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SkillsMP ha recopilado 66 skills de evanfang0054/cc-system-creator-scripts. Abre una skill para revisar su origen y sus detalles.
Mostrando 40 de 66 skills recopiladas.
Mac 系统深度清理和优化工具。使用 Mole (mo 命令) 执行系统清理、磁盘分析、应用卸载、系统优化等任务。 触发场景（当用户提到以下任一内容时使用此 skill）： - 清理 Mac、清理磁盘、释放空间、清理缓存、清理系统 - 卸载应用、删除应用、移除应用及其残留 - 磁盘分析、查看磁盘占用、大文件查找、空间分析 - 系统优化、系统维护、刷新系统、重建缓存 - 系统状态、系统监控、CPU/内存/磁盘监控 - 清理 node_modules、清理构建产物、清理项目依赖 - 清理安装包、删除 dmg/pkg…
Idioma del texto original: chino
构建 CLI / command-line 工具时使用，支持两种模式。模式 A 人类 CLI（终端 UX、彩色、交互式提示、进度条、Shell 自动补全），关键词包括 commander / yargs / oclif / typer / click / cobra。模式 B agent-native CLI（JSON envelope / schema 自省 / dry-run 写入安全 / 契约驱动），关键词包括 agent-native CLI、JSON envelope、friction…
Idioma del texto original: chino
快速搭建和配置 pnpm monorepo 项目结构，包含 TypeScript、tsup 构建、私有 npm registry 配置。当用户需要"创建 monorepo"、"初始化 monorepo 项目"、"配置 pnpm workspace"、"设置 monorepo 构建"、"monorepo setup"时使用。特别适合需要统一管理多个包、配置构建工具、处理 TypeScript 路径问题的场景。即使用户只是说"帮我搭建项目结构"或"配置构建"，如果涉及多包管理也应该使用此 skill。
Idioma del texto original: chino
智能拆分暂存区的代码变更为多个符合 Conventional Commits 规范的逻辑提交。当用户需要将大量变更按逻辑关系分组提交时使用,比如"拆分这些提交"、"把暂存区的变更分成多个 commit"、"按功能分别提交"、"split commits"等场景。特别适合处理包含多个模块、多种类型文件(配置、代码、测试、文档)的复杂变更集。
Idioma del texto original: chino
OKR 优化与质量评估专家。当用户需要：(1) 评估现有 OKR 的质量，(2) 优化模糊或不可量化的关键结果，(3) 检查 OKR 是否符合核心原则（聚焦、可量化、有挑战），(4) 将任务型 KR 转化为结果型 KR，(5) 提供具体的改进建议时使用。触发词包括"帮我优化 OKR"、"检查这个 OKR"、"这个 KR 写得好吗"、"如何量化这个目标"。
Idioma del texto original: chino
基于 git commits 自动生成 CHANGELOG.md 变更日志。支持语义化版本、分类整理、多格式输出。触发场景包括"生成变更日志"、"更新 CHANGELOG"、"版本记录"。
Idioma del texto original: chino
GitHub PR 代码审查技能。检查代码质量、安全性、性能和最佳实践，生成结构化审查报告。触发场景包括"审查 PR"、"代码检查"、"review pull request"。
Idioma del texto original: chino
重构完整性检查技能。验证重构后代码的一致性、完整性和正确性，确保没有遗漏或破坏性变更。触发场景包括"检查重构"、"重构验证"、"代码迁移检查"。
Idioma del texto original: chino
批量文件翻译技能。支持并行翻译多个文件到中文，自动处理 API 超时，保留代码块和技术术语。触发场景包括"翻译文件"、"批量翻译"、"中文化文档"、"translate to Chinese"。
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当用户想要创建、读取、编辑或操作 Word 文档（.docx 文件）时使用此技能。触发条件包括：任何提到 'Word doc'、'word document'、'.docx' 的内容，或要求生成带有目录、标题、页码或信头的专业文档的请求。也用于从 .docx 文件中提取或重组内容、在文档中插入或替换图片、在 Word 文件中执行查找和替换、处理修订追踪或批注，或将内容转换为精美的 Word 文档。如果用户要求将 '报告'、'备忘录'、'信函'、'模板' 或类似交付物作为 Word 或 .docx…
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当电子表格文件是主要输入或输出时使用此技能。这包括用户想要：打开、读取、编辑或修复现有的 .xlsx、.xlsm、.csv 或 .tsv 文件（例如添加列、计算公式、格式化、创建图表、清理杂乱数据）；从头创建新的电子表格或从其他数据源创建；或在表格文件格式之间转换。特别是当用户通过名称或路径引用电子表格文件时（即使是随意的提及，如「我下载文件夹里的…
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AI 代理的浏览器自动化 CLI 工具。当用户需要与网站交互时使用，包括导航页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用或自动化任何浏览器任务。触发场景包括"打开网站"、"填写表单"、"点击按钮"、"截图"、"从页面抓取数据"、"测试这个 Web 应用"、"登录网站"、"自动化浏览器操作"或任何需要编程式 Web 交互的任务。
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创建生产级 Node.js CLI 工具的完整解决方案,包含 15+ 个优化点和 104KB 专业模板。当用户需要构建命令行工具时使用:(1)创建新的 CLI 项目,(2)选择合适的框架和依赖,(3)实现完整 CLI 功能(配置管理、进度条、版本检查、输出格式化等),(4)配置测试和打包,(5)应用最佳实践(POSIX 兼容、TTY/CI 检测、错误处理、Shell 补全)
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将用户提供的 skills、agents、commands、hooks、MCP 配置等组件整理打包成标准 Claude Code 插件。当用户需要：(1) 将现有技能/代理转换为可分发插件，(2) 组织多个组件为统一插件结构，(3) 创建符合插件规范的项目，(4) 从独立配置迁移到插件格式时使用。
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生成 Apifox Mock 脚本。支持分页/Token验证/异常/延迟/校验。 触发词： - "生成[xxx]接口的 mock 脚本" - "/api/... mock 脚本" - "为接口 xxx 编写 mock 脚本" 核心原则：必须先获取 API 文档，严格按类型生成 Mock 数据。
