gitnexus-exploring(GitNexus 代码探索)
使用 GitNexus 知识图谱导航不熟悉的代码。
使用场景/Cursor 开发必备
面向 Cursor 用户的入门组合:文件、GitHub、文档、浏览器。快速搭建 AI 编程工作流。
共匹配 6,596 个资源 · 第 60 / 138 页
Cursor 对 MCP 的支持是原生且开箱即用的:在 Settings → MCP 或项目根的 .cursor/mcp.json 中粘贴一段 JSON 即可接入任意 MCP Server。搭配 AgentHub 的一键配置生成器,从发现到接入通常不超过一分钟。
推荐的入门组合覆盖四类高频需求:Filesystem(读写项目文件)、GitHub(PR / Issue / diff)、Context7(最新框架文档,减少幻觉)、Playwright(浏览器验证与 E2E)。之后再按业务补充数据库、抓取或国内服务类 MCP。
本页列出的每个资源都附带 Cursor 专用配置片段:在 AgentHub 打开资源详情页 → 选择 Cursor Tab → 复制 JSON 粘贴即可,安装命令与鉴权环境变量一并给出。
使用 GitNexus 知识图谱导航不熟悉的代码。
在处理、审查或扩展 GitNexus 的 CFG/污点/PDG 子系统(`--pdg` 层),或推理 source→sink 数据流结论时使用。示例:“这里的污点分析是怎么工作的?”“为什么 explain 没找到这条流?”“添加一个新的 sink/source”“审查跨过程污点代码”。
以安全、性能与最佳实践为侧重点的细致代码审查。适用场景:审查代码、做安全审计、检查代码质量、审查 pull request,或用户提到 code review、PR review、安全漏洞、性能问题。
当用户想要一个免手动的工作回路:用 React Grab 在浏览器中抓取 UI 元素并自动将任务喂给代理,无需复制粘贴或手动交接时使用。触发语:“watch react grab”“monitor my grabs”“auto-process react grab”“watch my clipboard for grabs”。不适用于一次性粘贴单个抓取结果;这是持续开启的回路。
vcanary
创建有辨识度、可上线、设计质量高的前端界面。当用户要求构建 Web 组件、页面或应用时使用。生成有创意、精致的代码,避免千篇一律的 AI 审美。
在 clickhouse-js 仓库中使用 TypeScript 语言服务器(typescript-language-server)进行精确的代码智能:转到定义、查找引用、悬停(类型签名与 JSDoc,含 @deprecated 信息)、全工作区符号搜索、补全与逐文件类型诊断。当需要解析符号的实际定义、查找导出 API 的所有用法或跨 packages/* 工作区检查推断类型时,优先使用它而非 grep。该服务器作为根 devDependency 预装——请先运行仓库的 setup 技能(npm install)以填充 node_modules。不要将本技能用于仅依赖 @clickhouse/client 的下游项目;它专用于在本仓库内工作。
添加、认证、列出并移除 MCP(Model Context Protocol)服务器——将任何发布 MCP 端点的外部工具或服务接入助手
审阅仓库中所有本地改动的错误、风格合规、意外结果,以及必要的文档/测试/示例更新。生成报告并按需协助修复所识别的问题。触发于「adk-review」「review changes」「pr review」「check code style」「verify changes」。
vdevelop
在 Strapi 仓库中撰写任何 git 提交信息、PR 标题或 squash 主题时使用。只要涉及提交/PR 主题的拟定就应触发,即使用户没有说出“commit”一词。
vbeta
用 `@tanstack/react-form` 为 `@tanstack/react-table` v9 提供可编辑单元格。表格是布局原语,编辑状态由表单负责。用 `createFormHook` 注册可复用的字段组件(`TextField`、`NumberField`、`SelectField`),然后在每列的 `cell` 中返回 `<form.AppField name={`data[${row.index}].field`}>{(field) => <field.TextField />}</form.AppField>`。关键类型坑点:如果行数据里存在递归的 `subRows`,表单的行类型要用 `Omit<Row, 'subRows'>`——TanStack Form 的 `DeepKeys` 会递归并触发 TS2589。行的增删重渲染应订阅 `form.state.values.data.length`,而不是整个数组。
vbeta
