api-gateway
面向 Agent 的 AWS API Gateway 管理与配置操作指南与脚本集合。
▸ 推荐理由覆盖创建、集成、鉴权与限流等常见 API 管理任务，适合云端运维与开发。
▸ 风险提示需 AWS 凭据与权限，可能修改或删除生产 API 并产生费用。
全部收录
相关性达标的全量 Skills（含未精选长尾）· 共 7641 个
codex-review
让 Codex（gpt-5.5）作为独立审阅者评审提交或变更的代码差异。
▸ 推荐理由为广泛或复杂变更提供第二意见，补充主审视角。
▸ 风险提示审查结论不可盲信，可能出现误判或不完整建议
codex-implementation
将有界代码修改委托给 Codex（gpt-5.5）实现并由 Claude 审核差异与验证。
▸ 推荐理由适合明确边界的实现任务，自动化改动并保留人工审查环节。
▸ 风险提示会对仓库做自动修改，需提供写权限并做好备份
codex-computer-use
委托 Codex（gpt-5.5）在本地执行需 UI/运行时检查的验证任务。
▸ 推荐理由用于需要截图、浏览器或模拟器的真实运行时检测，但文档不完整需扩展。
▸ 风险提示可能需要本地权限、访问屏幕或文件，存在隐私/安全风险
vrew-plan-review
在编码前对 Vrew 实现计划进行根因、范围与风险评审。
▸ 推荐理由侧重最小化改动、检查副作用与可验证性，适合需要审稿的实现计划。
vrew-impl-review
作为高级评审对 Vrew 的实现或 diff 进行安全性与正确性审查。
▸ 推荐理由侧重根因与最小修正，适合 PR 合并前把关。
vrew-analyze
分析代码库行为，定位根因并评估改动影响与副作用。
▸ 推荐理由适合排查回归并评估修改的潜在冲击面。
vrew-plan
为 Vrew 仓库生成简洁的实现计划并写入 .claude/plans/ 目录。
▸ 推荐理由在实现前产出可复审的计划，减少盲目修改风险。
vrew-create-pr
在 Vrew 仓库上从当前分支创建并推送 Pull Request（含 rebase）。
▸ 推荐理由适合 Vrew 团队自动化开 PR 流程并检查仓库上下文。
▸ 风险提示要求本地 git 权限与远程写入，慎用并注意分支/冲突处理。
apply-pr-comments
逐条与用户确认并批量应用 GitHub PR 评论、修改代码并回复。
▸ 推荐理由把繁琐的 PR 评论处理流程自动化，适合维护者与评审流水线。
▸ 风险提示需要仓库写入/推送权限并可能执行代码变更，注意授权与回滚。
start
引导用户完成首次设置：定目标、写首条笔记并进行微测验。
▸ 推荐理由适合新用户快速上手并建立初始数据与目标。
review
对薄弱或过时话题做间隔复习并记录复习暴露情况。
▸ 推荐理由帮助定期巩固关键知识，适合长期学习者。
quiz
对用户进行主题测验、按深度评分并记录 AI 置信度与凭证。
▸ 推荐理由适合内嵌记忆/学习型代理，用于检测知识边界。
query
基于个人二脑做检索增强回答，区分用户已知信息与新增建议。
▸ 推荐理由对个人知识进行来源区分的问答，适合检索自我知识背景的场景。
path
把自由文本目标编译为图谱 UI 可渲染的分段路径和学习建议。
▸ 推荐理由将模糊目标转成有序学习路线并指出每段强弱与建议。
mnemonic
管理个人助记法词汇：新增、铸造、编辑或删除记忆钩子。
▸ 推荐理由为记忆学习提供可复用的个人化助记法库与引用规则。
▸ 风险提示会修改本地助记法文件，需谨慎授权写入仓库。
log
将学习/项目会话的自由叙述转为结构化笔记并保存到二脑中。
▸ 推荐理由把零散学习瞬间转成可检索、可关联的长期知识条目。
▸ 风险提示会向本地知识库写入数据，需谨慎授权文件写入。
interview-pack
生成用于 Claude 等语音面试器的完整面试提示与评分与复盘格式。
▸ 推荐理由为口语模拟场景提供自包含的面试脚本与标准化复盘模版。
ingest
批量导入 Joplin/Obsidian/Markdown 导出并用 AI 丰富元数据与链接。
▸ 推荐理由把散落笔记迅速标准化并补上主题、目标关联，大幅省时。
▸ 风险提示会修改/写入本地知识库与索引，需谨慎授权写入文件。
debrief
把面试或练习的口述复盘记录并入知识库，附 AI 置信评估。
