创建自己的技能包

把你常用的技能整理成可复用合集,再用一条命令安装。

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5026 技能
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design-component

低风险 77

设计文化敏感的UI组件

由 Acurioustractor

构建可访问的故事讲述者和故事卡片,包含正确的数据映射、文化指标和AI增强功能。此技能为土著故事讲述平台提供设计系统模式和组件指南。

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data-analysis

中风险 73

从叙事数据中分析主题与引述

由 Acurioustractor

使用叙事平台需要一致的模式来提取主题、引述和 AI 洞察。本技能提供可直接使用的 Supabase 查询模式、主题匹配以及 AI 分析集成。

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cultural-review

安全 80

审查代码的文化敏感性

由 Acurioustractor

影响原住民社区的代码需要进行谨慎的文化审查。此技能提供 OCAP 框架指南,帮助在项目中确保文化敏感性与原住民数据主权合规。

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codebase-explorer

低风险 78

探索代码库架构和数据流

由 Acurioustractor

此技能通过提供架构、数据流和系统关系的清晰文档,帮助开发者理解复杂的代码库结构。它指导探索数据库模式、服务层和API路由,以加快入职速度和提高开发效率。

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uv-package-manager

中风险 70

掌握 Python 包管理工具 uv

由 ActiveInferenceInstitute

使用传统工具进行 Python 依赖管理既缓慢又复杂。本技能将教你使用 uv——一款基于 Rust 的包管理器,它比 pip 快 10-100 倍,同时保持完全的兼容性。

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surrealdb-python

中风险 70

在 Python 中使用 SurrealDB

由 ActiveInferenceInstitute

使用 SurrealDB 构建应用程序需要了解其多模型功能,包括图关系、向量嵌入和实时订阅。本技能提供全面的指导,帮助您使用 Python SDK 实现 CRUD 操作、语义搜索和图遍历模式。

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python-testing-patterns

低风险 76

使用pytest模式实现Python测试

由 ActiveInferenceInstitute

没有清晰模式的情况下,为Python代码编写测试既耗时又缺乏一致性。本技能提供可直接使用的pytest模式,包括fixtures、mocking、异步代码和TDD工作流程,帮助您快速构建可靠的测试套件。

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python-performance-optimization

低风险 77

优化 Python 性能

由 ActiveInferenceInstitute

Python 应用程序可能存在性能缓慢和内存问题。此技能提供性能分析工具和优化模式,用于识别瓶颈并提高速度和效率。

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python-packaging

中风险 72

创建可分发的 Python 包

由 ActiveInferenceInstitute

将 Python 项目打包用于分发需要理解诸如 pyproject.toml 和 PyPI 发布等现代标准。此技能提供用于创建专业 Python 包的全面模式与模板。

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cohere-v2-python

低风险 75

使用 Cohere v2 提取结构化数据

由 ActiveInferenceInstitute

使用 LLM 构建数据抽取流水线需要一致、经过验证的 JSON 输出。该技能提供专家指导,讲解如何使用 Cohere v2 的 JSON Schema 模式进行可靠的实体抽取、分类与结构化数据流水线。

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async-python-patterns

低风险 77

掌握Python异步模式

由 ActiveInferenceInstitute

在Python中构建异步应用程序需要理解并发执行、任务管理和性能优化的复杂模式。本技能提供关于asyncio基础、实际模式和构建高性能非阻塞系统的最佳实践的全面指导。

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water-rights-fishing

严重 38

高效处理水权和捕鱼法规

由 ACSKamloops

水许可证和捕鱼限制的行政工作流程需要对地区原住民领地法规有专业知识。此技能帮助文员高效处理 Pukaist 和 Nlaka'pamux 领地的复杂水权和捕鱼法规。

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software-engineer

安全 80

安全地构建和重构代码

由 ACSKamloops

代码更改经常引入错误和回归问题。此技能通过优先选择最小化、可审查的更改和清晰的验证步骤,指导开发人员安全地构建和重构代码。

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research-synthesizer

安全 80

以中立语气综合研究资料

由 ACSKamloops

当您需要总结研究资料时,经常会将引用与转述混合,或做出无依据的断言。此技能确保中立综合,并明确标注来源归属,明确标识哪些内容在提供的文本中有依据、哪些没有依据。

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project-operator

低风险 78

安全地操作本地项目栈

由 ACSKamloops

当重启和配置更改在缺少上下文的情况下发生时,本地应用程序栈可能很难调试。此技能引导 Claude、Codex 和 Claude Code 使用日志、状态检查、清晰的影响说明以及可逆操作。

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manager-planner

中风险 73

协调证据审查智能体

由 ACSKamloops

复杂的证据工作流可能会在多个智能体之间丢失上下文、引用和责任归属。此技能会为测试、委派、审计和质量控制创建一个计划优先的协调层。

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large-report-editor

低风险 78

安全编辑大型研究报告

由 ACSKamloops

大型报告在编辑时很难避免丢失结构或引用。此技能可指导分块 Markdown 编辑、备份以及关注引用的审查。

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land-reduction-trespass

严重 38

审查土地侵入证据

由 ACSKamloops

土地和侵入证据审查需要一致的元数据、来源记录和事实性语言。此技能引导代理通过严格的队列工作流处理保留地缩减、测量错误和铁路征收记录。

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governance-sovereignty

高风险 38

审查治理证据

由 ACSKamloops

治理和主权记录需要以中立语言和精确引用进行谨慎审查。此技能会指导 Claude、Codex 和 Claude Code 进行结构化证据提取,用于法律级审查队列。

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fiduciary-duty-negligence

严重 38

审查信义义务证据

由 ACSKamloops

法律证据审查需要一致的元数据、来源检查和中立措辞。此技能引导 Claude、Codex 和 Claude Code 进行结构化的信义义务文档分析。

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