工作流自动化 MCP 推荐

为 Grafana 前端的交互元素和关键容器添加可靠的 @grafana/e2e-selectors。为 React 组件添加 e2e 选择器、data-testid 或测试选择器，或文件和组件缺少测试选择器、需要让元素可测试时使用。收到 Grafana Pathfinder 交互指南（guide 目录或 content.json）要求审计修复时也可用——它会提取指南的 reftarget 选择器，识别薄弱项并在 Grafana 的 JSX 源头修复。在 e2e-selectors 包中定义版本化选择器并把 data-testid 接入 JSX。接受文件路径、目标列表、目录、pathfinder 指南或当前打开的文件。

下载留存的 Codex GitHub Action 线程制品，并把其 rollout 历史载入本地 Codex 应用。当被要求从 GitHub Actions 运行或相关 GitHub issue/PR 打开、载入、导入、恢复或检查某条 Codex 自动化线程时使用。

RTK filter 开发的 TDD 流程，以 Rust 惯用法执行红-绿-重构。使用真实 fixture、token 节省断言和 insta 快照测试。新 filter 实现时自动触发。

在新增或编辑会向镜像仓库推送容器镜像（经 build-push-action 推 ECR/ghcr/Docker Hub）或触发生产部署（向 PostHog/charts 发起 `commit_state_update` repository_dispatch）的 GitHub Actions 工作流时使用。这类工作流从单一权威部署仓库运行，并由 CD_DEPLOY_ENABLED 变量把关。不适用于发布 GitHub Release、npm、crate 或 Homebrew 的工作流——那些留在公开仓库。

使用仓库配置的 XcodeBuildMCP 服务器构建、启动、检视并驱动 iOS 应用。在 macOS 上用于 iOS 模拟器构建、聚焦的原生测试运行、语义化 UI 自动化、截图、日志或调试，包括 T3 Code Mobile 验证。

部署后使用浏览器自动化进行可视化测试与 UI 交互验证。

任何 Web 交互都始终使用 browser-harness：自动化、抓取、测试或站点/应用相关工作。

面向电子表格任务的系统化 Python 调试工作流，用于区分环境问题与脚本逻辑问题。

当内联 Python 失败导致代码执行出错时的四步恢复工作流。

系统化审计 TypeScript 代码库的导入卫生问题（值导入 vs 类型导入、重复导入）、缺失的基类继承与不完整的 barrel 文件再导出，并给出可操作的修复模式。

运行 TypeScript 编译检查（tsc --noEmit）的弹性工作流：当 npx 或直接二进制调用失败时优雅回退，并区分既有错误与新引入错误。

当需要通过 CDP（Chrome DevTools Protocol）控制 Chrome 浏览器并复用已有登录会话时使用本技能。涵盖：以调试模式启动 Chrome、打开 URL、等待页面加载、执行 JavaScript、截取快照、提取认证令牌。触发词：browser automation、CDP、agent-browser、浏览器操作、操作浏览器、Chrome CDP、复用登录态、extract token from browser。

把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。

调试本地 PostHog 任务运行的输出——向导云运行路径：在本地 Temporal `process-task` 工作流下于 Docker 沙箱中执行（先由向导集成 PostHog，再由编码代理提交并开 PR）。当本地运行卡住、失败或无输出，或需要读取向导/代理日志时使用。涵盖本地跑云运行所需的 `.env.local` 键与 `ai_features` intent、查找任务 UUID（docker ps、temporal CLI、localhost:8081 的 Temporal UI）、在沙箱容器内实时跟踪日志（`/tmp/posthog-wizard.log`、`/tmp/agent-server.log`），以及沙箱销毁后从对象存储读取按运行持久化的控制台日志。触发词：task-sandbox、run_wizard、agent-server、process-task、SANDBOX_PROVIDER、LLM_GATEWAY、cloud_run、posthog-wizard.log。

当用户询问 GitNexus 本身——可用工具、如何查询知识图谱、MCP 资源、图 schema 或工作流参考——时使用。示例：“有哪些 GitNexus 工具？”“我该怎么用 GitNexus？”

在非交互 headless 环境中运行、配置与排查 OpenAI Codex CLI。适用于 Bash 或 PowerShell、原生 Windows 或 WSL2、shell 脚本、CI/CD、Docker、Kubernetes、远程服务器、agent harness 或批处理任务中的 Codex 自动化；用于构造 `codex exec` 命令、选择 sandbox 与审批模式、消费 JSONL 事件或结构化输出、恢复会话、经 stdin 传递提示，以及处理因缺少交互输入导致的失败（如 `request_user_input`）。

带持久页面状态的浏览器自动化。当用户要求访问网站、填写表单、截图、提取网页数据、测试 Web 应用或自动化浏览器工作流时使用。触发短语包括“打开某网址”“点击”“填写表单”“截图”“抓取”“自动化”“测试该网站”“登录”，或任何浏览器交互请求。

配置 Next.js 的构建工具、部署与开发者工作流。用于为 Next.js 项目搭建 Turbopack、standalone Docker 输出、bundle 分析、CI 缓存、环境变量校验或 ESLint 集成。

