AI 学习教练
用 AI 系统学习任何东西的教练。当用户要"学 XX""怎么入门""帮我制定学习计划""我想搞懂 XX""考证/备考""复习"时使用。不是直接讲答案,而是带着走完整的学习循环:定目标→输入→主动回忆→输出→纠错→间隔复习→项目交付。
使用场景/代码审查与 GitHub
拉取 PR、读 diff、查 Issue、管理仓库。适合 Code Review、发布说明、CI 问题排查。
共匹配 6,707 个资源 · 第 14 / 140 页
GitHub MCP 让 AI 进入你的协作流程:拉取 PR diff 做代码审查、检索 Issue 历史定位已知问题、读取 CI 日志分析构建失败、汇总提交生成 changelog。官方 github/github-mcp-server 通过 GitHub API 或个人访问令牌(PAT)鉴权,Gitee / GitLab 也有对应实现。
Code Review 实践:把团队的评审规范写成 Skill(如「检查竞态、边界、错误处理,按严重度输出」),配合 GitHub MCP 让 AI 先过一遍 PR,人工只看 AI 标出的高风险行——审查耗时通常明显下降,且低級错误漏检更少。
权限建议:使用细粒度 PAT(只授予目标仓库 contents / pull-requests 读写),组织仓库务必开只读起步;让 AI 发布评论或合并前先要求确认,防止误操作污染协作记录。
用 AI 系统学习任何东西的教练。当用户要"学 XX""怎么入门""帮我制定学习计划""我想搞懂 XX""考证/备考""复习"时使用。不是直接讲答案,而是带着走完整的学习循环:定目标→输入→主动回忆→输出→纠错→间隔复习→项目交付。
中文 README 生成器 - 先分析项目,再生成面向中文开发者的高质量 README
中文文档生成器 - 从代码库自动生成中文技术文档
依据真实代码契约生成并验证单元测试或集成测试。用于用户要求为函数、类、接口或缺陷补测试、提高覆盖率、生成回归用例或完善测试策略时;先读取现有测试与调用方,不猜测空值、异常或超时行为,不自动安装框架或访问生产依赖。
中文 Skill 收录评估器。用于核验 GitHub 上的 Claude Code、Codex、Agent Skills、Plugin、MCP、CLI 或 Agent 工作流是否值得加入精选列表;检查真实资产、安装方式、活跃度、重复项和安全边界,并生成分类、中文描述与可追溯证据。
代码安全审计 - 漏洞扫描、依赖检查、安全最佳实践
重构顾问 - 识别代码坏味道并提供重构方案
基于可复现基线和 profiler 证据分析性能问题。用于用户要求定位慢接口、慢任务、慢查询、内存或网络瓶颈,制定优化方案,或验证优化收益时;区分实测结论与静态推断,不虚构耗时和提升比例,生产环境操作需明确授权。
日志分析助手 — 智能解析日志文件,识别异常模式,定位问题根因
国际化/本地化助手 — 扫描代码中的硬编码文本、生成 i18n 配置、批量翻译
安全诊断并修复 ESLint error、warning 和配置兼容问题。用于用户要求运行 lint、解释 ESLint 报错、限定范围自动修复或迁移 ESLint 配置时;优先使用项目锁定的包管理器与版本,先预检再修改,不自动下载最新版或批量改写无关源码。
编程错误消息翻译专家 — 将英文错误消息翻译成中文,解释原因并提供修复方案
环境变量管理器:扫描、校验、同步 .env 文件,生成安全配置模板
项目目录结构地图 - 生成带说明的可视化目录树,快速理解任意代码库
审计 Node.js、Python、Go、Rust、JVM、Ruby 项目的依赖漏洞、版本健康度与许可证事实;当用户要求检查 package.json、lockfile、requirements、go.mod、Cargo.toml、pom.xml、Gemfile.lock,或生成不改依赖的中文审计报告时使用
数据库迁移助手 - Schema 对比、迁移脚本生成
Changelog 生成器 - 从 Git 历史自动生成 CHANGELOG
依据真实 OpenAPI、路由实现和现有测试生成并验证 API 测试。用于用户要求测试接口、补集成测试、验证 API 契约、生成回归用例或排查接口兼容性时;区分“生成测试”和“执行请求”的授权,不猜测状态码、响应结构或 SLA,不在未确认环境中发送写请求。
配置工程技能所需的 issue 跟踪、标签体系与文档结构,首次使用前运行。
HyperFrames CLI 开发循环,覆盖渲染、发布与故障诊断。
制作、编辑与渲染视频动画的统一入口,HyperFrames 默认框架。
搜索并接入 HyperFrames 预制组件,约 400 个可复用素材。
