GitHub 运维
GitHub 仓库的运维、自动化与管理。基于 gh CLI 完成 issue 分类、PR 管理、CI/CD 操作、发布管理与安全监控。当用户需要管理 GitHub issue、PR、CI 状态、发布、贡献者、陈旧条目,或处理超出简单 git 命令范围的 GitHub 运维任务时使用。
使用场景/工作流与自动化
连接 Slack、Notion、日历、邮件等,把 AI 嵌入日常办公流。
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工作流自动化 MCP 把 AI 从「聊天助手」变成「执行者」:连接 Slack / 企业微信收发消息、在 Notion 中建页面与查库、通过 n8n 触发既有流程、读写 Gmail 与日历。Agent 负责理解意图与编排,这些 MCP 负责与 SaaS 的真实交互。
组合思路:先用单点 MCP(如 Notion)跑通「AI 读写一个系统」,再用 n8n / 编排类 MCP 把多个系统串成流程——告警 → 归因 → 建工单 → 通知群,每一步都有 AI 参与但权限边界清晰。
自动化意味着真实写入。为令牌设置最小 scope、为破坏性操作(删除、群发、支付)加确认环节,并保留操作日志以便回溯。
GitHub 仓库的运维、自动化与管理。基于 gh CLI 完成 issue 分类、PR 管理、CI/CD 操作、发布管理与安全监控。当用户需要管理 GitHub issue、PR、CI 状态、发布、贡献者、陈旧条目,或处理超出简单 git 命令范围的 GitHub 运维任务时使用。
本仓库的 Codacy Cloud 工作流——在 `git push` 前本地运行 Codacy 分析器(对齐 Codacy CI 行为),并经 v3 API 拉取/聚类任意 PR 的 Codacy 问题。当用户提到 Codacy、「codacy analysis」、`codacy-analysis-cli`、「codacy issues on PR」「fix codacy CI」「codacy markdownlint findings」,或 netdata-org PR 上任何 Codacy 门禁失败时使用。附带脚本 analyze-local.sh(codacy-analysis-cli 的 docker/二进制运行器)与 pr-issues.sh(分页 v3 问题拉取 + 按工具/模式/严重级/文件分组)。令牌安全——CODACY_TOKEN 绝不进入助手可见的 stdout。按设计只读;写操作(标记误报、标记已修复)需要 GitHub issue 或分支本地 SOW。
为可换肤示例应用编写全新皮肤(skin)。skin 是 src/skins/<id>/ 下自包含的领域插件,实现冻结的 Skin 契约(src/shell/skin-contract.ts),可整体替换应用体验——品牌、主题、布局、页面、工具、数据与 agent——作为可交互的销售演示。当用户说"add a skin""create a skin""new skin""reskin the app""make a <domain> skin"或想把应用重新包装成新产品的演示外观时使用。不要用于修改 shell 本身(src/shell/**)、共享设计令牌(src/app/globals.css),除非被明确要求也不要改随包发布的 skin。
Deterministic method for placing signature, date, and text fields in a web e-signature composer through a browser automation session, using a fixed signature page, numeric Location panel coordinates instead of drag, and a save-as-draft default. Use when automating envelope preparation for generated agreements and you need repeatable field positions, correct per-recipient ownership, and a hard gate before anything is sent or signed.
Generate review drafts of counterparty master agreements from one template plus a JSON spec, with role-selected clauses and a Schedule A workflow limited to the executed agreement's notice authority. Use when you need reproducible drafting and separately reviewed execution preparation.
