investigate
Investigate 是一个用于研究代码库并回答问题的技能。它通过搜索相关文件、阅读实现代码、收集上下文信息，最终给出清晰直接的答案。该技能强调以 Linear 兼容的 Markdown 格式输出，支持可折叠区块、代码引用（含文件路径与行号）以及 @提及 的 Linear 个人资料链接。适用于需要快速理解代码库、定位实现细节或回答技术问题的场景。
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更新于 10-19 00:11
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cli-backup-sync
cli-backup-sync 是 OmniRoute 的命令行备份、恢复与同步工具，属于 omniroute CLI。它支持通过 backup 子命令触发增量快照、创建备份、启用定时自动备份、查看备份状态以及从归档文件恢复数据；可通过 sync 子命令在目标端之间推送、拉取、比对差异、打包与导入数据包，并管理同步令牌。安装方式为 npm install -g omniroute 或直接使用 npx omniroute，用 omniroute --version 检查版本。
heuristic
heuristic 是 ui-craft 技能体系下的一个子技能，专注于对 UI 进行基于启发式规则的评分式评审。它依据 Nielsen 十大启发式原则与六条设计定律（Fitts 定律、Hick 定律、Doherty 阈值、Cleveland-McGill、Miller 定律、Tesler 定律）对界面打分，并可选执行角色走查（persona walkthrough）。输出为机器可解析的 Markdown 记分卡，包含启发式评分表、设计定律审计表、可选的 persona 走查表、按影响-ranked 的问题清单，以及 0-100 的 UsabilityScore 分数与等级。该命令产出的是评审产物而非代码，除非用户后续明确要求，否则不修改代码。
creating-reanimated-animations
这是一个用于生成 React Native Reanimated 动画代码的技能，支持 Reanimated v3 与 v4。它会在需要为用户在 React Native 应用中加入动画时被使用，涵盖版本检测、安装配置、共享值驱动动画、动画函数选择、插值、滚动联动、布局进出场动画、布局过渡、关键帧、v4 的 CSS 式动画与过渡、共享元素过渡、手势集成等主题，并附带完整的 API 参考与进阶用法说明。该技能要求始终使用 Animated 系列组件，遵循工作线程与 JS 线程交互规范，并建议尊重无障碍设置、在真机测试性能。
nemoclaw-user-configure-security
NemoClaw 安全最佳实践技能，用于在评估安全态势、审查沙箱安全默认设置或权衡安全控制时提供风险评估框架。该技能围绕 NemoClaw 中每一项可配置的安全控制提供风险框架，并包含三个参考文档：best-practices.md 用于评估安全态势、审查沙箱安全默认值和评估控制取舍；openclaw-controls.md 用于审查 NemoClaw 与 OpenClaw 之间的安全边界，或评估 NemoClaw 未覆盖的范围，其中列出独立于 NemoClaw 运行的 OpenClaw 安全控制，包括提示注入检测、工具访问控制、速率限制、环境变量策略、审计框架、供应链扫描、消息访问策略、上下文可见性和安全正则；credential-storage.md 用于审查凭据处理方式、定位已存储的凭据或评估存储威胁模型，涵盖 NemoClaw 存储提供商凭据的位置、为何不向主机磁盘持久化任何内容，以及 OpenShell 网关如何作为单一系统记录。具体使用方式、安装步骤、平台与限制信息暂未提供。
feishu-cli-export
飞书文档/知识库/电子表格本地导出 CLI 技能，可将 docx、wiki、sheet 转为 Markdown，并支持 PDF/Word/Excel 异步导出与图片、画板素材下载。
comet-verify