把客户端的 `@tanstack/react-table` v9 表格转为服务端模式(manual 系列开关)。将服务端分页/排序/过滤后的行作为 `data` 传入,为服务端现在负责的部分设置 `manualPagination` / `manualSorting` / `manualFiltering` / `manualGrouping` / `manualExpanding`,提供 `rowCount` 以便 `getPageCount()` 可用,并从 `tableFeatures()` 中删除对应的工厂(服务端分页就不再放 `paginatedRowModel` 槽位)。通过外部 atom(`useCreateAtom` 加 `options.atoms`)自己托管相关状态切片,让查询能以该切片为 key 并自动重新请求;或者继续使用经典的 `state` 加 `on*Change` 受控状态。
vbeta
`@tanstack/react-table` v9 可直接上生产的优化手段:只注册你真正用到的 `features` 以缩减包体积;对 `features`、`data` 与 `columns` 做记忆化以保持引用稳定;用窄 selector 或按切片的 `useSelector(table.atoms.<slice>)` 订阅替代 `(state) => state`;并借助 `<table.Subscribe>` 与 `<Subscribe>` 把状态驱动的重渲染下沉到树的更深处,避免每次切换排序指示器都重渲染昂贵的表体。小表格不要过度优化——默认 selector 加内联渲染在性能未经测量验证前完全够用。
vbeta
为 `@tanstack/react-table` v9 接入响应式。内容包括 `useTable` 及其第二个 selector 参数、通过 `table.state` / `table.store` / `table.atoms.<slice>` 读取状态、用 `table.FlexRender` 渲染、用 `<table.Subscribe>` 与独立的 `<Subscribe>` 让子树获得细粒度响应、通过 `useCreateAtom` 加 `options.atoms` 用外部 atom 自己托管切片,以及用 `createTableHook` 把共享配置打包成可复用 hook(`useAppTable`、`createAppColumnHelper`、`table.AppTable` / `table.AppHeader` / `table.AppCell` / `table.AppFooter`)。路由关键词:useTable、useSelector、useCreateAtom、atoms、react-store、table.Subscribe、FlexRender。
vbeta
在 React 中为 TanStack Table 接入 TanStack Devtools:在应用根部挂载一次 `TanStackDevtools` 并带上 `tableDevtoolsPlugin()`,然后在每个 `useTable` 之后调用 `useTanStackTableDevtools(table)`,把该表格注册为 devtools 目标。除非从 `@tanstack/react-table-devtools/production` 导入,否则生产构建会把开发期 devtools tree-shake 成空操作。
vbeta
`@tanstack/react-table` v8 到 v9 的机械式破坏性变更迁移。凭肌肉记忆照写的每一个 v8 风格选项、类型或方法,下文都列出了 v9 对应写法:`useReactTable` 改为 `useTable`;根级 `get*RowModel` 选项改为写在 `tableFeatures({...})` 里的行模型工厂,并与各自的 *Fns registry 并列;`createColumnHelper<TData>` 改为 `createColumnHelper<typeof features, TData>`;`table.getState()` 改为 `table.state` / `table.store.state` / `table.atoms.X.get()`;`sortingFn` 改为 `sortFn`;`enablePinning` 拆分;下划线前缀 API 去掉前缀;`ColumnSizing` 拆为 `columnSizingFeature` 与 `columnResizingFeature`。若需渐进迁移,`@tanstack/react-table/legacy` 的 `useLegacyTable` 可在 v9 引擎上接受 v8 API——但它已被弃用、包体积更大,且没有 `table.Subscribe`。长期来看,每个表格都要从它迁走。