协调受监督的 Orca worker:线程消息、阻塞式问答、任务派发、worker_done/escalation 等待、任务 DAG、决策关卡以及 agent 间的工作分解。完全所有权移交("hand off"、"handoff"、"give this to another agent"、"another worktree")用 orca-cli,除非需要监督、监控或协调 DAG;终端控制、轻量终端提示、shell 命令、Orca 工作树管理、读取/等待终端也用 orca-cli。仅当需要 OS/窗口级控制(焦点、菜单、对话框、坐标、截图)时,才用 Computer Use 操作外部浏览器窗口、webview、Orca 应用 UI 或 Orca 内置浏览器之外的桌面 UI。Orca 内置页面用 orca-cli,外部页面用 Playwright/CDP 等页面自动化工具。
通过 CDP 直接控制浏览器完成 web 交互:自动化、抓取、测试、截图以及站点/应用操作。
在编写任何 HogQL/SQL 或调用 execute-sql 查询 PostHog 前的必读内容。当用户想搜索、查找或对 PostHog 实体(insight、仪表盘、群组、feature flag、实验、问卷、hog flow、数据仓库、person 等)做复杂聚合,以及查询分析数据(趋势、漏斗、留存、生命周期、路径、粘性、Web 分析、错误追踪、日志、会话、LLM traces)时使用。对受治理的业务或遥测指标(MRR、激活、计费用量、活跃组织、失败率)同样是第一站:先从原始事件或使用带类型的领域工具推导之前,检查语义层(system.information_schema.metrics 中的规范指标)。涵盖 HogQL 与 ClickHouse SQL 的语法差异、系统表 schema(system.*)、可用函数、查询示例与 schema 发现工作流。
为 Flex 与 OT-2 机器人编写、审查、迁移、仿真并排查官方 Opentrons Python Protocol API v2 协议。适用于机器人专属的液体处理、deck 与 labware 设置、移液器、模块、运行时参数、液体类别,以及 Opentrons App 分析。当同一工作流需要支持多品牌机器人时改用 pylabrobot。
开发和审查 PyLabRobot 实验室自动化资源、液体处理方案、离线仿真与受支持设备集成。用于 PyLabRobot 协议或 API 相关问题;物理执行必须置于显式的操作员安全门之后。
使用 pyzotero Python 客户端操作 Zotero 参考文献库。通过 Zotero Web API v3 检索、创建、更新和删除条目、合集、标签与附件。适用于以编程方式操作 Zotero 文库、管理文献引用、导出引文、检索文库内容、上传 PDF 附件,或构建与 Zotero 集成的科研自动化工作流。
40+ 生物信息学服务的统一 Python 接口。适用于在单个工作流中查询多个数据库(UniProt、KEGG、ChEMBL、Reactome)并使用一致的 API。最适合跨库分析与跨服务 ID 映射。快速单库查询用 gget;序列/文件操作用 biopython。
在 e2e/ 下编写、修改或审查 Cucumber 与 Playwright 测试时使用,涵盖 feature 文件、step 定义、支撑代码、scenario 标签、定位器和断言。不适用于 Vitest、React Testing Library、后端测试或 E2E 套件之外的通用浏览器自动化。
在 GitHub PR 创建后持续轮询评审评论、CI 检查/工作流运行与可合并状态直至其被合并/关闭或需要人工介入。诊断失败原因、对疑似 flaky 失败最多重试 3 次,并在合适时自动修复并推送分支相关问题,同时持续监视未关闭的 PR 以便及时反馈新的评审意见。当用户要求 Codex 盯住某个 PR、观察 CI、处理评审评论,或持续关注未合并 PR 上的问题与反馈时使用。
vrelease%2Fv3.8.51
管理通过 API 暴露的 CLI 工具集成。列出、配置并调用扩展 OmniRoute 自动化能力的 CLI 工具插件。
Claude Code 插件的自动化语义版本管理与发布工作流。处理 package.json、marketplace.json、plugin.json 清单间的版本号递进、构建验证、git 打标、GitHub release 与 changelog 生成。因维护者提出 npm 安全问题,NPM 发布作为最后需要人工介入的交接环节。