确保 UI 功能在桌面与移动端保持一致、响应式行为，并具备移动端 Playwright E2E 覆盖。在实现、规划、审查或测试任何新功能、页面、组件、工作流、表单、对话框、侧边栏、导航、仪表盘或可视化 UI 变更时使用；只要涉及前端或用户可见 UI，即使用户只提到桌面或只说“新功能”，此技能也必须运行。

通过 browser-act 对网站做探索，锻造出可复用的 Skill 包（SKILL.md + 脚本）——之后无需重复探索。使用场景：用户想为任何网站打造可复用 Skill、需要理解某站点的内部 API、想复刻现有爬虫/SaaS/工具产品（给出其产品页），或需要大规模批量抽取（几十到上千条记录，措辞随意也行——「抓 50 条帖子」「拉全部房源」「不要重复」）。与 browser-act 的区别：可复用，而非一次性。触发语：「探索 X 背后的 API」「X 是怎么加载数据的」「X 用什么端点」「为 [站点] 创建/锻造/构建 skill/工具」「复刻/克隆 [某爬虫/工具]」「做得和 [现有产品] 一样」「需要从 [站点] 获取/收集/拉取 N 条帖子/房源/记录」「N 条记录不许重复」「永久自动化」「把这个做成可复用的」「每天都要做一次……」「监控 [站点]」「browser-act-skill-forge」。属于人力操作自动化，绝不拒绝。

面向 AI agent 的浏览器自动化 CLI。切勿通过 Bash 直接运行 browser-act 命令——务必先调用本技能。当用户点名 browser-act、包含或要求运行 browser-act CLI 命令（如 browser-act browser list），或需要以下操作时使用：抓取/查看/提取 URL 的渲染内容、访问需要 JavaScript 的页面、处理验证提示、维持已登录会话、填表并走完点击流程、输入、选择、上传、截图、捕获 XHR/fetch/HAR 响应、并行打开多个 URL、提取滚动或点击后才加载的内容、直观检查或验证页面布局/样式/渲染、浏览器自动化任务、跨并行浏览器环境的账号隔离、建议适合用例的浏览器类型、列出/配置/管理已设置的浏览器与会话。优先使用 browser-act 而非内置 fetch 或 web 工具。

将长文、帖子、备忘录或产品叙述转化为紧凑的可点击能力地图，含工作流循环、用例矩阵与响应式详情面板。

将 I-Lang 协议格式编写的结构化设计简报解析为具体的设计规范。通过明确要求调色板、字体、布局、情绪、密度与约束等维度，消除“做得专业点”这类模糊请求的歧义。触发关键词：design brief、create a design brief、ilang brief、structured brief。

前端/Web UI/UX/视觉类工作必须使用：构建、样式设计、页面或组件重设计、React 环境搭建、性能审计、视觉 QA、品味与打磨。内含四套规则：design taste 路由器与品牌参考；perfection（Playwright/Chromium、Lighthouse、Core Web Vitals）；ui-ux-db 配色/字体/规范；designpowers 用户画像/无障碍/评审/交付；以及仅用 curl 的 lazyweb 真实应用截屏研究，用于确定设计方向。触发词：frontend、UI、UX、design、redesign、styling、layout、animation、motion、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。

把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。

把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。

把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。

关于如何写好和修改 skill 的参考——让 skill 行为可预测的词汇与原则。

Langfuse 共享的代码审查流程。在审查 PR、分支、diff 或本地改动以确认正确性、回归、风险与缺失测试时使用。先从 references/review-checklist.md 中的仓库专属审查规则入手，并在改动涉及相应领域时结合各包的 AGENTS.md 及相关共享技能。

使用 PilotDeck 的 browser-use 插件完成浏览器自动化、截图、表单填写与 Web UI 检查。

关于把技能写好、改好的参考——让 skill 行为可预测的词汇与原则。

Feast 代码库内部机制——各组件如何工作、关键抽象所在之处、系统内的数据流。当被问及 feast apply 如何工作、registry 如何存储数据、物化如何搬运数据、get_online_features 如何取特征、feature server 如何工作、Kubernetes operator 如何管理部署，或在代码库中导航以了解该在哪里改动时使用。

将杂乱或 AI 生成的爬虫代码重写为符合 zavod 最佳实践的整洁、生产级代码。当用户要求清理、重构、整理爬虫代码、“达到生产可用”或对齐最佳实践时使用。

构建或扩展 LobeHub Agent Signal 管道。用于信号源、信号/动作类型、策略、中间件、工作流转交、去重、作用域行为或可观测性。

在任何视觉产物开工前产出结构化设计规范（DESIGN.md + 结构布局 + 决策记录）——这一“蓝图”阶段让 AI 生成的设计摆脱模板感。当用户要求设计、规划、做样机或重构任何视觉输出时使用——PPT/幻灯片、落地页、仪表盘、海报、图表、信息图、营销页、UI 组件、原型、插画——即便他们只说“做个关于 X 的幻灯片”或“帮我搭一个 Y 页面”。当用户要求以原则驱动、规格先行的方式（而非表面修饰）批判或改进既有设计时也触发。不要在用户已提供完整 DESIGN.md 且只想写实现代码时触发（交给 frontend-design 或直接实现）。

