使用布林屬性建構 React 元件會導致程式碼難以維護。本技能提供適配 AI 的指南，說明如何使用複合元件、提升狀態和組合內部邏輯，以建立可擴展的元件架構。

使用者需要建立有效 Claude Code 技能的指導。此技能提供建立、結構化和封裝技能的完整指南，包含經過驗證的最佳實踐。

適用於 Claude、Codex 和 Claude Code 的 AI 技能

專為 Claude、Codex 和 Claude Code 設計的 AI 技能

Next.js 應用程式經常反覆抓取資料，導致頁面載入緩慢。Cache Components 支援 Partial Prerendering 和智慧快取策略，可即時提供快取內容，同時串流傳輸動態部分。

使用者通常不知道有哪些技能可以幫助他們完成任務。這個技能引導他們從開放的代理生態系统中發現相關功能，並使用簡單的命令進行安裝。

手動自動化網頁互動既耗時又容易出錯。Agent-browser 提供了一個命令列介面用於瀏覽器自動化，可實現自動化表單填寫、螢幕截圖、網頁擷取和端到端測試工作流程。

建置 AI 驅動的功能需要導航複雜的供應商 API、串流實作和類型安全模式。本技能提供 Vercel AI SDK 的完整文件參考，協助開發人員使用統一 API 透過 OpenAI、Anthropic、Google 和其他供應商實作文字產生、工具呼叫、結構化輸出和代理程式。

手動整理研究筆記和產生摘要需要花費大量時間。此技能連接至 Google NotebookLM API，可建立來源、產生音訊概覽並以程式化方式管理筆記本。

手動將文字轉換為語音需要複雜的設定和 API 金鑰。此技能提供統一的介面，可連接多種 TTS 引擎，包括本地語音克隆和雲端服務。

此技能協助產品團隊為 AI 智能體執行建立詳細的產品需求文件。它引導使用者透過釐清功能目標、範圍和品質門檻的問題，然後產生包含使用者故事和驗收標準的結構化 PRD。

將冗長的產品需求文件轉換為結構化的、可執行的 JSON 任務文件。Ralph-tui 使用這些文件來自主地實現功能，按故事進行適當的依賴管理和質量門檻。

將產品需求文件轉換為結構化的任務 beads，以供 ralph-tui 自主執行。創建一個 epic，並為每個用戶故事建立包含品質閾值和正確依賴順序的子 beads。

將產品需求文檔轉換為 ralph-tui 的可執行任務分解。創建一個帶有子珠的史詩，按照依賴順序排列，以便您可以系統化地追蹤進度。

網站審核複雜且耗時。squirrelscan CLI 可自動對 149+ 條規則進行全面審核，涵蓋 SEO、效能、無障礙性和安全性，為 AI 代理生成可操作的報告。

AI 生成的內容通常包含廢話、通用語言和不必要的複雜性。此技能應用 Strunk 的《風格的要素》規則，產生清晰、簡潔、專業的寫作，同時避免常見的 AI 模式。

許多技能浪費 tokens 在 Claude 已經知道的內容上。此技能提供一個系統化的 8 維度框架，包含 120 分評分機制，用於評估技能設計品質、識別 token 浪費，並產生可操作的改進建議。

用戶在學習時常常只看不做，導致無法真正應用所學內容。本技能透過結構化的「Ship-Learn-Next」循環週期，將被動式學習（影片、文章、教程）轉化為主動練習，透過重複練習建立真正的技能。

長時間執行的 AI 工作階段在達到 token 限制時常常會遺失上下文。此技能會建立結構化的交接文件，讓新的代理程式能夠無縫地繼續工作，而不會產生疑義。

程式碼庫隨著時間自然累積複雜性，導致更多錯誤和維護負擔。此技能提供了一個框架，根據每個變更是否能減少最終程式碼庫的總程式碼量來評估變更。