Rowan 是带 Python API 的云原生分子建模与药物化学工作流平台。适用于 pKa 与大分子 pKa 预测、构象与互变异构体系综、对接与类似物对接、蛋白-配体共折叠、MSA 生成、分子动力学、通透性、描述符工作流,以及相关的小分子或蛋白建模任务。适合程序化批量筛选、多步化学流水线,以及原本需要自建 HPC/GPU 基础设施的工作流。
验证特定 commit 的 Next.js 预览包,并通过 test_e2e_deploy_release.yml GitHub Actions 工作流手动触发整套 Next.js 部署测试。仅在需要针对内部 vercel/next.js PR 分支运行完整部署测试套件或该特定工作流时使用。不适合有针对性的部署测试 sanity check——那种场景应在本地用 pnpm test-deploy。涵盖解析分支最新 SHA、等待 vercel-packages、保留工作流默认输入、派发执行并验证运行结果。
工作流技能:创建、更新、评审、修复或调试 VS Code 代理定制文件(.instructions.md、.prompt.md、.agent.md、SKILL.md、copilot-instructions.md、AGENTS.md)。适用场景:保存编码偏好;排查指令/技能/代理为何被忽略或未被调用;配置 applyTo 模式;定义工具限制;创建自定义代理模式或专项工作流;打包领域知识;修复 YAML frontmatter 语法。不适用:一般编码问题(用默认代理);运行时调试或错误诊断;MCP 服务器配置(直接查 MCP 文档);VS Code 扩展开发。会调用:文件系统工具(读写定制文件)、提问工具(向用户访谈需求)、用于代码库探索的子代理。单一操作:若只是快速修 YAML frontmatter 或按已知模式创建单个文件,直接编辑即可,无需本技能。
使用 IDA Pro 逆向二进制文件:反编译、反汇编、数据流跟踪、交叉引用,以及面向 PE/ELF/Mach-O 目标深度静态分析的 IDA MCP 自动化。
按照 OWASP FSTM 九阶段流程进行固件渗透测试:提取、EMBA 自动化、Firmadyne/QEMU 仿真、AFL++ fuzzing,以及在授权实验室中的实际利用。
Bug bounty/SRC 漏洞挖掘工作流:五阶段方法论(接收、侦察、枚举、挖掘、报告),附 SQLi、XSS、RCE、SSRF、IDOR、CSRF、路径穿越与文件上传等攻击 playbook。
为任意领域设计与构建 AI agent。适用于用户:(1)要求“create an agent”“build an assistant”或“design an AI system”;(2)想理解 agent 架构、agentic 模式或自主 AI;(3)需要能力、subagent、规划或 skill 机制方面的帮助;(4)询问 Claude Code、Cursor 等 agent 内部实现;(5)想为业务、研究、创意或运营任务构建 agent。关键词:agent、assistant、autonomous、workflow、tool use、multi-step、orchestration。
用于前端/Web UI/UX/视觉相关工作时务必使用:构建、样式、重设计页面或组件、React 配置、性能审计、视觉 QA、品味与打磨。会路由到四套规则集:设计品味 router 与品牌参考、面向 Playwright/Chromium 的 Lighthouse/Core Web Vitals 完美规则、ui-ux-db 调色板/字体/规范、designpowers 人设/可访问性/评审/交付;外加仅用 curl 的 lazyweb 真实应用界面研究与 beui.dev 交互目录。触发词:frontend、UI、UX、design、redesign、styling、layout、animation、motion、interaction、micro-interaction、make it feel alive、premium、luxury、minimal、brutalist、Awwwards、DESIGN.md、mockup、React、Lighthouse、accessibility、WCAG、Core Web Vitals、looks generic、make it pretty、like X brand、lazyweb、design research。
将网站或 Web 应用从沙箱发布到公网 URL,并部署到云厂商——获取可分享的真实链接、发布静态站点或 SPA、将已构建站点上线,或部署框架应用/容器。当用户说「publish this」「deploy it」「put it online」「give me a live URL」「host this」「share a preview link」,或希望让其(或你)刚构建的站点/应用可达于 Web 时使用。涵盖零账户即时路径(Cloudflare)与永久托管(Vercel,含任意 Dockerfile)。同时负责发布护栏:绝不在未经要求时发布、如何诚实地将站点下线、运行时依赖与数据持久性检查,以及强制的发布前安全审查。指向 kortix-marketplace 获取其他厂商及更深入的厂商专项技能。
