interpreting-culture-index
解读 Culture Index 测评，进行个人与团队行为特征分析与招聘匹配。
▸ 推荐理由对 HR 和管理者实用，可将测评结果转化为具体的管理与招聘建议。
▸ 风险提示处理敏感个人测评数据时需注意隐私与合规要求。
全部收录
相关性达标的全量 Skills（含未精选长尾）· 共 5518 个
constant-time-analysis
检测密码学代码中因执行时间差异泄露秘密的定时侧信道问题。
▸ 推荐理由适合审计或实现常量时间加密代码，自动定位危险分支与运算。
chrome-mcp-troubleshooting
诊断并修复 Claude in Chrome MCP 扩展的连接与自动化异常
▸ 推荐理由针对扩展不可连通或浏览器自动化异常提供逐步排查与修复建议
▸ 风险提示排错可能需要读取浏览器日志或扩展权限，涉及本地隐私信息
c-review
对 C/C++ 代码进行全面安全审计，发现内存、溢出、竞态等漏洞
▸ 推荐理由有多角色子代理架构，可组织复杂审计、去重与误报判定流程
▸ 风险提示可能需要编译/运行目标代码和外部检测器，存在执行不信任代码风险
burpsuite-project-parser
从 Burp Suite 项目文件中搜索、提取并导出 HTTP 请求/响应数据
▸ 推荐理由能快速从 .burp 文件中批量抽取证据与匹配正则，便于审计和取证
▸ 风险提示处理包含敏感凭证和私密流量的文件，需注意数据泄露与合规性
ton-vulnerability-scanner
针对 TON（FunC）合约检测三类关键漏洞，如真假 Jetton 与气体校验问题
▸ 推荐理由专注 TON 架构与 Jetton 代币的常见危害，适用于 FunC 审计场景
▸ 风险提示需要 FunC 工具链与外部分析工具，可能执行非信任二进制
token-integration-analyzer
分析代币实现与集成，检查 ERC 标准符合性及 20+ 异常代币模式
▸ 推荐理由结合实现与协议集成视角，能发现非标准或被误用的代币逻辑
▸ 风险提示会访问合约源码与链上数据，某些分析可能调用外部 API 或工具
substrate-vulnerability-scanner
扫描 Substrate/Polkadot pallets 中 7 类关键安全漏洞
▸ 推荐理由针对 FRAME 运行时特有的溢出、权重与 origin 检查等问题提供自动化检测
▸ 风险提示需要构建/分析运行时代码并运行外部工具，可能接触敏感或不可信源码
solana-vulnerability-scanner
针对 Solana/Anchor 程序检测 6 类关键平台特有漏洞
▸ 推荐理由将 Solana 特有的 CPI、PDA、签名/所有权校验等模式编码为自动检测规则
▸ 风险提示需本地或远程构建/运行分析工具并访问链上数据，可能执行外部二进制
secure-workflow-guide
引导并自动执行 Trail of Bits 的五步智能合约安全开发工作流
▸ 推荐理由把多种检测（如 Slither）、可视化与文档化整合成可重复的安全检查流水线
▸ 风险提示会调用外部安全二进制并访问代码仓库，可能执行非信任代码或泄露敏感源码
guidelines-advisor
基于最佳实践审查智能合约并生成说明、架构建议与改进清单。
▸ 推荐理由结合规范与实用建议，适合开发者与审计前梳理。
▸ 风险提示建议有主观性，需结合人工复核并可能需要访问源码。
cosmos-vulnerability-scanner
扫描 Cosmos SDK 与 CosmWasm 合约中会导致链停摆或资金损失的漏洞模式。
▸ 推荐理由覆盖多类共识与跨链问题，适合链级安全评估。
▸ 风险提示扫描需接触链模块源码或配置，可能暴露敏感数据且有误报。
code-maturity-assessor
基于九类维度为代码库产出证据驱动的成熟度评分与改进建议。
▸ 推荐理由系统化评估技术债与风险，便于决策与优化优先级。
▸ 风险提示自动评分可能忽视项目上下文，且需访问源码。
cairo-vulnerability-scanner
识别 Cairo/StarkNet 合约中与算术、跨层消息等相关的六类关键漏洞。
▸ 推荐理由针对 StarkNet 平台的专用漏洞检测，适合链上审计。
▸ 风险提示需访问合约源码/字节码，可能暴露敏感信息且有误报风险。
audit-prep-assistant
按审计清单准备代码库：静态分析、增测、删冗与生成文档。
▸ 推荐理由让代码在审计前达到更高可审查性和质量。
▸ 风险提示可能需运行外部工具并上传代码，存在数据泄露风险。
algorand-vulnerability-scanner
自动检测 TEAL/PyTeal 合约中 11 类 Algorand 平台特有漏洞。
▸ 推荐理由覆盖平台特定漏洞模式，适合 Algorand 审计。
▸ 风险提示需上传合约源码或字节码，可能泄露敏感数据且存在误报。
audit-context-building