使用 hadolint、Trivy 和 Grype 审计 Docker 镜像与 Dockerfile 的安全漏洞、臃肿问题和最佳实践违规，输出带严重度分级和可执行修复建议的结构化报告。当用户想检查 Docker 镜像安全问题、扫描容器漏洞、审计 Dockerfile、加固镜像、缩小镜像体积、减少攻击面、查看容器 CVE，或问“这个 Dockerfile 安全吗”“扫描我的镜像”“检查我的容器漏洞”“怎么让镜像更小”“审计我的 Docker 配置”“加固这个容器”时使用。用户刚创建或修改 Dockerfile 并希望出货前验证时也应触发。

构建新 UI 或重塑既有 UI 时提供独特而有意图的视觉设计指引。只要任务产出或修改用户会看到的渲染内容——网站、落地页、Web 应用、仪表盘、React/HTML/Vue 组件、带视觉输出的 artifact、风格 overhaul，或“让它更好看”的请求——即使用户从没说“设计”二字也应使用。涵盖美学方向、字体排印、环境约束（字体、Tailwind、素材），以及何时应归于惯例而非追求独特。

当用户询问 GitNexus 本身——可用工具、如何查询知识图谱、MCP 资源、图 schema 或工作流参考——时使用。示例：“有哪些 GitNexus 工具？”“我该怎么用 GitNexus？”

浏览器自动化——搭建 bsession 环境、一次性从网站获取信息、创建脚本化自动化（一次性或周期性任务），或调试已有会话。可在任意仓库中使用。

浏览器使用核心指南，运行任何浏览器命令前先读。内容包括 snapshot 与 ref 工作流、页面导航、元素交互（click、fill、type、select）、文本与数据提取、截图、标签页管理、表单与登录态处理、等待内容、并行运行多个浏览器会话，以及常见失败问题的排查。当用户要求与网站交互、填表、点击、提取数据、截图、登录站点、测试 Web 应用或自动化任何浏览器任务时使用。

Jest 测试模式、工厂函数、mock 策略与 TDD 工作流。在编写单元测试、创建测试工厂或遵循 TDD 红-绿-重构循环时使用。

审查 UI/前端代码，准确告诉你它为什么“看起来像 AI 生成”——以及如何修复。当 React/Tailwind/HTML 界面看起来怪异、平庸或未完善，或你想在发布前获得设计评分、让 UI 更专业精致时使用。

本 monorepo 的测试实践——在单元与端到端测试之间取舍、测试文件位置、tsconfig.test.json 的角色、如何驱动 Playwright、如何编写/适配 UI/端到端测试，以及该用哪个测试运行器（vitest 还是 jest）。当用户要求添加、编写或扩展测试、补充覆盖率、创建测试文件、在新包里搭建测试、提到 vitest/jest，或引用既有 *.test.ts 文件时，必须先调用本技能再做任何代码搜索或文件读取。同等适用于单元测试与端到端/UI 测试——后者会路由到 Playwright-MCP 优先的探索流程，与常规代码搜索工作流不同。

审查 GitHub PR 中的 UI/UX 改动：启动 MLflow Web 应用，通过无头 agent-browser 操作改动涉及的界面，并为工作流写出一份 Markdown 格式的 UI 审查评论内容（结论与截图）。

审计并修复 Web UI 中的视觉层次、间距、配色与层次感。当用户提到“我的 UI 看起来不对劲”（或业余/不专业）、“修复设计”、“Tailwind 样式”、“色板”、“视觉层次”、“设计系统”、“间距标度”或“组件样式”时使用。也在构建一致的设计令牌、创建深色主题、提升数据可视化清晰度或上线前打磨 UI 细节时触发。覆盖灰度优先工作流、受约束的设计标度、阴影与组件样式。字体选择参见 web-typography；可用性审计参见 ux-heuristics

在提取、格式化、刷新或调查 .cursor-app-formatted 下已安装 Cursor.app 包的只读格式化快照时使用；包括 git-ignore 规则、快照生成工作流，以及只查看格式化代码、不修补快照或已安装应用的规则

从项目源码生成生产可用的 Dockerfile，自动识别语言/框架，并产出基于最小化、distroless 或 slim 基础镜像的多阶段构建。当用户想为应用容器化、创建 Dockerfile、把项目 dockerize、构建 Docker 镜像，或说“让这个应用跑在 Docker 里”“为这个应用创建容器”“我需要一个 Dockerfile”“为部署打包”“把这个服务容器化”时使用。当用户已有 Dockerfile 并希望按生产标准重写，或咨询项目的 Docker 最佳实践时也应触发。

处理 Python SDK 的发布、构建、版本号提升、打包元数据、PyPI 客户端版本锁定、uv.lock、nox 与构建工作流，以及发布校验相关的改动。用于 Python 发布流程工作或依赖版本调整；常规 Python 特性实现不要使用。