vbeta
`@tanstack/react-table` v9 从零到一搭建首个表格的完整路径:安装 React adapter,用 `tableFeatures()` 声明 `features`(行模型工厂与 *Fns registry 和 feature 开关一起挂在 features 对象上),用同时带 `TFeatures` 与 `TData` 泛型的 column helper 创建列,实例化 `useTable`,并用 `<table.FlexRender>` 渲染。新用户应从这里入手,而不是 `useLegacyTable`。
vbeta
`@tanstack/react-table` v9 本身不包含虚拟化,需要与 `@tanstack/react-virtual` 搭配。标准行虚拟化模式:从 `table.getRowModel().rows` 取行数组,把 `rows.length` 传给位于尽可能深组件(`TableBody`,而不是 `App`)中的 `useVirtualizer({ count, estimateSize, getScrollElement, ... })`,用 `rowVirtualizer.getVirtualItems()` 代替 `rows.map` 迭代,用 `transform: translateY(virtualRow.start)` 对每行做绝对定位,并把 `<tbody>` 渲染为具有固定总高度的 CSS grid。列虚拟化使用 `horizontal: true` 加上左右占位单元格。另有一个实验性的 ref 变更写法可跳过 React 协调、再带来约 10% 的性能收益,但标准模式仍是默认选择。
vbeta
`@tanstack/react-table` v9 构建在 TanStack Store 之上。每个状态切片(sorting、pagination、rowSelection、columnFilters 等)都是独立的 atom。表格暴露三个读取入口——`table.atoms.<slice>`(按切片的只读)、`table.store`(扁平只读视图)、`table.state`(来自 `useTable` 的 selector 输出)——以及两条写入路径——内部 `table.baseAtoms.<slice>`,或在你选择自己托管该切片时使用你的 `options.atoms[slice]`。用 `@tanstack/react-store` 的 `useCreateAtom` 保证稳定标识,用 `useSelector` 做细粒度读取,并把 atom 通过 `options.atoms` 传入,让表格直接写入——无需 `on*Change` 处理函数。
vbeta
`@tanstack/react-table` v9 与 `@tanstack/react-query` 的服务端与异步数据流。规范写法:用 `useCreateAtom<PaginationState>` 创建外部分页 atom 并通过 `options.atoms` 传入(而不是 `state` 加 `on*Change`),把分页对象纳入 `queryKey`,设置 `manualPagination: true`,用 `placeholderData: keepPreviousData` 避免闪现 0 行,并用 `defaultData = useMemo(() => [], [])` 让 `data` 引用在多次请求间保持稳定。`rowCount` 取自接口响应,这样 `getPageCount()` 才能正确工作。
为生产部署压缩 CSS 文件。
面向 iOS 与 Android 平台的全面移动测试,涵盖手势、传感器、权限、设备碎片化与性能。在测试原生应用、混合应用或移动 Web、确保跨 1000+ 设备变体的质量时使用。
面向 iOS 与 Android 平台的全面移动测试,涵盖手势、传感器、权限、设备碎片化与性能。在测试原生应用、混合应用或移动 Web、确保跨 1000+ 设备变体的质量时使用。
数据库 schema 校验、数据完整性测试、迁移测试、事务隔离与查询性能。在测试数据持久化、确保引用完整性或验证数据库迁移时使用。
当用户要求推送通知、向手机发送消息,或从 PC 与 Android 端 Yanzi 应用通信时使用此技能。
在 macOS(本机或经 SSH 的远程机器)上部署、安装、启动或提供 mesh-llm 服务时使用,包括安装发行版、分发 dev build 包、codesign/quarantine 修复、选择模型与验证服务可用。
在 Windows 机器上安装、部署、启动、提供或排查 mesh-llm 时使用——通过 install.ps1 用 PowerShell 安装、选择发行版(CUDA/ROCm/Vulkan/CPU)、源码构建、contrib 辅助脚本,以及验证服务可用。
