提供技能创建的系统化方法论,涵盖从需求分析、资源规划、结构初始化到内容编写的全流程指导,强调上下文效率、渐进式信息加载与模块化设计原则,适用于构建可复用、易维护且语义清晰的AI能力扩展单元。

Skill
收录可复用的技能工作流,帮助你按场景快速找到方法。
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分析任务本质并评估规模,识别核心目标与潜在风险,基于任务类型和隐含依赖智能匹配技能组合,提供优先级建议与元数据支持,辅助决策过程。
指导如何构建模块化技能包,通过整合专用工作流、工具接口与领域知识扩展系统能力,支持创建包含可执行脚本、参考文档和输出资源的结构化项目,适用于开发需重复执行且对准确性要求高的自动化解决方案。
面向通用研究任务,通过扫描本地代码库、检索网络资源及查阅项目文档,系统性地收集技术方案、最佳实践与实现范例,最终生成结构化研究报告,支撑非 Lean 领域的开发决策与实施规划。
将学术论文自动转化为多种传播与展示形态,包括交互式网页、讲解型视频和印刷级会议海报,支持从LaTeX或PDF源文件批量生成适配不同场景的高质量宣传材料,覆盖会议筹备、成果推广及跨平台发布需求。
提供创建可复用技能的完整指南,涵盖从需求识别、结构设计、文档编写到测试验证的全流程,帮助将领域知识或重复工作流封装为 Claude Code 能自动发现并执行的标准化能力。
提供分子结构建模与验证的全流程支持,涵盖模型和电子密度图的加载、状态快照与回滚、原子级导航与检查、残基完整性分析、密度拟合评估、几何质量验证(如拉氏图与旋转异构体)、未建模密度识别、实时空间精修及主链/侧链修正功能。
为游戏化组件和复古风格 UI 编写技术文档,采用 8-bit 术语与像素字体设计,嵌入真实游戏场景示例,强调任务系统、生命值表现等 RPG 元素,并统一通过 8bit 包封装 shadcn/ui 组件实现视觉与语义的双重怀旧体验。
指导如何创建高效技能,通过模块化结构扩展系统能力,整合专用工作流、工具与领域知识,以最小化上下文占用实现自动化任务处理,并支持资源按需加载的渐进式披露设计。
提供 Fireflies.ai 集成项目的标准化架构设计,涵盖分层结构、模块化目录组织、配置管理、错误处理与健康检查机制,支持快速搭建可维护、可测试、多环境适配的生产级应用。
针对 GitHub PR 评论进行智能分诊,优先识别安全漏洞、逻辑缺陷和测试缺失等关键问题并自动修复后回复,对格式建议、元数据文件修改等低价值评论直接静默关闭,显著降低评审噪声并提升问题解决效率。
提供对 Supabase 常见错误的自动诊断与修复能力,涵盖请求失败、集成异常及配置问题等典型场景,通过分析错误日志定位根源并执行针对性修正,确保服务稳定运行。
提供对长文本内容的多层级深度解析能力,融合结构化梳理、逻辑验证、跨学科视角、本质追问与系统关联分析,支持从快速理解到研究级综合的完整认知升级路径,并将知识转化为个性化行动方案。
提供 issue 跟踪与项目管理的最佳实践指导,涵盖问题描述规范、标签体系设计、优先级评估、迭代规划及跨工具协作流程,帮助团队建立高效的任务管理与协作机制。
将学术论文自动转化为多种推广与展示形式,包括交互式学术主页、专业演示视频及印刷级会议海报,支持从 LaTeX 或 PDF 源文件批量生成适配不同场景的高质量成果,适用于会议筹备、成果传播与学术影响力提升。
通过系统性诊断网站的可抓取性、索引状态、页面性能与内容质量,识别影响搜索引擎排名的技术与内容瓶颈,并提供优先级明确的优化建议,提升站点在自然搜索中的可见性与竞争力。
指导创建模块化技能包,通过专用工作流、工具集成与领域知识扩展系统能力,采用渐进式披露设计管理上下文效率,支持脚本复用、资源按需加载与结构化输出生成。
自动化处理 SLEAP项目 GitHub 上的问题与讨论,涵盖从拉取原始内容、下载附带图片、结构化归档到初步分析和响应草拟的全流程,支持快速定位版本修复情况、复现问题及生成用户友好的技术支持回复。
提供团队任务的命令行管理能力,支持查看待办与已完成任务、归档或清理已解决任务、可视化任务依赖关系,并可根据项目与环境切换上下文,适用于维护任务列表清晰度及分析任务关联场景。
面向 JavaScript 初学者与进阶者,系统化撰写结构严谨、SEO 友好的概念文档,涵盖定义解析、类比说明、代码演示、常见误区、实战模式及知识检验,所有内容严格遵循可读性、准确性与搜索意图匹配原则。
通过结构化对话式访谈,全面采集新项目的核心信息,涵盖功能定位、发展阶段、关键性评估、安全合规要求、团队协作模式、商业背景、时间节点、技术栈及历史债务等维度,并自动生成标准化的项目档案文件,为后续开发与维护提供精准上下文。
根据代码库的最新变更,同步更新英文 changelog 并校准中文文档内容,确保用户文档准确反映产品行为,最后执行双语同步以维持文档一致性。
通过深度对话式访谈,系统化梳理用户提出的功能需求或技术方案,覆盖问题背景、技术选型、边界条件、依赖关系与验收标准等全维度细节,最终生成可直接落地的精细化规格说明或任务描述。
根据指定章节或部分生成符合MIT标准的专业认证考试文档,严格遵循教育测量学规范,覆盖知识记忆、概念辨析、批判评估、架构分析和决策矩阵五类题型,输出为可打印分发的DOCX文件,并确保每道题目具备可验证的心理测量指标与课程内容强关联性。
将特定领域的专业知识封装为可复用的功能模块,使系统能自主识别使用场景并调用相应能力,适用于文档处理、数据分析等重复性任务的自动化执行。
提供标准化技能创建框架,涵盖模板结构、命名规范、文件路径、使用场景判断及实施指引,支持快速构建可复用、可发现、符合系统规范的新技能。
面向技术文档检索的智能知识查询能力,支持结合语义理解与关键词匹配,在产品知识库中精准定位使用指南、配置方法、功能说明、最佳实践及故障排查方案,特别适用于解答“如何”“是什么”类问题。
对代理技能进行系统性质量评估,依据 Anthropic 最佳实践检查命名规范、描述准确性、内容精炼度、结构合理性、自由度适配性及反模式问题,输出带权重评分的诊断报告和可落地的优化建议。
掌握 JavaScript 核心机制,涵盖类型系统、作用域、闭包、事件循环、异步编程及函数式编程等关键概念,提供对 this 指向、原型链、模块化和现代语法的深入理解,适用于代码调试、性能优化与高质量应用开发。
指导如何构建高效技能,通过模块化封装专用知识、工作流与工具集成,实现对特定任务的自动化支持,适用于需要扩展基础能力以处理复杂或重复性工作的场景。