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带质量保证循环的agent/skill压缩。5阶段迭代流程确保理解保留。 触发词: semantic-compressor, compress skill, optimize agent, reduce tokens, benchmark
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使用 Deep Agents CLI - 终端界面、持久化内存（AGENTS.md）、项目约定、技能目录和 CLI 命令。
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使用 FilesystemMiddleware 实现虚拟文件系统、后端（State、Store、Filesystem、Composite）和 Deep Agents 的上下文管理。
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在 Deep Agents 中实现人工审批工作流，使用 interruptOn 参数对敏感工具操作进行人工干预。
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在 Deep Agents 中实现长期内存，使用 StoreBackend、CompositeBackend 和 InMemoryStore 进行跨会话的持久化数据存储。
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理解 Deep Agents 框架 - 它们是什么、如何使用 createDeepAgent 创建，以及 agent harness 架构，包括内置的规划、文件系统和子代理中间件。
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在 Deep Agents 中创建和使用自定义技能，实现渐进式披露、SKILL.md 格式和 Agent Skills 协议。
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在 Deep Agents 中使用 SubAgentMiddleware 启动子代理进行任务委托、上下文隔离和专门工作。
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Using TodoListMiddleware for task planning and tracking progress with the write_todos tool in Deep Agents for complex multi-step workflows.
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Create and use LangChain agents with createAgent - includes agent loops, ReAct pattern, tool execution, and state management
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Add human oversight to LangChain agents using HITL middleware - includes interrupts, approval workflows, edit/reject decisions, and checkpoints
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使用 LangChain 中的聊天模型集成指南，包括 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 和 Bedrock
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使用 LangChain 中的文档加载器集成指南，用于处理 PDF、网页、文本文件和 API
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使用 LangChain 中的嵌入模型集成指南，包括 OpenAI、Azure 和本地嵌入
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使用 LangChain 中的文本分割器集成指南，包括递归、字符和语义分割器
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LangChain 工具集成使用指南，包括预构建工具包、Tavily、Wikipedia 和自定义工具
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LangChain 向量存储集成使用指南，包括 Chroma、Pinecone、FAISS 和内存向量存储
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Initialize and use LangChain chat models - includes provider selection (OpenAI, Anthropic, Google), model configuration, and invocation patterns
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Work with multimodal inputs/outputs in LangChain - includes images, audio, video, content blocks, and vision capabilities
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Build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems with LangChain - includes embeddings, vector stores, retrievers, document loaders, and text splitting
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Stream outputs from LangChain agents and models - includes stream modes, token streaming, progress updates, and real-time feedback
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使用 Zod 模式、类型安全响应和自动验证从 LangChain 代理和模型获取结构化的验证输出
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聊天模型如何调用工具 - 包括 bindTools、工具选择策略、并行工具调用和工具消息处理
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在 LangChain 中定义和使用工具 - 包括工具装饰器、自定义工具、内置工具和工具模式
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使用 StateGraph、节点、边、START/END 节点和 Command API 构建图，结合控制流与状态更新
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