comet-verify 是 Comet 工作流的第四阶段（Phase 4：Verify），用于验证一次 Classic 变更并记录验证结果。当用户调用 /comet-verify 或 Classic Runtime 进入 Verify 阶段时使用。它负责在代码已提交、Phase 3 完成、tasks.md 中所有任务均已完成的前提下，对变更进行验证：评估变更规模并选择 light 或 full 验证模式，检查未提交改动，读取验证所需产物，执行最终集成代码审查，运行编译与测试等实际验证命令，并记录验证报告。验证失败时按严重程度分类并自动返回 Build 修复（前 3 次可修复失败），超过限制或涉及 WARNING/SUGGESTION 偏差时交由用户决策。
aws-cost-operations
aws-cost-operations 是 zxkane/aws-skills 仓库下的一个 AWS 成本与运维技能包，定位为 AWS 成本优化、监控与卓越运营方面的专家助手，适用于分析 AWS 账单、估算成本、配置 CloudWatch 告警以及查询相关 AWS 数据等场景。该技能内置三个 MCP 服务器：AWS Pricing（用于部署前成本估算与优化）、AWS Cost Explorer（用于历史成本分析与报表）、Amazon CloudWatch（用于指标、告警与日志分析）。另有若干 MCP 服务器（计费与成本管理、CloudWatch Application Signals、托管 Prometheus、CloudTrail、Well-Architected 安全评估）需通过完整版 AWS MCP Server 单独获取，不包含在本插件内。技能要求在使用 MCP 工具验证 AWS 事实后才能作答，并依赖 aws-mcp-setup 自动加载；若 MCP 工具不可用，需引导用户按该技能的设置流程操作。资料还提供了成本优化、监控可观测性、审计与安全等最佳实践，以及两个参考文件：参考运维模式（references/operations-patterns.md）和 CloudWatch 告警参考（references/cloudwatch-alarms.md）。
kotlin-types-value-class
该技能用于在编写或审查 Kotlin 类型声明时，判断何时应使用 @JvmInline value class 而非 data class。核心原则是：承载领域含义的单字段类型优先使用 value class，data class 用于聚合多个字段。技能提供审查流程、决策表、Compose 稳定性处理步骤、重构前检查清单、常见错误与审查红旗，并说明不适用场景。
cli-contexts
cli-contexts 是 OmniRoute 命令行工具中用于管理上下文工程配置、RTK 过滤器集合与对话会话的一组子命令。它通过 npm 全局安装或 npx 直接运行，提供 context-eng、contexts、sessions 三大命令族：context-eng 用于查看与设置上下文压缩策略、RTK 令牌预算、过滤器规则及组合配置；contexts 用于增删改查、切换、导入导出上下文（含凭据迁移到系统钥匙串）；sessions 用于列出、查看与过期会话。适合需要在终端中检查与调整上下文管道的开发者。
react-use
react-use 是一个 React Hooks 集合库，基于 v17.6.0 版本，提供开箱即用的常用 React 模式实现。它涵盖传感器（如电池、地理位置、鼠标、键盘、滚动、窗口尺寸等）、UI 交互（音频、视频、全屏、点击外部、拖放等）、动画（requestAnimationFrame、定时器、弹簧动画、补间等）、副作用（异步请求、Cookie、剪贴板、防抖节流、本地存储等）、生命周期（挂载卸载、事件订阅、比较效应等）以及状态管理（布尔、数组、对象、Set、队列、历史状态等）多个类别。该技能以参考文档形式组织，按主题分类列出各 Hook 的用途与参考标识，便于开发者按需查阅和导入。
cover-letter
投稿信（Cover Letter）辅助工具，面向已有 LaTeX 稿件的学术投稿场景。核心能力是以稿件内容作为唯一证据来源：生成、优化、对齐核查、期刊匹配度评估和投稿前检查。其中“对齐核查”（align-check）是其差异化能力，要求投稿信中每一项主张都能追溯到稿件中可见的证据，生成与优化默认内置该检查。
