技能通常缺乏可測量的熟練程度。本技能運用 CEFR、Bloom's Taxonomy 和 DigComp 框架，將任何技能對應到具有經驗證進程和連貫技能發展軌跡的國際認可等級。

Claude 技能需要專業的結構才能有效運作。此技能提供了一個經過驗證的框架，用於建立、驗證和封裝技能，以擴展 Claude 的領域知識、工作流程和工具整合功能。

未被編碼到 RII 元件中的單次修復問題將會再次發生。此技能通過將學習內容路由到相應的元件來將更正會話轉化為永久的組織智慧，從而防止未來的錯誤。

建立測驗理解程度的評估題目需要付出大量心力。本技能提供結構化方法來產生50道大學程度的概念題目，包含均衡的答案分布、等長選項以及即時回饋解釋。

重複的 AI 互動浪費時間並產生不一致的結果。本技能教您從成功的提示中提取模式，並將其編碼為可重複使用的模板，以節省時間、減少錯誤並捕捉領域專業知識。

需要建立、編輯或分析 PowerPoint 檔案嗎？此技能提供 HTML 到 PPTX 轉換、OOXML 操作、投影片重新排列、文字擷取和範本型簡報工作流程的工具。

PDF 文件很難以程式方式編輯。此技能提供工具來擷取文字和表格、建立新的 PDF、合併和分割文件，以及自動填寫 PDF 表單。

Nx monorepo 需要專業的專案圖表、受影響命令和快取策略知識來優化建置效能。本技能提供專家級的 Nx CLI 命令、程式碼生成模式和 Python 與 uv 工作區的整合，用於 AI 輔助開發。

製作章節簡報既耗時，通常又會產生平淡、文字密集的演示文稿。本技能提供經過能力校準的提示詞，讓 NotebookLM 能產生符合教學原則的簡報，具有清晰的敘事結構和可操作的結尾。

為外部服務建立 MCP 伺服器需要了解協定規格、工具設計模式和評估方法。本指南提供使用 Python 和 TypeScript 建立生產品質 MCP 伺服器的全面說明，包括工具設計、驗證、錯誤處理和測試的最佳實踐。

除錯複雜的 Next.js 應用程式需要檢查路由、元件與建置組態。此技能提供以 MCP 為基礎的工具，可直接從你的開發環境列出路由、檢視元件並檢查建置資訊。

教育工作者難以撰寫具體、可測試的學習成果。本技能根據 Bloom's 分類法和 CEFR 等級生成可衡量的目標，確保學習者清楚知道自己將達成什麼以及如何衡量成功。

為課程製作專業圖表需要數小時的設計工作。此技能提供結構化流程，透過瀏覽器自動化與 6 道品質關卡來使用 Gemini 3 生成教學視覺素材。

團隊經常在不了解架構的情況下複製 Helm 圖表範例。本技能引導您進行系統化的架構分析，以建立符合您特定限制和營運需求的圖表。

建立網頁介面往往產生普通、可預測的設計。此技能指導 AI 助手建立大膽、生產級的前端程式碼，具有獨特的美學、創意排版和精緻的動畫，從標準模式中脫穎而出。

教育工作者需要花費數小時創建符合認知科學原則的多樣化練習。本技能使用範本和基於證據的學習策略，生成包含提取練習、間隔重複和難度進階的完整練習集。

將 Docusaurus 文件部署到 GitHub Pages 需要手動配置建置設定、GitHub Actions 工作流程和部署分支。此技能使用預先驗證的模板和本機測試來自動化整個流程，然後再觸發 CI/CD。

文件請求消耗大量 Token。此技能使用 Context7 MCP 搭配智慧型 Shell 管線篩選，僅擷取程式碼範例和 API 簽章，在保留所有必要資訊的同時減少 86.8% 的 Token 使用量。

內容創作者需要系統化、客觀的品質評估來改進教育材料。此技能提供包含 6 個類別的加權評分量表，結合基於證據的評分方式，以一致地評估和改進書籍章節及課程。

複雜的概念如果呈現方式不當，會讓學習者感到不知所措。本技能運用認知負荷理論設計逐步進度，使內容符合學習者的熟練程度，確保概念以前置知識為基礎，並在各階段提供適當的支架輔助。