Skills

构建、调试或扩展将 AI 系统与外部工具和数据源连接的 MCP 服务器或客户端时使用。用于实现工具处理器、配置资源提供者、设置 stdio/HTTP/SSE 传输层、使用 Zod 或 Pydantic 验证 Schema、调试协议合规性问题。

data-engineeringMCP

RAG 系统架构师

@Jeffallan

通过分块文档、生成嵌入向量、配置向量存储、构建混合搜索管道、应用重排序以及评估检索质量，设计和实现生产级 RAG 系统。用于构建 RAG 系统、向量数据库或知识增强 AI 应用。

data-engineeringdatabase

技能优化器

@sickn33

使用真实会话数据和基于研究的静态分析诊断并优化 Agent Skill（SKILL.md）。兼容 Claude Code 和其他 Agent 框架。

Docx 文档处理

@sickn33

用户可能要求创建、编辑或分析 .docx 文件的内容。.docx 文件本质上是一个 ZIP 压缩包，包含 XML 文件，定义文档结构、格式和内容。

RAG

4.3597

Lex 法律知识引擎

@sickn33

跨司法管辖区法律上下文（美国、欧盟、加拿大）和合同脚手架的集中"真相引擎"。

上下文

4595

批量重构编排

@sickn33

使用依赖感知的工作包和并行分析规划并执行大规模重构。

4.2594

海关贸易合规

@sickn33

海关文件、关税分类、关税优化、受限方筛查和贸易合规的专业知识体系。

4.8594

任务智能协议

@sickn33

任务前智能协议——在执行任何任务前激活生态系统中所有相关 Agent，确保最优的工具选择和执行策略。

AI智能体部署

Makepad DSL

@sickn33

Makepad DSL 专家，用于构建高性能跨平台 UI 应用，支持 Makepad 的声明式 UI 语言和实时设计工具。

LLM

4.5593

Robius Widget模式

@sickn33

Robius 跨平台 Widget 模式专家，用于构建原生性能的 Rust UI 组件。

RAG

4.1592

规则提炼

@affaan-m

扫描 Skill 以提取跨领域原则，并将其提炼为规则——追加、修订或创建新的规则文件。

LLM

4.2592

LangChain Agent开发

@sickn33

专注于使用 LangChain 0.1+ 和 LangGraph 构建生产级 AI 系统的 LangChain Agent 开发专家。

4.7586

AI原生CLI设计

@sickn33

构建 AI Agent 可安全使用的 CLI 工具的 98 条规则设计规范。涵盖结构化 JSON 输出、错误处理、幂等性和机器可读接口。

4.6582

Azure EventHub

@sickn33

高吞吐量事件流和实时数据摄取，使用 Azure Event Hub TypeScript SDK。

Azure上下文

AI 智能体开发

@sickn33

使用 CrewAI、LangGraph 等框架构建自主 Agent、多 Agent 系统和 Agent 编排的 AI Agent 开发工作流。

4.8581

使用 Neon 平台

@sickn33

Neon 是一个无服务器 Postgres 平台，通过分离计算和存储提供自动扩缩容、数据库分支、即时恢复等功能。

RAG

4.1580

Hugging Face模型训练

@sickn33

在 Hugging Face Jobs 上训练或微调 TRL 语言模型，包括 SFT、DPO、GRPO 和 GGUF 导出。

部署fine-tuning

Azure AI Search .NET

@sickn33

适用于 .NET 的 Azure AI Search SDK（Azure.Search.Documents）。用于构建支持全文搜索、向量搜索和语义搜索的搜索应用。

AzureRAG

Odoo QWeb 模板

@sickn33

Odoo QWeb 模板专家，用于 PDF 报告、邮件模板和网站页面。涵盖 t-if、t-foreach、t-field 等指令，以及 Odoo 特定的模板继承和自定义。

4.2592

持续学习 (已弃用)

@affaan-m

【已废弃，请使用 continuous-learning-v2】旧版 v1 停止钩子 Skill 提取器。v2 是严格超集，增加了基于本能的学习功能。

LLM

4.4592

MCP 构建指南

@ComposioHQ

创建高质量 MCP（模型上下文协议）服务器的指南，帮助 LLM 通过精心设计的工具与外部服务交互。适用于构建 MCP 服务器以集成外部 API 或服务，支持 Python（FastMCP）和 Node/TypeScript（MCP SDK）。

APIjavascript

MCP Server 模式

@0xDarkMatter

为 Claude Code 构建 MCP 服务器，涵盖工具定义、资源处理和传输层。

claudeMCP

机器学习流水线

@Jeffallan

infrastructuremachine-learning

设计和实现生产级 ML 管道基础设施：使用 MLflow 或 Weights & Biases 配置实验追踪，创建用于训练编排的 Kubeflow 或 Airflow DAG，使用 Feast 构建特征存储 Schema，部署模型注册表，以及自动化重训练和验证流程。

Prompt 工程专家

@Jeffallan