图和有限修改请求的旧 PR。技能先按配置硬性门槛过滤，再按标签分层排序，对入围 PR 进行 AI 评估，最终提出建议并等待人工确认后，仅为确认的 PR 添加 automerge 标签。该技能本身不提交审查、不修复、不合并，也不移除任何标签，仅在人工确认后打一个标签和留下判断依据评论。
review-pr
review-pr 是 openclaw/openclaw 提供的脚本优先、只读式 GitHub PR 审查技能，用于确定性地分析拉取请求，并生成结构化审查结果，交接给 /prepare-pr。
mastra
Mastra 框架使用指南技能，强调不要依赖记忆中的旧 API，而应先查当前文档再写代码。涵盖包安装检查、嵌入式与远程文档查找、常见错误排查、版本迁移，以及 Agent、Workflow、Tool、Memory、RAG、Storage 等核心概念。
ai-engineer-expert
面向 AI 工程实践的专家级技能，覆盖 LLM 集成与编排、提示工程、RAG、向量库与嵌入、微调、智能体系统，以及模型部署、API 设计、限流与成本控制、错误回退、监控日志和安全防护等生产化主题。
pw-embedded-c-style
嵌入式 C 代码风格助手，基于 51 单片机教学项目的代码规范总结。默认使用蛇形命名（snake_case），可选驼峰命名，用于创建符合嵌入式规范的项目结构、优化代码风格、生成硬件驱动模板，适用于 51 单片机、STM32 等嵌入式 C 项目。
exploring-live-traffic
PostHog Web 分析 Live 标签页的使用技能，用于查看实时流量：在线用户、近30分钟浏览量、热门页面、来源、设备、浏览器、国家与机器人流量，并可将实时视图转为产品分析洞察。
threat-model
Threat Model 是面向代码库的安全威胁建模工具，用于系统化分析攻击面、信任边界与不可信数据流。它不满足于表层枚举风险，而是沿实际代码路径追踪不可信输入，将发现按根因聚类，并构建组合多个问题的漏洞利用链，从而给出有证据支撑的结构化威胁模型。适用于对代码库做安全评审、为认证/加密/文件 IO/网络/原生桥接等安全敏感功能做前置评估、评审新代码库或重大架构变更、以增量模式审查 PR 或近期提交的安全回归，以及安全事件后重新评估威胁态势。工作流包含十个阶段：差异分析（可选，限定到变更代码）、代码库调查、组件映射、资产识别、信任边界划分、数据流追踪、攻击面枚举、模式聚类（3 个以上同根因发现）、利用链构建、严重度校准与输出。核心分析技术包括数据流追踪、模式聚类、利用链、跨语言桥接分析和差异分析。输出两个文件：findings.json 作为机器可读的事实来源，可被 threat-patch 消费用于自动修复并跟踪发现状态；THREAT-MODEL.md 为人类可读文档，含概览、信任边界、攻击面、系统性发现、利用链和严重性校准六个部分。支持全量分析与差异分析两种模式，差异分析适合日常持续审查。
frontend-design
frontend-design 是一个面向前端界面设计与实现的工作流技能，强调按用户、任务、内容、产品类别与技术约束做适配，而不是套用单一视觉风格。无障碍、功能正确、响应式可用等属于硬性门槛。
mvpfy-setup
MVPFy 初始化技能：在消费方项目中准备、校验并更新 MVPFy 结构，安装技能并保留 MVP.md 与既有状态。
subnautica-ii-deep-synergy-coop-mod
基于 BepInEx 的《深海迷航2》(Subnautica 2) 多人联机模组，提供同步合作玩法、自适应难度缩放与共享世界状态，支持 P2P WebRTC 联机及可选 AI 叙事。
awesome-hermes-agent-ecosystem
介绍 Hermes Agent（Nous Research）生态的技能，涵盖官方资源、社区技能、插件、工具、集成、部署模式与技能标准，并说明生产、测试、实验三级成熟度及安装配置用法。
chrome-devtools-mcp-automation
Chrome DevTools MCP 是一个 Model Context Protocol（MCP）服务器，为 AI 编程智能体提供浏览器自动化、调试与性能分析能力，基于 Puppeteer，可通过 MCP 客户端或 CLI 使用。
symfony-security-auditor
symfony-security-auditor 是一款面向 Symfony 应用的 AI 多智能体安全审计工具，通过大语言模型检测传统 SAST 工具难以发现的漏洞，包括业务逻辑缺陷、访问控制失效、复杂注入链、批量赋值以及 Symfony 特有的防火墙配置、Twig 与 Messenger 处理器问题。它采用三阶段流水线：递归扫描 .php、.twig、.yaml、.xml 文件，对控制器、实体、Voter、表单、路由进行分类，再由攻击者智能体与审查者智能体对抗式审计并消除误报。支持控制台、JSON、SARIF、HTML 多种输出，可通过 symfony/ai 接入 Claude、GPT、Gemini、Mistral、Llama、DeepSeek、Ollama 等模型，并提供 fast、balanced、thorough 三种预设配置。
resume-writing
该技能用于撰写、重写和改进简历中的要点、章节及任何简历文本，核心是让简历成为面向未来的推销文档而非过往履历记录。内容涵盖要点构成（从量化结果、做什么、怎么做、需求、下游影响、背景、行业关键词等7个要素中最多选3个）、"So what?"检验、XYZ脚手架、软技能须通过经历证明、首条要点作为标题、要点长度控制（目标1行，2行要点控制在1.2-1.8行，每个职位3-5条）、量化方法（数字须有分母、百分比或时间范围锚定）、用词选择（避免"Responsible for""team player"等泛化词与被动语态，使用Led、Increased等具体动词）、针对职位描述定制（镜像职位名称与关键词）、关键词前置、结构与格式（标准标题、一致日期格式、晋升写法、删除初级信号）、视觉层级（F型扫描、页边距0.5-0.75英寸、留白）以及性别化语言规避。