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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。
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更新于 11-12 00:15
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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。
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。
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 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 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 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。
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。
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 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 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。
用于生成 DMS 审批(approve/return/reject)问题排查命令的技能:根据请求编号生成后端 docker 日志与前端 proxy 的单行查询命令,写入 .sh 文件并内联输出,供用户自行复制到生产服务器执行。
面向落地页、作品集与改版的前端设计技能,强调先读懂需求再定设计方向,避免 LLM 默认的紫色渐变、居中英雄区等套路化产出。提供设计判读、三个调节维度与配色字体规则。
design-taste-frontend-v1 是 design-taste-frontend 的原始 v1 版本,被保留下来供依赖其确切行为的项目使用;当前默认版本为 design-taste-frontend(v2 experimental)。该技能建立在前端设计基础规范之上,通过一组可配置的基线参数与工程化指令,约束 AI 生成的前端界面风格,减少通用化、模板化的设计倾向。其核心参数包括设计变化度(DESIGN_VARIANCE,默认 8)、动效强度(MOTION_INTENSITY,默认 6)与视觉密度(VISUAL_DENSITY,默认 4),并以此驱动具体的布局、颜色、排版、动效与交互规则。技能还涵盖技术栈约定、性能护栏以及明确禁止的常见 AI 设计套路清单,适用于需要高质量、非模板化前端界面的项目。
find-skills 是一个智能体技能,用于帮助用户发现并安装开放智能体技能生态中的技能,适合在用户询问某项任务怎么做、有没有现成技能或希望扩展智能体能力时使用。
一项技能规则,用于抑制大模型默认的输出截断行为,强制生成完整代码与完整交付物,禁止占位符和省略写法,并在接近 token 上限时按断点暂停、支持续写;还包含任务完成后的草稿归档流程。
面向前端设计工程的 AI 技能,用于生成 Awwwards 级页面:以 Python 式确定性随机打破布局定式,强制 AIDA 结构、两行内 Hero 标题、无缝 Bento 网格与 GSAP 动效,规避模板化输出。
这是一个面向移动应用图像生成的技能,用于创建高端、原生应用风格的移动端界面概念与流程图像。适用于 iOS、Android 及跨平台移动应用,覆盖引导流程、认证流程、首页仪表盘、个人资料、设置、聊天、电商、金融科技、健康健身、效率工具、社交及工具类应用等场景。该技能只生成移动端界面图像和界面流程图像,不涉及网站、落地页、桌面仪表盘、图像转代码或前端实现。其核心目标是打破通用 AI 移动端输出的重复默认效果,强调应用原生感、高端感、清晰可读、平台感知、流程逻辑与多图一致性。
这是一个面向前端设计的图像生成技能,用于产出高端、注重转化效果的网站设计参考图。其核心输出规则是:每个页面区块单独生成一张横向图片,绝不把多个区块合并到一张图里。技能内置了一套艺术指导基线配置(如设计变化度、视觉密度、艺术方向、实现清晰度等),并提供了组合式变化引擎,涵盖主题范式、背景特征、字体性格、首屏架构、区块系统、标志性组件、动效暗示、构图锚点、背景模式、CTA 变化、首屏尺度、叙事主线等维度,以避免生成千篇一律的 AI 风格图像。它强调首屏构图不应默认采用“左文右图”这一最泛滥的 AI 模式,而应优先考虑居中、左下、右下、堆叠居中、图像即画布、离网编辑式等替代方案。该技能还要求每张图清晰传达布局、区块层级、间距、字体尺度、视觉节奏、CTA 优先级、组件样式和图像处理方式,使开发者或编码模型能据此理解如何构建页面。
该技能用于在目标服务器上通过 Jenkins 入站代理(inbound agent)部署 docker-compose 应用,控制器无需 SSH 登录。采用 Docker secrets「L3」加固:密钥仅写入 tmpfs(文件 0444、目录 0700),以 Docker secret 形式挂载到 /run/secrets,并通过入口 shim 在容器启动时导出为环境变量,从而不出现在 docker inspect 和 .env 中。
last30days 是一个研究类技能:它抓取 Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News、Polymarket 等平台最近 30 天的帖子与互动数据,汇总人们围绕某个话题的真实讨论。资料未提供完整安装与计费信息。
将 metaharness 评分 CLI 封装为 ruflo 技能,用于评估仓库是否适合采用 harness,并返回五维评分卡。
shadcn-vue 是面向 Vue 3 与 Nuxt 3+ 的组件集合与技能文档,基于 Reka UI v2 与 Tailwind CSS,提供 50 多个可访问、可定制的 UI 组件。它通过 CLI 初始化项目并逐个添加组件,支持 Auto Form 表单、基于 TanStack Table 的数据表格、图表、暗色模式等能力,并附带常见错误排查与配置说明。
Solana Agent Kit 是 SendAI 维护的开源工具包,用于构建可自主执行 60+ 种 Solana 链上操作的 AI 智能体。它兼容 LangChain、Vercel AI SDK、MCP 与 Eliza,模型无关,采用插件架构,并支持嵌入式钱包与自主运行模式。
通过 Rube MCP 和 Composio 的 WhatsApp 工具包自动化 WhatsApp Business 任务,包括发送消息、管理模板、上传媒体和处理联系人。需连接 Rube MCP 并配置有效的 WhatsApp Business API 账号。