HyperFrames 媒体统一入口:解析素材,处理配音与剪辑。
HyperFrames 合成契约:结构、时序属性与确定性渲染规则。
以简洁的 caveman 风格作答:去掉冗词,只保留技术事实。
设计移动 App 或 UI 界面,并将 Sleek 设计落地为代码。
作为全部 Remotion 技能的统一路由入口,按需分发调用。
端到端构建、部署与微调 Microsoft Foundry 智能体与模型。
借助 Azure Monitor 等工具排查 Azure 生产环境故障。
为 azd 生成 azure.yaml 与基础设施,准备部署。
调用 Azure AI 的搜索、语音、OpenAI 与 OCR 能力。
对已准备好的应用执行 azd、terraform 等 Azure 部署。
把提交信息压缩为仅保留意图的规范格式。
把记忆或待办文件压缩成精简格式以节省 Token。
速查卡,汇总三个 caveman 技能与命令。
提供 ADK 智能体代码参考:工具定义、编排模式与状态管理。
飞书云文档(Docx / Wiki)内容操作:读取、创建、编辑文档,插入或下载图片附件,以及操作思维笔记。用户提供文档 URL/token(包括 doubao.com 的 /docx/、/wiki/)时使用;按 URL 路径/token 而非域名路由。文档内嵌资源按读取参考中的统一规则分流。独立评论操作走 lark-drive;随正文读取评论使用 docs +fetch。表格或 Base 内部数据操作不在本 skill。
指引智能体部署、CI/CD、密钥配置及 Cloud Run、GKE 上线与排障。
ADK 智能体开发全流程入口:脚手架、构建、评估、部署、发布与监控。
智能体评估指引:指标、数据集、LLM 评审打分与失败原因分析。
将智能体发布注册至 Gemini Enterprise 并管理 Agent Registry。
飞书多维表格(Base)操作:建表、字段、记录、视图、统计、公式/lookup、表单、仪表盘、应用模式(BaseApp/AppMode 页面与组件)、Workspace 目录、workflow、角色权限、模板中心(多维表格模板分类/列表/搜索);遇到 Base/多维表格/bitable、BaseApp/AppMode、/base/ 或 /app/ 链接时使用。BaseApp 不走 lark-apps;文件导入/导出转 lark-drive,认证/授权转 lark-shared。
用于 lark-cli 的登录、身份切换与权限范围等认证配置任务。
飞书即时通讯:收发消息和管理群聊。发送和回复消息、搜索聊天记录、管理群聊成员、上传下载图片和文件、管理表情回复、发送应用内/短信/电话加急、发送和处理交互卡片(Interactive Card)、监听卡片按钮回调(card.action.trigger)。当用户需要发消息、查看或搜索聊天记录、下载聊天中的文件、查看群成员、搜索群、创建群聊或话题群、管理标记数据、管理 Feed 置顶(添加/移除/查询置顶会话)、管理标签数据、处理卡片回调时使用。
飞书云空间(云盘/云存储):管理 Drive 文件和文件夹,包含上传/下载、创建文件夹、复制/移动/删除、查看元数据、查询权限设置、评论/权限/订阅、标题、版本、飞书文档密级标签(secure labels)和本地文件导入。用户需要整理云盘目录、处理云空间资源 URL/token、判断链接类型/真实 token/标题,或导入 Word/Markdown/Excel/CSV/PPTX/.base 为 docx/sheet/bitable/slides 时使用;doubao.com 云空间 URL/token 也按资源路径和 token 路由,不回退 WebFetch。不负责:文档内容编辑(走 lark-doc)、表格/Base 表内数据操作(走 lark-sheets/lark-base)、知识空间节点/成员管理(走 lark-wiki)、原生 Markdown 文件读写/patch/diff(走 lark-markdown)。
README 优先复现深度学习仓库时,据论文原文补全关键复现细节。
扫描仓库 README 与常见配置,提取命令并给出最小可信复现方案。
规范化冒烟测试或推理/评估命令的证据,写入 repro_outputs 输出。
本地 stdio 部署用个人访问令牌(推荐细粒度 PAT)最简单;多用户托管场景才需要 GitHub App / OAuth。环境变量名见资源详情页。
会。它是第一道过滤而非替代:语义类缺陷检出不错,但供应链、越权逻辑仍需专业审计与人工评审兜底。
取决于模型提供方与令牌权限。企业内网可选本地模型 + 只读令牌;令牌务必设置过期与最小 scope,并定期轮换。