security-compliance
该技能为安全与合规专家角色，面向安全专业人员，指导实施纵深防御安全架构、达成 SOC2、ISO27001、GDPR、HIPAA、PCI-DSS 等行业合规框架要求，并提供从评估规划、设计架构、实施加固、监控检测、响应恢复到审计改进的安全与合规全生命周期方法与决策框架。
tiktok-shop-seller-guide
TikTok Shop Seller Guide 是一份面向 TikTok Shop 卖家的完整销售指南技能，覆盖从开店到规模化的全流程。内容包括账号申请与入驻、企业验证与文档、支付与税务设置、店铺政策与合规要求；商品目录搭建与上架优化、面向 TikTok 搜索的标题与描述优化、图片与视频素材要求、定价策略与竞品分析；内容策略与营销，包括自然内容创作框架、算法优化、话题标签与趋势参与、跨平台内容复用；以及达人合作与规模化，包括联盟计划设置与管理、达人招募与协作、UGC 内容获取、效果追踪与优化。该技能以分阶段路线图形式输出，包含基础搭建、内容与流量、合作与规模化三个阶段，并提供清单、内容排期表、达人联盟计划框架、增长里程碑指标表、常见误区与最佳实践。安装方式为通过 npx skills add 命令添加。资料同时说明，在缺少实时数据的情况下，设置指导基于通用最佳实践，业绩目标来自行业平均估算，达人推荐需人工调研，趋势识别需人工监测。
frontend-accessibility-best-practices
这是一套面向 React 组件的无障碍（a11y）最佳实践技能，遵循 WCAG 标准，帮助构建包容性 React 应用。它包含 4 个类别共 7 条规则，聚焦语义化 HTML、屏幕阅读器支持、键盘导航与用户偏好。适用于创建 UI 组件、构建表单和交互元素、添加动态内容或通知、实现导航模式，以及审查代码无障碍性。
cloudinary-transformations
这是一个用于构建和调试 Cloudinary 转换 URL 的技能。它根据自然语言指令生成 Cloudinary 交付 URL，适用于构建图片/视频转换链接、将自然语言请求转换为转换语法、调试失效的转换 URL，以及使用 Cloudinary 优化图片或视频、应用特效、叠加或裁剪等场景。技能强调默认最佳实践为始终优化，即在大多数转换 URL 末尾追加 f_auto/q_auto 以自动选择最优格式并优化质量。它涵盖核心转换能力（缩放裁剪、重力焦点、格式与质量、特效、叠加、边框和旋转）、命名转换与基线转换（缓存昂贵的命名转换以降低费用）、以及生成式 AI 转换（背景移除、生成填充、生成替换、生成移除、自动增强、放大等，并标注了各自的转换点数消耗）。同时区分视频专属参数，并说明 dpr_auto 等响应式能力仅限 Chromium 且需配置 Client Hints。
color-mode-and-theme
Color Mode and Theme 是一份关于配色模式与主题选择的设计指南，出自 dembrandt/dembrandt-skills 技能集。它帮助团队在产品设计初期决定采用浅色、深色还是两者兼顾的配色方案，并提供何时值得在界面中加入主题切换器的判断依据。内容覆盖浅色与深色模式各自的品牌调性与适用产品类型、结合系统偏好（prefers-color-scheme）与手动覆盖的组合方案、不同产品场景下是否需要主题选择器、品牌调性如何影响默认模式，以及深色模式的令牌设计原则，例如避免使用纯黑背景、用明度而非阴影区分层级、适度降低品牌色饱和度、为反色文本提升字重、逐项验证对比度等。文末附有评审清单，便于在设计评审中逐条核对。指南强调配色模式是品牌与使用情境的决策，而非个人偏好，并提醒深色模式维护成本较高，若团队无法妥善维护，浅色模式优于实现不佳的深色模式。
harvard-art-museums-data-engineering
