root-cause-analysis
根因分析（Root Cause Analysis，RCA）是一套系统化的问题排查方法，用于识别故障背后的深层原因，从而采取永久性解决方案，而非临时修补。该技能适用于生产事故、影响客户的问题、反复出现的问题、意外故障以及性能下降等场景。核心方法包括「5 个为什么」追问法、系统化 RCA 流程、RCA 报告模板以及后续跟进与预防措施。资料以「网站宕机」为例演示：从 503 错误逐层追问，最终定位到负载测试环境配置不足这一根因，并给出解决方案与预防措施。
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更新于 10-19 00:11
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math-teacher
Math Teacher 是一个交互式数学教学技能，能够即时生成游戏化、可视化的学习体验。它通过生成独立的 HTML/JS 交互式工件、可视化游乐场和游戏化挑战，把数学学习变成动手探索的过程。覆盖从基础算术到高等微积分的多个主题，支持自适应难度、积分成就系统、实时反馈和渐进式提示。所有生成的工件无需安装、可在浏览器中独立运行，适合各年龄段学习者按需获取个性化的数学练习与概念讲解。
clawsec-suite
ClawSec Suite 是 ClawSec 安全套件管理器，面向 OpenClaw 环境，提供内嵌式安全公告订阅源监控、加密签名验证、需审批的恶意技能响应流程以及引导式安装配置。它可以监控 ClawSec 公告订阅源、识别自上次检查以来的新公告、将公告与本地已安装技能交叉比对，并对恶意技能公告给出移除建议且要求用户先明确批准。套件同时充当其他 ClawSec 防护的安装与管理入口，内置已签名的公告信任集、可移植心跳工作流、公告轮询与状态跟踪、OpenClaw 公告守卫钩子包、钩子与可选 cron 调度安装脚本、受保护的技能安装器以及动态技能目录发现脚本。安装方式包括通过 clawhub 安装，或手动下载并验证签名与校验和。可选附加技能通过运行时目录索引发现，不硬编码技能名称。
prompt-caching
prompt-caching 是一个专注于 LLM 提示词缓存策略的技能，涵盖 Anthropic 提示缓存、响应缓存以及 CAG（缓存增强生成）。它提供提示缓存、响应缓存、KV 缓存、CAG 模式与缓存失效等能力，主要工具包括 Anthropic Prompt Caching、Redis（ioredis / @upstash/redis）和 OpenAI Caching。该技能面向需要降低缓存 token 成本、提升响应速度并管理缓存时效的 LLM 应用场景，同时罗列了缓存未命中延迟升高、缓存内容过期、前缀变动导致缓存失效等常见问题的应对思路。其范围不涵盖 CDN 缓存、数据库查询缓存与静态资源缓存。
pirate-skill
pirate-skill 是 Gemini CLI 的一个角色扮演类技能，作用是让模型以海盗口吻进行回应。该技能来自 google-gemini/gemini-cli 仓库，其核心设定为“你是一个海盗，对任何内容都用海盗语言回答，并且始终提及 Arrr”。它属于面向对话风格的轻量级技能，不涉及代码生成或具体业务功能，适用于希望在日常交互、演示或娱乐场景中改变助手说话方式的用户。
audio-and-sound
Phaser 4 游戏中添加音频与音效的技能文档，涵盖音频加载、播放、音量、空间音频、Web Audio API 与浏览器自动播放解锁等内容。
deliver-user-stories
该技能用于将产品需求文档（PRD）或功能描述拆解为标准格式的用户故事，格式为“作为[角色]，我希望[操作]，以便[收益]”。适用于功能获批后拆分实现任务、冲刺规划、编写工程工单、向干系人传达需求以及按用户价值排列待办事项等场景。每个故事包含故事标题、用户故事陈述、背景与上下文、验收标准、设计说明、技术说明、依赖项、范围外内容及待解决问题，并遵循 INVEST 原则（独立、可协商、有价值、可估算、小、可测试）。不适用于需要单个故事深度 Given/When/Then 覆盖、功能级边界条件目录、功能尚未定义或需要细化会议记录的情况。
