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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。

Steel 為 AI 智慧體提供可靠的雲端瀏覽器會話，具備反機器人保護、CAPTCHA 處理和持久狀態，可處理複雜的網頁自動化任務。跳過脆弱的爬嘗試，使用 Steel 工具進行可靠的網頁資料擷取、表單填寫和多步驟網站互動。

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。

透過適應性 24 題測驗發現您的心理原型。SoulTrace API 使用貝氏推論將您分類為 25 種顏色人格類型之一。

透過應用程式或命令列手動管理 Sonos 音響可能很繁瑣。此技能讓 Claude 能夠透過簡單的指令控制播放、音量、群組等功能。

創作者需要為 AI 影片生成模型編寫精準的提示詞，但缺乏結構化的方法和專業辭彙。本技能提供十大核心能力的提示詞模板和技巧，幫助用戶快速生成電影級別的影片描述。

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。

An AI skill for Claude, Codex, and Claude Code

適用於 Claude、Codex 和 Claude Code 的 AI 技能

QA 團隊需要花費數小時從頭開始建立測試計劃和手動測試案例。此技能使用經過驗證的 QA 方法論和模板，自動產生全面的測試計劃、測試案例、迴歸測試套件和錯誤報告。

軟體開發人員經常難以向不同受眾清楚傳達技術概念。此技能提供經過驗證的框架、範本和最佳實踐，可用於撰寫有效的電子郵件、團隊訊息、會議議程，以及為非技術利害關係人調整技術語言。

建立 Claude Code 外掛需要正確的目錄結構、清單檔案和版本管理。這個技能透過指令碼自動建立外掛框架，產生正確的 plugin.json 清單、README 範本，並同時處理外掛和市場清單中的語意化版本控制。