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共找到 1,857 个 Skills
使用Agent Pulse来检查AI agent的活动、token使用情况、工具调用、模型使用、成本、预算、预测、报告、本地日志源、健康检查以及MCP工具。当用户询问AI agent的使用量、运行过的会话、模型成本、支出是否过高、生成Agent Pulse报告、诊断Agent Pulse设置或向其他agent暴露Agent Pulse数据时,可使用该工具。
当用户想要设置一个可重复、自主运行的营销工作流时——即由AI Agent按照特定节奏(weekly、daily或触发式)运行的循环,而非一次性任务。当用户提及“营销循环”“重复营销工作流”“自动化我的营销”“自动驾驶式营销”“每周营销复盘”“广告疲劳检查”“内容更新循环”“客户流失监控”“排名下降预警”“持续营销”“营销自动化工作流”或“每周运行此任务”时,也可使用本技能。通过本技能可选择、调整并安排持续运行的营销循环,以协调其他营销技能。如需一次性营销创意,请查看marketing-ideas;如需特定的实验循环,请查看ab-testing。
dontbesilent 文件夹知识库。把用户已有的本地文件夹变成 Agent 能稳定查找、收录和维护的知识库;用户没有资料时建立最小知识库,有资料时生成知识库导航,后续支持放入新资料、查找答案、识别当前版本和检查知识库健康状况。用户提到「搭建知识库」「我的文件夹就是知识库」「让 AI 读懂这些文件」「把资料放进知识库」「从知识库找东西」「哪个文件是最新版」「资料太乱」「建立 Source of Truth」时都应使用。用户无需理解 Source of Truth、RAG 或 Agent 配置。 Folder-based knowledge base for AI agents. Use whenever the user wants to build, populate, query, organize, audit, or connect a local folder as a knowledge base, including source-of-truth navigation and version resolution.
面向AI Agent的浏览器自动化技能,基于mb CLI实现。当Agent需要浏览网页、截取屏幕截图、抓取文本、填写表单、点击元素、录制屏幕视频、在页面中运行JS或审核设计时,可使用该技能。触发词包括:‘浏览’、‘打开页面’、‘截取屏幕截图’、‘抓取数据’、‘填写表单’、‘点击按钮’、‘网页自动化’、‘录制屏幕’、‘设计审核’、‘可访问性检查’。
让网站可被AI Agent访问。支持导航、点击、输入、提取、等待操作——使用带有现有登录会话的Chrome,无需LLM API密钥。
当用户需要自动化多步骤网站任务时,应使用此Skill。适用于浏览器自动化、网页爬取、UI测试或构建AI Agent场景。提供包含分步说明和已验证选择器的完整操作手册。
当你需要创建云沙箱(microVM)来运行代码、启动开发服务器并生成实时预览URL时使用本技能。本技能还涵盖在Blaxel的无服务器基础设施上部署AI Agent、MCP服务器、批处理作业以及Agent Drive(共享文件系统)。当你需要隔离的计算环境、实时应用预览、跨沙箱的共享文件存储,或者部署智能代理工作负载时,均可使用本技能。
将科学论文、学位论文、技术报告、源代码、图表或研究手稿转换为有证据支撑的中国发明专利草稿。适用于AI Agent需要提取可专利的技术贡献、将每项权利要求特征映射到来源证据、将核心公式保留为可编辑的Office Math格式、生成与权利要求匹配的流程图和方法学图表、对比论文与现有专利、审核支撑性与一致性,或分别交付权利要求书、说明书、摘要及摘要附图的中文DOCX文件的场景。
Iris 是 Redis 旗下专注于AI领域的产品体系。当您在Redis Cloud上集成Iris Redis Agent Memory(RAM)数据平面时可使用本技能——包括为AI Agent记录会话事件、创建或搜索长期记忆、配置内存存储,以及调优后台记忆升级功能。代码示例使用官方的`redis-agent-memory`(Python)和`@redis-iris/agent-memory`(TypeScript)SDK。
使用ktx构建一个自我优化的上下文层,教导AI Agent借助已审批的指标、语义层和业务知识准确查询数据仓库
为AI Agent赋予React应用可视化能力——通过命令行检查组件树、props、state、hooks并分析渲染性能
当用户提到 LiteFlow(Java 轻量级规则引擎/业务编排框架)时启用。覆盖:组件、EL 规则(THEN/WHEN/IF/SWITCH/FOR/WHILE/ITERATOR 等)、上下文、脚本组件、规则配置源、配置项、执行器、AI Agent 编排(ReAct Agent / liteflow-react-agent)、测试与调试、源码细节。