vdevel
在为 beta、RC 或正式版本提升 Meteor 包版本时使用。涵盖两套版本体系(meteor-tool 与其他所有包)、update-semver 自动化工具、工具无法覆盖的手动文件、modern-tool npm 包的 semver 分析、官方安装器门禁,以及从 beta 到正式发布的完整生命周期。适用于 packages/*/package.js、scripts/admin/、npm-packages/meteor-installer/、modern-tool npm 包以及测试应用中的 .meteor/versions。
设计深模块的共同术语。当用户想设计或改进模块接口、寻找加深机会、决定接缝位置、让代码更可测试或更利于 AI 导航,或其他技能需要深模块词汇表时使用。
在 HyperFrames HTML 中创建视频合成、动画、标题卡、叠加层、字幕、配音、音频反应视觉与场景转场。当需要构建任何基于 HTML 的视频内容、添加与音频同步的字幕、生成语音旁白、创建音频反应动画(节拍同步、随音乐律动的辉光/脉冲)、添加文字高亮动画(马克笔扫过、手绘圆圈、爆裂线条、涂鸦、草图描出)或场景间转场(交叉淡入淡出、擦除、揭示、着色器转场)时使用。涵盖合成编排、时序、媒体与完整视频制作工作流。CLI 命令(init、lint、preview、render、transcribe、tts)参见 hyperframes-cli 技能。
在 HyperFrames HTML 中创建视频合成、动画、标题卡、叠加层、字幕、配音、音频反应视觉与场景转场。当需要构建任何基于 HTML 的视频内容、添加与音频同步的字幕、生成语音旁白、创建音频反应动画(节拍同步、随音乐律动的辉光/脉冲)、添加文字高亮动画(马克笔扫过、手绘圆圈、爆裂线条、涂鸦、草图描出)或场景间转场(交叉淡入淡出、擦除、揭示、着色器转场)时使用。涵盖合成编排、时序、媒体与完整视频制作工作流。CLI 命令(init、lint、preview、render、transcribe、tts)参见 hyperframes-cli 技能。
**工作流技能**——从 AppHost 模型将 Aspire 应用部署到 Docker Compose、Kubernetes、Azure 或 AWS。触发场景:“部署 Aspire 应用”“发布 Aspire artifacts”“部署到 Azure Container Apps”“生成 Kubernetes artifacts”“拆除 Aspire 部署”。会调用:aspire CLI、Aspire 文档、目标云/容器 CLI。单一操作:仅当不存在 Aspire AppHost 时才使用通用 Azure、Kubernetes、Docker 或 AWS 工具。
使用 React 与 Tailwind 构建复杂的 claude.ai HTML 制品。Anthropic 的参考工作流,用于交付可嵌入的丰富制品。
将 OpenDesign 作为 AI 工作流实例展示:本地代理如何读取你的文件并在你的桌面上完成设计——具体而实在。作为面向 AI 新手团队与管理层的决策级 AI 素养演示文稿构建。
面向 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要检查、测试或自动化浏览器行为时使用:导航页面、填写表单、点击按钮、截图、提取页面数据、读取选中的 OpenDesign 浏览器标签上下文、测试 Web 应用、试用 OpenDesign 预览、QA、找 bug 或评估应用质量。除非用户明确要求外部浏览,否则优先使用本地 OpenDesign 预览地址。
只要涉及编写、修改、审查或批量处理测试就应调用。既是新增测试的创作门禁,也是低价值、耦合实现或重复测试(及其所要求的仅测试用途生产接缝)的审计工作流。
一次性逆向并克隆一个或多个网站——逐板块提取资源、CSS 与内容,并在过程中主动派发并行的构建 agent 到各自的 worktree。当用户想克隆、复刻、重建、逆向或复制任何网站时使用。也在"make a copy of this site""rebuild this page""pixel-perfect clone"之类的说法时触发。参数中传入一个或多个目标 URL。