server-management
Server-management 是一个关于服务器管理与决策原则的 AI 技能，聚焦生产环境运维的思维方式而非死记命令。资料将其定位为“教思考，不教命令”，内容涵盖八个方面：进程管理（工具选型、重启恢复、零停机重载、集群、持久化）、监控策略（可用性、性能、错误、资源四类指标，告警分级，监控工具选型）、日志管理（应用/访问/错误日志用途，轮转、结构化 JSON、级别控制、敏感数据禁止入库）、扩容决策（按 CPU、内存、响应慢、流量峰值选择纵向、横向或自动扩容）、健康检查（HTTP 200、数据库、依赖、资源四类判定与深浅两种实现）、安全原则（仅 SSH 密钥、最小端口开放、安全补丁、环境变量存密钥、审计）、故障排查优先级（运行状态→日志→资源→网络→依赖）以及常见反模式对照。它适合需要服务器运维决策思路的对话场景，本身不提供具体命令或脚本，且明确要求输出不能替代环境相关的验证、测试或专家评审，缺少必要输入、权限或验收标准时应先询问澄清。
accessibility-diff
accessibility-diff 是一个用于网页无障碍（a11y）回归检查的技能（skill）：将当前页面与基线进行差异对比，只报告发生变化的问题。默认采用 stash 模式，先暂存未提交的改动以采集基线，再恢复工作区后对当前版本进行扫描，从而得到“新增 / 已修复 / 已存在”三类差异结果。也支持通过 --branch 指定分支作为基线，切换分支采集后再切回。该技能只定位问题、不做修复；如需批量修复需转交其他技能。
testing-best-practices
Testing Best Practices 是一套面向单元测试、集成测试和测试驱动开发（TDD）的实践规则集合，目标是帮助团队构建可靠、易维护的测试套件。该技能收录 34 条规则，按 7 个类别和优先级组织，并基于 TypeScript 与 Jest/Vitest 给出示例。规则类别包括：测试结构（关键）、测试隔离（关键）、断言（高）、测试数据（高）、模拟（中）、覆盖率（中）和性能（低）。它适用于编写单元或集成测试、评审测试代码质量、改进测试覆盖策略、搭建测试基础设施以及排查不稳定或缓慢测试等场景。每条规则都有对应的规则文件，便于查阅详细说明。文档提供了 AAA（Arrange、Act、Assert）模式、描述性测试命名、测试隔离等示例，并给出 Vitest、Jest、Testing Library、MSW 等参考链接。版本 2.0.0，许可证为 MIT。
ss-audit
ss-audit 是一个用于审查界面 UX 问题的工作流技能，基于 Nielsen 十大可用性启发式原则与现代移动端 UX 最佳实践。它针对指定目标（$ARGUMENTS）进行审查，覆盖系统状态可见性、系统与现实世界匹配、用户控制与自由、一致性与标准、错误预防、识别优于回忆、灵活性与效率、美学与极简设计、错误恢复、帮助与文档等维度，并额外包含移动端专项检查，如触控与手势、性能感知、安全区域和暗黑模式防范。输出格式包含 A+ 到 F 的评分与分解、关键问题、主要问题、次要问题以及针对每个问题的具体代码修改建议。该技能有明确的使用边界：仅处理无障碍问题应使用 /ss-a11y，设计系统 token 与黄金规则合规应使用 /ss-review，文案质量应使用 /ss-copy，全新界面应先通过 /ss-page 或 /ss-flow 设计。
ss-review
ss-review 是 StyleSeed 体系中的一项只读 UI 设计审查技能，用于依据设计系统规范、无障碍要求与最佳实践检查 UI 代码。它强调“审查与建议，而非直接修改”，会按选定契约逐项引用违规依据，并区分核心失败、契约漂移、可选建议与证据缺失。审查范围覆盖设计 token 与配方合规、组件约定、无障碍、界面最佳实践、性能、排版、间距一致性以及视觉连贯性。它采用注册表优先的产物边界：当 .styleseed/project.json 与 .styleseed/artifacts/index.json 存在时，先解析指定 artifact ID，只读取对应的 bundle 与 manifest，不回退到全局旧版 bundle；缺少或陈旧证据时只报告而不在审查请求中重新生成。该技能不适合仅处理无障碍（建议用 /ss-a11y）、Nielsen 启发式 UX（/ss-audit）、快速自动检查（/ss-lint）或非 UI 代码。
