教育生产力自动化
ship-learn-next
将教学内容(如逐字稿、教程)转化为可执行的「Ship-Learn-Next」循环,建立具体的实作计划与学习任务。
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探索可复用的代理技能,查看实现细节,快速找到适合你工作流程的技能。
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将教学内容(如逐字稿、教程)转化为可执行的「Ship-Learn-Next」循环,建立具体的实作计划与学习任务。
建立生产级 Go API 服务,包含可观测性、本地开发环境与整洁架构的样板代码。
将 PDF、Office 文档、图像、音频及网页内容转换为适合 LLM 与 RAG 系统的干净 Markdown 格式,支持 20 多种文件类型与自动化处理。
自动化 PR CI 监控与错误修复代理。
诊断、隔离并缓解 LLM 上下文故障(如中间丢失、中毒、干扰及冲突),提升 AI 代理的执行可靠性。
Superpowers 开发方法论的基础技能。确保代理程序在开始任何任务或对话前,能正确识别并调用必要的开发技能。
生成与 IntelliJ coding-aider 插件兼容的结构化开发计划、检查清单及文件上下文。
生成结构化的 Handoff Pack 提示词,用于将任务委派给 Gemini,确保明确的范围、验收标准与格式规范。
生产环境测试策略,包含功能标志、金丝雀部署、合成监控与混沌工程,确保线上系统的持续可靠性。
CCOS 服务器所公开的 MCP 工具参考,支持自主代理工作流程中的能力探索、会话管理与受控的 RTFS 执行。
为 Claude Code 设计的嵌套插件架构,通过动态加载 Playbooks、Skills 与 Agents,有效节省超过 90% 的上下文标记空间。
用于在 Hive 原生 Rust 架构中构建、注册和编排模型上下文协议 (MCP) 工具与 AI 代理工作流的开发框架。