将 Google Interactive Media Ads(IMA)动态广告插入(DAI)SDK 集成到网站、Web 应用、移动应用或 TV 应用中。用于:视频播放器需要在 Web、Android、iOS、tvOS 应用、Cast(CAF)接收端或 Roku 频道中加载并播放 HLS 或 DASH 流;应用需要使用 Google DAI 直播事件 asset key,或用于视频点播的内容源 CMS ID / video ID。切勿用于加载并播放 VAST 或 VMAP URL。
OpenClaw Tideclaw alpha/nightly 发布自动化:隔离分支、本地修复、发布 CI、分支保留,以及向 main 的前向合并。
continue-pr 的无人值守变体,供自动化使用(由 utils/continue-all-prs.sh 驱动)。解决冲突——当机械合并不足以对齐当前 master 时重做停滞的功能——修复 CI、处理反馈并推送,全程不打扰用户。交互式使用请优先选 continue-pr。
面向学术、生物医学、工程与科学主题的系统性文献综述工作流,包含检索规划、来源筛选、综合、引用核对与证据记录。在需要查找、筛选、综合并引用一批学术或技术文献时使用。
USPTO 专利与商标数据工作流,用于官方记录检索、PatentSearch 查询、TSDR 核查、转让数据及可复现的知识产权研究日志。适用于任务需要从 USPTO 系统获取美国官方专利或商标记录时。
面向医疗应用部署的患者安全评测框架。针对 CDSS 准确性、PHI 泄露、临床工作流完整性和集成合规性的自动化测试套件,安全测试失败时阻断部署。适用于医疗部署需要以患者安全测试(CDSS 准确性、PHI 泄露、工作流完整性)作为准入门槛时。
gget 的 CLI 与 Python 工作流:快速查询基因数据库、序列检索、BLAST 风格搜索、富集性检查,并生成可复现的生物信息学证据记录。当任务需要用 gget CLI 或 Python 包在多个基因组参考数据库间做快速查询时使用。
在 Claude Code 之上构建可持久化的多 Agent 操作系统。涵盖内核架构、专职 Agent、斜杠命令、基于文件的记忆、定时自动化,以及无需外部数据库的状态管理。当需要在 Claude Code 上构建自带记忆、命令与调度能力的持久化多 Agent 系统时使用。
针对 AI 代理故障的结构化自调试流程,涵盖故障捕获、诊断、受控恢复与内省报告。当代理运行失败、需要可复现的诊断而不是盲目重试时使用。
面向 AI Engineering from Scratch 中四条独立 Claude 认证路径的 AI 原生导师与入门流程。当学习者想选择 Claude 认证、备考 CCAO-F、CCDV-F、CCAR-F 或 CCAR-P、续学认证路径、互动学习下一课、运行并验证实验、构建计分产物、做诊断或模拟考,或基于 GitHub 用 Claude Code、Codex、ChatGPT、Cursor 等其他 agent 补弱项时使用。
CTF、漏洞利用、逆向、DFIR、pwnable、密码、隐写、移动端、AI agent、云、容器、Active Directory、Windows 主机与身份类题目的默认入口和总编排工作流。当用户给出的题目基础设施、二进制、提示、主机或身份应默认按沙箱内部处理,且 Codex 需要选择、路由并加载合适的下游分析路径、给出简明证据时,先使用本技能。
ctf-sandbox-orchestrator 的内部下游技能。面向 Android APK hooking、Frida 跟踪、请求签名还原、SSL pinning 绕过、JNI 边界检查与应用信任边界分析的 CTF 沙箱工作流。当用户要求 hook 某个 APK、检查签名逻辑、跟踪 Java 或 native 边界、绕过 pinning 或 root 检测、查看 shared prefs 或应用数据库,或重放被接受的移动端请求时使用。仅在 $ctf-sandbox-orchestrator 已确立沙箱前提并路由到此技能后使用。
ctf-sandbox-orchestrator 的内部下游技能。面向密码、编码、隐写术、APK、IPA 及移动端信任边界题目的 CTF 沙箱工作流。当用户要求解码某段数据、还原变换链或密钥、检查藏在媒体文件里的载荷、hook APK/IPA 签名逻辑、查看应用存储,或重放移动端请求签名逻辑时使用。仅在 $ctf-sandbox-orchestrator 已确立沙箱前提并路由到此技能后使用。
两者互补:n8n MCP 让 AI 调用你已建好的流程作为工具,避免重复实现;复杂判断交给 AI,确定性步骤仍放在流程引擎里。
多数实现支持页面与块的读写,改结构的能力取决于具体服务与授权范围。建议先授予只读验证行为,再逐步放开写入。
MCP 本身是被动的工具端,定时触发需要调度层:系统 crontab、CI 计划任务或带调度的 Agent 框架,按周期向 AI 发起带 MCP 的任务。