该技能用于构建基于哈佛艺术博物馆 API 的端到端数据工程与数据分析项目，涵盖 ETL 流程、关系型数据库设计、SQL 分析与 Streamlit 可视化仪表板。它演示了真实场景下的数据工程实践：通过 API 分页抓取带图片的艺术藏品数据，将嵌套 JSON 转换为规范化的关系表，并写入 MySQL/TiDB 数据库，内置外键约束与批量加载逻辑。项目提供 20 多条分析查询，例如按世纪、文化、部门、色彩谱系、媒体格式分布等维度统计，并通过 Streamlit 与 Plotly 生成交互式图表。使用上需克隆指定 GitHub 仓库、安装依赖、配置 .env 环境变量（哈佛 API Key 与数据库连接信息），随后运行 streamlit run app.py 启动仪表板。资料还给出了增量采集、API 重试与指数退避、数据质量校验、连接池、分块 ETL、外键空值处理等常见模式与排错方案。
in-your-own-words
一个用于让 AI 用自己的话复述用户目标与待解决问题的技能，触发命令为 /in-your-own-words，可帮助确认对需求的理解是否准确。
beads
Beads 是一套面向 AI 智能体的持久化任务记忆系统，用基于依赖图的议题追踪器替代 Markdown 任务清单，数据存储在 git 中，可在对话压缩后继续使用。核心工具包括 bd 与 br（beads_rust，Rust 重写版），用于多会话工作、依赖管理与状态追踪；bv 提供基于 PageRank 与中介中心性的图感知分诊，用于优先级排序、瓶颈检测与并行执行规划。该技能还包含将 Markdown 计划转换为依赖完整的 beads 的工作流，以及会话结束时的显式同步流程。
cli-tunnel
cli-tunnel 是一个通过命令行管理隧道连接的工具，属于 omniroute 项目的一部分。它支持启动和停止多种隧道服务，包括 ngrok、Cloudflare 以及自定义隧道，并可用于查看当前活动的隧道 URL、配置隧道认证信息以及测试外部可达性。该工具以 npm 包形式安装，提供 tunnel 下的多个子命令，如 list、create、stop、status、logs、info 和 rotate，覆盖隧道从创建到轮换的完整生命周期管理，部分子命令支持 --json、--yes、--tail 等参数，便于脚本化调用与日志查看。
omni-sync-cloud
omni-sync-cloud 是 OmniRoute 的云同步技能，用于将 OmniRoute 的配置、提供商连接和设置同步到云端存储或从云端恢复，并管理云 worker 的认证与远程备份目标。它通过一组 REST API 端点实现，包括云 worker 认证、凭据更新、模型解析、模型别名管理以及同步初始化、同步执行、同步包与同步令牌的增删查等操作。所有请求需要有效的 Bearer 令牌或会话 Cookie，可通过 POST /api/auth/login 获取令牌，或在本地开发时设置 REQUIRE_API_KEY=false。该技能适合需要跨设备或远程备份 OmniRoute 配置、统一管理云端模型别名与凭据的场景。
markets
Markets 是 machina-sports/sports-skills 中的预测市场编排模块，用于把 ESPN 的实时赛程（NBA、NFL、MLB、NHL、WNBA、CFB、CBB）与 Kalshi、Polymarket 等预测市场连接起来。它提供统一看板、赔率比较、实体搜索、市场配对、价格归一化、单点价格与历史价格查询，以及完整的投注评估（去水、边际、EV、凯利比例）。所有价格统一转换为隐含概率以便比较。该模块强调发现不等于验证：原始市场列表只是搜索命中，只有 compare_odds 的 side_prices 和 evaluate_market 经过身份校验。费用必须由用户明确提供或来自场馆官方文档，否则评估结果为空。
deep-learning-python
本技能为使用 Python 开发深度学习项目提供规范与指南，主要面向基于 PyTorch、Transformers、Diffusers 和 Gradio 的大语言模型（LLM）与扩散模型（diffusion model）开发工作。内容涵盖核心编写原则、模型与训练开发、Transformer 与 LLM、扩散模型、训练与评估、Gradio 交互界面、错误处理、性能优化、所需依赖与项目约定等方面。适用于需要编写深度学习代码、微调预训练模型、构建扩散模型生成流程或搭建推理演示界面的开发者，作为编码时的技术参考。