pestel-delta-monitor
PESTEL Delta Monitor 是一个面向产品经理的 PESTEL 再扫描技能，用于对既有的 PESTEL 分析做季度性差分复核。它将政治、经济、社会、技术、环境、法律六大因素逐项与上一次基线对照，只报告发生实质变动的内容：搜索计划、逐因素差分、被打破的假设、新进入框架的因素以及下一步选项。它强调宏观因素变化缓慢，因此团队容易停止观察；定期复扫的价值在于捕捉真正移动的那两个因素，而不是重新争论没动的二十个。差分的另一作用是区分哪些基线条目是活的假设、哪些只是摆设，被证据推翻的假设才是真正的产出。使用前提是必须已有基线，否则会建议先运行 pestel-analysis 并停止，因为没有可比对的对象。若业务范围发生改变，也不应跨范围差分，而应重做完整分析。
performance-and-web-vitals
用于优化页面加载、布局偏移与输入延迟的 Lighthouse 与 Core Web Vitals 技能，覆盖 LCP、CLS、INP 三项核心指标的诊断与修复，以及图片、字体和阻塞渲染资源的优化建议，并可通过 Lighthouse CI 在部署流程中自动检测性能回退。
remotion-best-practices
remotion-best-practices 是 Remotion 技能集合中的一个路由型技能，用于按任务类型把请求分派到对应的 Remotion 子技能。它不直接实现功能，而是在用户提出创建视频、搭建项目、编写 React 标记、处理地图或多媒体、提升交互性、渲染、字幕、SaaS 应用、查询文档或升级等需求时，加载相应的具体技能。该技能还包含若干协作约定：不覆盖用户在会话外做出的改动，默认先打开交互式预览而非直接渲染，以及通过 Remotion Studio 预览作品。
docker-compose-patterns
Docker Compose Patterns 是一个用于创建、审查和调试 Docker Compose 配置的技能。当项目的主要产物是 compose.yaml 或 compose.override.yaml，且任务重点在于服务编排而非镜像构建细节时使用。它提供文件命名、服务定义、依赖建模、健康检查、卷、网络、环境变量、开发覆盖配置以及 Compose Watch 等核心指导，并包含针对 distroless 或 scratch 镜像使用健康检查边车容器的方案。该技能还列出了危险命令的防护规则，要求在删除数据前获得用户明确确认，并附有参考文档、示例资产和验证脚本。
swr
SWR 是用于 React 的数据请求 Hooks 库，采用 stale-while-revalidate 策略：先返回缓存中的旧数据（stale），同时发起请求重新验证（revalidate），最后交付最新数据。该技能提供在 TypeScript 与 React 项目中使用 SWR 的最佳实践指南，涵盖全局配置、自定义 fetcher、基础与条件请求、自动与手动重新验证、轮询、乐观更新、分页与无限加载、错误处理、预取以及 Next.js 集成等主题，并给出目录组织示例（hooks/swr、lib/fetcher、providers/SWRProvider、types/api）。核心原则包括：所有客户端数据请求使用 SWR、利用自动缓存与重新验证、减少样板代码、实现错误处理与加载状态、使用 TypeScript 保证类型安全。适用场景为需要客户端数据获取、缓存、去重与自动刷新的 React 应用。使用前需自行安装依赖，具体安装与版本信息资料未提供；收费与定价信息暂未提供。
backend-development
