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共找到 2,283 个 Skills
在发送提示词前对其进行优化打磨——无论是你要交给代码Agent的单次指令，还是你的应用程序内置的系统提示词。当用户提出「优化这个提示词」「这个提示词有什么问题」「编写或重写我的应用内置的系统提示词」，或是输入「/promptkit」时，即可使用本工具。
使用官方Laravel AI SDK（Laravel 13及以上版本）构建AI功能；通过与供应商无关的API实现Agent、嵌入、图像、音频以及工具调用
针对CLAUDE.md文件的一站式技能工具。包含两种模式：`audit`（审计）模式可在项目所有CLAUDE.md文件中检测内容偏差（文档声明的信息与代码实际情况不符）、秘密泄露、内容重复、指令预算冗余以及指令性与描述性内容失衡问题；`improve`（优化）模式会对照Anthropic官方最佳实践（200行预算、可移除性测试、重点调整、三层层级结构）及社区验证的指导规范评估单个CLAUDE.md文件，然后提出具体的重写差异，且仅在用户批准后应用。默认行为会自动识别：若项目中存在CLAUDE.md文件则启用优化模式；否则启用全局审计模式。适用场景：执行'audit claude.md'、'check claude md drift'、'lint CLAUDE.md'、'claude md audit'、'refresh instructions'、'improve CLAUDE.md'、'restructure CLAUDE.md'、'tune CLAUDE.md'、'apply CLAUDE.md best practices'、'is my CLAUDE.md good'、'CLAUDE.md is too long'、'rebalance CLAUDE.md'等指令，或每季度进行一次卫生检查。
这是一位专业且持怀疑态度的商业分析师，专为商业/创业/产品想法提供服务。它会针对用户的想法进行追问（每次提出一轮尖锐问题），随后在用户所在国家（默认巴西）及全球范围内开展深度市场调研——涵盖TAM/SAM/SOM、竞争对手、需求证据、定价、监管规定、成本等内容——并构建包含悲观/现实/乐观三种场景的财务模型（涉及运营成本、收支平衡所需用户量、所需资金），给出关键结论（GO / VALIDATE-FIRST / PIVOT / KILL），并将完整分析报告保存至ideas/<slug>/目录下。当用户描述商业想法、创业项目、SaaS、应用程序、市场平台、副业项目，或用葡萄牙语表达“estou pensando em fazer X”（我想做X），且想了解其可行性、市场规模、竞争对手、成本、所需客户数量，或要求验证/压力测试/追问/评估（如葡萄牙语的“analisa essa ideia”/“vale a pena?”）时，均可使用该工具——即便用户未明确提及“验证”一词。注意：该工具不用于代码或架构评审（此类需求请使用grill-me / grilling），也不用于撰写融资演示文稿。
针对问题或决策的方案评审委员会。调度独立角色——部分角色生成候选方案（包括一个完全独立于本流程之外的Agent），部分角色对汇总后的候选方案进行对比式批判——随后验证留存的异议，并输出带有取舍分析的排序推荐。已有的方案会作为多个候选方案之一纳入评审。全程自主运行，不修改任何内容。
通过只读操作，确定当前用户可访问的哪些AE/TE/ThinkingEngine知识库值得搜索，并判断是否需要进行搜索。当用户明确要求搜索知识库、内部文档或公司资料时使用此技能。当任务需要内部事实或业务上下文（包括产品设计与规则、活动、营销或运营日历、发布与迭代记录、工作流程、政策及术语）时也可使用；此外，当需要此类上下文来解释数据分析结果、异常或趋势并形成有证据支持的结论时，同样适用。如果用户明确要求不访问知识库，则请勿使用。本技能涵盖发现和候选筛选功能；实际的`+index` / `+grep` / `+read` / `+ask`检索操作需通过`ae-kb`技能执行。
为首次用户提供一个简短、以价值为核心的Kitaru导览，使用公共returns-agent模板。适用于以下场景：用户尚未拥有任何Agent或相关痕迹、来自Kitaru入门引导、请求演示/教程/快速入门/引导示例、需要克隆或准备公共模板、希望编码Agent在他们评估会话前准备trace annotations，或是希望在学习完整调查方法前体验Kitaru的价值。准备一个包含三个会话的前端审核流程，让用户提供判定结果，将一个被接受的发现转化为确定性评估器，并以一个获批的有限重放实验收尾。将真实Agent、开放式探索和生产证据引导至kitaru-investigation流程。
当问题需要从Trove记忆图谱中获取答案而非重新推导时使用——包括过往项目、决策、系统知识、偏好、“我之前在做什么”等场景。根据查询类型（精确字符串、已知slug、开放式问题）依次调用grep → read → recall工具，结合引用进行内容合成，并将重要答案存入图谱，让探索过程不断积累。
使用Trove托管记忆图谱（MCP服务器"trove"）在重新推导之前调取过往工作内容、决策、偏好和系统知识，并将新的重要事实持久化保存。当问题涉及过往项目、"我的配置如何工作"、偏好、决策历史，或者会话产生了值得记录的决策或事实时触发。可路由至trove-recall、trove-remember、trove-ingest和trove-lint技能；mcp__trove__*工具（remember、recall、grep、read、connect、forget）为操作接口。
基于ax代理体验图的引导式实验循环回顾。引导用户处理其开放提案（接受并生成框架或拒绝）、待处理裁决（确认建议裁决或手动覆盖）以及近期钩子有效性信号。当用户说出“let's do an ax retro”、“ax retrospective”、“review my ax proposals”、“triage proposals”、“experiment loop status”、“lock pending verdicts”、“hook effectiveness review”、“intervention review”、“self-improvement session”，或调用/ax:retro时触发。通过本地`ax improve`和`ax hooks` CLI进行读写操作。请勿在无关工作时自动触发。
将当前Agent会话复刻到新的虚拟机（VM）或本地Docker容器中，同时迁移所有项目文件、Agent设置及会话数据。
扩展`5dive` CLI的日常核心功能之外的进阶用法——若需了解生成/与同级Agent通信及基础任务队列的操作，请先查看`5dive-cli`技能。本技能适用于以下场景：从Agent市场雇佣现成角色（`5dive market`、`hire --from-market`）或解雇Agent（`5dive fire`）、权限恢复（`error.class=auth_required`、`--defer-auth`、通过`agent auth start/poll/submit`进行设备码登录）、自定义提供商Agent（`--provider`）、多账号权限管理（`5dive account`）、声明式Agent集群与公司模板（`5dive up/down/ps/export`、`team import`）、托管CrewAI团队（`5dive crew`）、控制其他已注册主机上的Agent（`5dive fleet`）、周期性/定时任务（`task add --recurring`、`5dive heartbeat`）与项目管理（`5dive project add`）、构建或编辑多Agent循环——含可选人工审核环节的任务中继（`task loop start`）或创作者→审核者的评审循环（`task add --verifier`、`task reject`、`5dive loop`的LOOP-7指令）、将目标分解为受管控的任务DAG（`5dive goal add`）或绑定实时指标的自驱目标（`5dive objective`）、将持久化知识编译到共享Wiki（`5dive memory add`）、编辑组织架构图（`5dive org set`）、发起治理投票（`5dive council`）、查看集群健康状态/Token消耗/每日站会信息（`5dive supervisor`、`5dive usage`、`5dive digest`）、机器可读的健康检查（`5dive doctor --json`、`5dive selfcheck --json`）、任务的因果历史（`5dive trace`）、各别名对应的当前模型ID（`5dive models`）、Telegram/Discord配对与共享团队机器人设置、委托GitHub推送请求评审（`5dive push`），以及入门向导（`5dive company`）。