以逐行/块级分析构建深层代码与架构上下文，辅助后续审计。
▸ 推荐理由用于高精度安全审计前的深度理解与定位。
▸ 风险提示分析过程需访问源码，可能暴露敏感信息。
ask-questions-if-underspecified
在信息不足或多解时主动向用户提问以澄清需求。
▸ 推荐理由提高任务准确性，避免误实现与返工。
agentic-actions-auditor
静态分析 GitHub Actions 工作流，识别与 AI agent 集成相关的安全风险。
▸ 推荐理由帮助团队及早发现 CI 中可被注入的攻击向量，提升部署安全性。
▸ 风险提示可能需要访问私有仓库的工作流文件以完成全面扫描。
api-for-yourself
把“如何与我合作”以 API 规范形式生成，便于团队对齐与 onboarding。
▸ 推荐理由将模糊的个人偏好结构化为可读可用的规范，便于标准化团队互动。
altitude-shifter
将同一内容改写为董事会、工程师、客户与新员工四种风格并给出改动差异表。
▸ 推荐理由一次产出多版本并透明展示差异，显著提高面向多受众的沟通效率。
all-hands-deck
生成兼顾不同受众（从实习生到高管）的 all‑hands 演示结构与要点稿。
▸ 推荐理由平衡不同听众的“高度”，帮助把复杂公司消息对内传达清晰且有温度。
air-quality
无需 API 密钥，调用 Open-Meteo 获取并解释任意地点的实时空气质量与健康建议。
▸ 推荐理由直接可用的实时 AQI 查询并翻译为健康指引，适合日常决策场景。
▸ 风险提示会向第三方（Open-Meteo）发起外部网络请求获取数据。
ai-disclosure-policy
制定何时及如何对产品与传播中 AI 生成内容进行标注与披露的政策与文案。
▸ 推荐理由结合法规触发与逐面披露规则，适合产品合规与法务制定透明度策略。
agm-in-a-box
为社团/协会准备可执行的 AGM 通知、议程、主持稿与会议记录模板。
▸ 推荐理由把年会流程标准化，帮助志愿者按时高质量完成法定会议。
aging-parent-talks
为与年迈父母讨论驾驶、财务与照护等敏感话题提供开场、话术与应对策略。
▸ 推荐理由以尊严为先、提供演练与失败应对，适合家庭提前规划难谈话题。
agent-severance
以员工离职流程为模型，规范 AI 代理的资产清点、导出与权限回收。
▸ 推荐理由系统化防止遗留凭证与未清理的记忆，适合切换供应商或退役代理。
▸ 风险提示涉及撤销凭证与权限等高敏感操作，执行时需严格审计与权限控制。
agent-hiring-panel
把招聘流程套用于挑选与评估 AI 代理，包括岗位说明、面试样题和试用 KPI。
▸ 推荐理由以人岗匹配与试用机制降低代理试点漂移，适合企业决策时使用。
agenda-or-cancel
用三行议程规则判断并生成会议议程或取消文案，提高会议效率。
▸ 推荐理由简单直接的实践工具，能显著减少无效会议和节省参会时间。
acquirer-red-team
模拟收购方尽职团队，列出降价风险与每项影响估价的理由。
▸ 推荐理由提前暴露并购谈判中的弱点并估算对价影响，适合准备出售的公司。
▸ 风险提示可能涉及披露公司敏感信息，应注意保密与法律合规。
401k-plan-decoder
解析企业401(k)计划，计算费用、匹配与归属并给出使用建议。
▸ 推荐理由把晦涩条款量化并揭示长期成本，适合美国职场用户评估福利方案。
▸ 风险提示可能处理敏感个人财务信息且不构成专业理财建议。
api-docs-writer
将接口规范或示例转换为清晰、可发布的开发者API文档。
▸ 推荐理由输出可上生产的端点说明与请求/响应示例，节省大量工程时间。
announcement-card
生成适合在社媒或图片卡片上展示的简洁公告文案。
▸ 推荐理由快速产出可视化社媒分享文本，便于传播与设计落地。
analyst-relations-brief
为行业分析师会议与评估准备专业的简报包与谈点。
▸ 推荐理由针对Gartner/Forrester类评估定制，强调差异化与证据链。
ambiguity-resolver
把模糊需求或机会整理成一页可执行的问题陈述与下一步
▸ 推荐理由适合 PM/咨询快速把不明确任务变成可执行计划
ai-usage-policy
生成简明可执行的企业 AI 使用与数据处理政策
▸ 推荐理由把法律条款转成一页可操作的决策辅助，便于落地
ai-roi-audit
审计组织 AI 支出回报，量化效益并提出计量方法
▸ 推荐理由帮助财务与产品判断 AI 投资是否产生真实回报
ai-product-canvas
构建包含数据、模型、评估与风控的 AI 产品画布
▸ 推荐理由在早期对齐数据与模型假设，避免做出技术无用的功能
ai-feature-prd
生成包含评估与护栏的 AI 功能产品需求文档（PRD）
▸ 推荐理由把概率性与错误场景写进产品设计，减少上线失败风险
ai-eval-plan
为模型或提示设计可执行的评测计划、指标与基线
▸ 推荐理由把模糊质量目标变成可复现的回归门控测试