该技能聚焦后端 API 设计、数据库架构、微服务模式与测试驱动开发，适用于设计 API、数据库模式或后端系统。资料给出的具体内容包括：RESTful 约定示例（GET/POST/PUT/PATCH/DELETE /users 及嵌套资源 /users/:id/posts）、统一响应格式（data + meta 分页）与错误格式（error.code、message、details）；数据库模式设计示例（UUID 公共 ID、软删除、索引）与查询模式（游标分页、基于 pg_class 的估算计数）；认证部分给出 JWT 载荷接口与校验函数、Bearer Token 认证中间件示例；缓存策略包括 cache-aside 模式与失效处理；限流示例基于 windowMs、max、keyGenerator、handler；可观测性涵盖结构化日志、指标、分布式追踪与 /health、/ready 健康检查端点。以上均为资料原文示例。收费、价格、平台支持、效果等事实暂未提供。
northflank
Northflank 是一个面向 Kubernetes 的开发者平台，用于构建、部署和扩展服务、任务、数据库与发布流程，支持 Northflank 云、自有云（BYOC）和自有集群（BYOK），并提供 REST API、CLI 与 JS 客户端。
feishu-bitable
飞书多维表格（Bitable）操作技能，通过飞书开放平台 Bitable API 对多维表格进行数据、字段、视图和权限管理。支持记录的增删改查与批量操作、字段类型管理与公式/关联字段创建、数据表管理、视图管理以及协作者权限配置。使用前需配置 FEISHU_APP_ID 与 FEISHU_APP_SECRET 环境变量，并通过共享脚本获取访问 Token。
ss-setup
StyleSeed 的初始化配置技能（ss-setup），用于为项目选定一套设计方法，而非模仿某个品牌。它通过一次一个决策的向导流程，依次确定产品任务与界面载体、输出语法（grammar）、页面类型与领域偏向、品牌配方（brand recipe）、语义调色板配方（palette recipe）、可选美学档案（aesthetic profile），以及品牌色与有界轴参数，最终生成设计锁定文件 STYLESEED.md。该技能强调输出语法必选、美学档案可选，品牌配方与调色板配方最终会解析为具体方案；随后通过 resolve-context.mjs 编译所选方法，产出可校验的规则包与清单，并可衔接评分与视觉验证流程。
gjalla-test-audit
审计测试套件，找出会带来虚假信心的测试——即那些把 bug 固化下来、重复覆盖，或因为过度 mock 而无法捕捉真实回归的测试。
recent-data
Recent Data 是 LobeHub 中用于管理「最近访问」数据的开发指南，涵盖最近话题（recentTopics）、最近资源（recentResources）和最近页面（recentPages）三类数据。这些数据统一存储在 session store 中，通过 useInitRecentTopic、useInitRecentResource、useInitRecentPage 三个 Hook 在应用顶层初始化，并借助 recentSelectors 选择器从 store 中读取。该方案具备自动登录检测、数据缓存、SWR 自动刷新（聚焦时刷新，间隔 5 分钟）和完整 TypeScript 类型安全等特性，适合在实现最近列表、访问历史或会话存储相关功能时参考使用。
review-animations
这是一个专注于动画与动效代码审查的专用技能，依据 Emil Kowalski 的设计工程理念建立高标准工艺门槛。它只做一件事：审查动画与动效代码，不编写功能、不修复无关缺陷、不审查非动效代码。默认倾向是标记问题，通过审查需要靠实力赢得。审查涵盖十条不可妥协的标准，包括动效是否有正当理由、频率是否匹配、缓动是否合理、UI 时长是否低于 300ms、原点与物理正确性、可中断性、是否仅使用 GPU 属性、无障碍支持、进出场非对称以及整体协调性。输出分为两部分：问题表格（Before/After/Why）和按影响层级分组的裁决，最终给出 Block 或 Approve 的明确结论。