▸ 推荐理由结构化保存口语回顾并自动生成可审计的评分信息。
▸ 风险提示会向本地知识库写入数据，需谨慎授权文件写入。
context
导出可携带的学习状态摘要，按轨迹或目标可选分片。
▸ 推荐理由快速把个人知识/进度打包给任何 AI 或他人查看。
platform-project-skill
引导创建或升级平台类项目，提供新建与非侵入式改造两条流程。
▸ 推荐理由可无破坏地在新项目或现有代码库中统一加入平台/AI 能力，适合迁移场景。
ticket-routing
根据优先级、安全评分和客户属性将工单路由到合适队列
▸ 推荐理由无LLM、可复现的路由规则，适合运维与客服自动化
parking
基于规则树按地段/时间等判定停车许可并返回具体结论
▸ 推荐理由可审计的确定性决策，适合合规与自动化场景
license-compat
基于规则判断项目与依赖许可证是否兼容并给出合规建议。
▸ 推荐理由提供一致且可审计的许可兼容判定，减少人工判断不一致性。
▸ 风险提示提供一般性合规意见，非法律咨询，复杂情形请咨询律师。
dog-food
判断指定食物是否对狗安全的确定性决策技能。
▸ 推荐理由快速审查潜在毒性与安全性，适用于宠物护理场景自动化。
▸ 风险提示非专业兽医建议，可能存在误判风险，严重情况请就医。
dog-day
将日常狗狗护理流程中决策以代码冻结，保留可生成的说明文本。
▸ 推荐理由展示决策与生成式输出分离的工程模式，便于复用与审计。
ankle-sprain
基于确定性决策树对踝部损伤进行分诊与处理建议。
▸ 推荐理由提供可审计且版本化的分诊规则，适合临床流程自动化与记录。
▸ 风险提示仅供参考，非专业医疗诊断，应辅以临床判断。
temper-skills
在 Claude Code 内运行对抗多角色循环以生成确定性实现与验证数据集。
▸ 推荐理由对 Claude Code 订阅用户提供内置流程，避免外部工具依赖。
▸ 风险提示需 Claude Code 订阅与 Task 权限，绑定私有平台使用。
temper-skills
通过 temper-skills CLI 将技能决策逻辑转为确定性可版本化的 Python 实现。
▸ 推荐理由把决策从生成式模型中剥离，得到可测试、可审计的确定性实现。
▸ 风险提示需要本地安装并执行 temper-skills CLI，可能运行外部命令。
aromatic-herb-gardening-expert
提供基于气候与环境的香草家庭种植、养护与采收实用建议。
▸ 推荐理由面向家庭园艺爱好者，给出可执行且本地化的栽培建议与烹饪提示。
kaggle-profile-optimizer
审查并优化 Kaggle 个人资料、笔记本与竞赛展示，提升职业呈现度。
▸ 推荐理由对求职或科研展示有帮助，适合数据科学者打造可读作品集。
hf-profile-optimizer
审计并优化 Hugging Face 个人或组织资料与库的可发现性与信任要素。
▸ 推荐理由面向 HF 创作者，提供可操作的资料与展示优化建议，利于职业曝光。
using-recall
设定并在会话开始时加载 RECALL 的使用契约与访问规则。
▸ 推荐理由统一各技能对记忆的读写规范，减少误用与泄露风险。
save-insight
将关键决策、约束与证据持久保存到本地 RECALL 记忆中。
▸ 推荐理由用于记录重要约束与修复，保证信息可追溯与复用。
review-memory
审查与导出 RECALL 记忆以评估质量、冲突并收集 ID 列表。
▸ 推荐理由提供只读审计视图，便于后续维护与批量操作准备。
retrieve-memory
在开始工作或调试时检索项目的本地 RECALL 记忆与上下文。
▸ 推荐理由确保基于历史决策与状态工作，减少重复调查成本。
memory-hygiene
判定与整理 RECALL 记忆质量并规划清理与路由策略。
▸ 推荐理由自动识别低价值、重复或冲突记忆，提升长期可靠性。
manage-memory
对项目本地 RECALL 记忆执行维护、修复与生命周期管理。
▸ 推荐理由适合执行噪声清理、存储修复与状态更新的运维操作。
define-category
用于创建或调整 RECALL 记忆分类与检索权重的技能与配置操作。
▸ 推荐理由方便维护项目级持久记忆分类，提高检索相关性与可重用性。