Skill 资源库

AI Skill 资源库

把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。

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capture-request

捕获用户意图作为结构化的工作请求，但不执行。当用户描述要完成的工作时使用。将意图与执行分开。写入do-work/requests/队列。

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career-setup

初始化职业发展系统（职位描述、晋升阶梯、评估、目标）

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careercopilot-agent-scaffolder

在'src/agents/'目录下为自主AI任务搭建一个新的Python代理。这些代理是处理复杂操作（如简历分析、职位匹配、KSC生成）的自主组件。当被要求创建新的AI代理或自动化组件时使用。

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分支技能，用于构建和改进类别。在创建新类别、验证类别结构、改进现有类别或将类别迁移到新标准时使用。触发条件：'create category', 'improve category', 'validate category structure', 'fix category', 'category compliance', 'migrate category', 'JARVIS-XX struct…

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discover-build-systems

在使用构建系统时自动发现构建系统的技能。激活于构建系统开发任务。

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discover-collaboration

在协作时自动发现协作和团队合作技能。激活用于协作开发任务。

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discover-formal

在使用形式化方法时自动发现形式化方法和验证技巧。激活于形式化开发任务中。

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discover-ir

在处理中间表示时自动发现中间表示和编译器技能。激活用于ir开发任务。

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capture-learnings

当用户说‘今天就到这里’、‘结束会话’、‘记录学习内容’、‘总结’或询问‘我们学到了什么？’时，应使用此技能。该技能将从当前会话中捕捉可操作的见解、模式和结果，并将其存储到持久内存中，可选地通过Beads问题跟踪系统进行跟踪。

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career-progression

能力框架、级别期望（从初级到资深）以及软件工程师的职业发展路径。在考虑晋升、了解级别要求或规划职业发展时使用。

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catch-up

阅读会话笔记，以提供关于最近工作、决策和家庭实验室仓库当前状态的背景信息。在开始新会话时、被问及最近的工作情况时或需要了解之前会话的背景信息时使用此技能。

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cc-configuring-mcp

在优化MCP令牌使用、理解工具搜索阈值或决定为了令牌效率选择MCP还是技能时使用。对于插件MCP捆绑，请使用plugin-dev:mcp-integration。

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discover-caching

在使用缓存时自动发现缓存和性能技巧。激活用于缓存开发任务。

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discover-data

在进行ETL工作时自动发现数据管道和ETL技能。激活用于数据开发任务。

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discover-engineering

在进行工程实践时自动发现软件工程实践技能。适用于工程开发任务。

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discover-math

在处理数学问题时自动发现数学和算法技能。适用于数学开发任务。

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capture-triage

Processes Drafts Pro 从收件箱文件夹捕获内容。按意图分类，显示预览以供审批，然后作为任务路由到就绪状态。在对捕获内容进行分类、处理移动笔记或作为每日审查的一部分时使用。触发条件为“分类捕获”、“处理捕获”、“检查我的捕获”。

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career-fit-assessor

红队/蓝队职业适应性评估用于工作机会。使用对抗分析方法来评估候选人相对于关键成功因素(CSFs)的适合度。当被要求：评估职位适应性、评估一个工作机会、根据我的背景分析职位描述、确定我是否应该申请某个角色、对职位进行红/蓝队分析、评估我的候选人资格或评估职业机会时使用。需要XML格式的职业历史文件作为项目上下文支持。提供两种模式：“快速”（BLUF+论据表+准备建议）和“详细”（全面加权CSF分析并…

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