在远程 Linux GPU 节点上部署、安装、启动或提供 mesh-llm 服务时使用(Vast.ai、RunPod 等租用 GPU,或自建 CUDA 服务器),包括安装 CUDA 构建、选择模型、用守护进程保持其常驻并验证服务可用。
vdevelopment
ClickHouse 查询、Goose 迁移、chdb 测试 schema 或遥测存储路径。
后端开发 Agent — API 设计、数据库优化、服务器端逻辑、认证授权、性能优化
v8.2
审查某个改动(PR、当前分支 diff 或一组文件),或审计某个组件乃至整个代码树的安全加固缺失或不当之处。从第一性原理出发推理信任边界,再对照 Symfony 的加固不变量族检查代码,并运行 .github/sa-tools 中的检查门禁。当用户说 security review、security audit、check hardening、review this PR/branch for security、audit <component> for <vuln class>、是否缺少安全加固,或点名要排查的漏洞类别时使用。
把 n8n/Make 的工作流迁移到 Claude Code 生态。分析 JSON、映射节点、给出实现建议(技能、cron、Web 应用、看板)并发现改进点。当用户粘贴 n8n 的 JSON 或提到迁移自动化时使用。
在 Claude Code 中借助 n8n-mcp 这个 MCP 创建、校验并部署 n8n 工作流。当用户说 "crea un workflow en n8n"(在 n8n 建个工作流)、"monta un n8n que haga X"(搭个做 X 的 n8n)、"convierte esta idea en automatización"(把这个想法变成自动化)、"diseña un flujo n8n"(设计一个 n8n 流程),或描述一串可自动化的步骤(接收 webhook → 处理 → 发送到 Slack、每天定时读取 Google Sheets 等)时使用。也可通过 "automatización"、"n8n"、"workflow"、"trigger" 等说法触发。不要用本技能把既有 n8n 工作流迁移到 Claude —— 那应使用 automation-n8n-to-claude。
审查出版领域美国版权登记语境下的数据集合、选择/编排、事实性数据、数据库许可,以及欧盟/美国之间的常见误解。
记忆固化协议。审阅所有已存储的记忆,合并重复项,清除噪声和凭证信息,改写不清晰的条目,并执行 TTL 过期。当用户要求清理、固化或审阅记忆时使用。也在活动量达到阈值后自动触发(可配置)。
审阅已存储记忆的质量,检测重复、矛盾和过期条目,并给出可执行建议。适用于搜索结果互相冲突、运行 dream 固化之前,或定期记忆卫生检查。
以测试覆盖率作为安全网进行安全的代码重构。使用 `--diff` 可在提交前只简化当前工作区 diff。
使用 Testcontainers Node.js API,在一次性 Docker 容器中以真实依赖进行集成测试——GenericContainer、端口暴露、等待策略、模块容器、Docker Compose 环境与可靠清理。
vX
通过 Chrome/Chromium CDP 做浏览器自动化——打开、快照、点击、截图。用于测试 Web 应用、移动端布局与自动化交互,无需 Playwright/Puppeteer。
确保可能阻塞 asyncio 事件循环的异步路径后端代码,在 tests/blocking_io/ 受经实战检验的运行时锚点保护。在修改 app/、packages/harness/deerflow/ 或 scripts/ 下的后端 Python、对全仓库跑阻塞 IO 分诊轮次,或评审者/CI 要求阻塞 IO 覆盖时使用。执行确定性扫描(变更行或全仓库)、为每个候选项路由、起草/扩展锚点,并在阻塞 IO 回归时证明锚点会失败。
以 Pinecone 作为向量数据库后端构建生产级 RAG 管道与持久化 agent 记忆。当用户提到 Pinecone、需要为语义检索索引文档、构建检索增强生成系统、跨会话存储 agent 记忆、实现混合检索,或把 LLM 接入可检索知识库时使用;也适用于向量数据库选型、多租户 agent 的 namespace 隔离、embedding 管道、以及将知识库扩展到本地存储之外的场景。不适用于本地向量库(Chroma、FAISS、pgvector)或纯关键词检索。
使用 Vitest 浏览器模式、Playwright 与 @self/tootils 测试工具,为 Gradio 前端的 Svelte 组件编写全面的、行为驱动的单元测试。
在数据采集之前设计实验与研究方案——选择设计类型、随机化、区组化以及安排处理组合,使结果真正可解释。当有人正在规划研究、询问如何把受试者/样本分组、提到随机化、区组、分层、对照、析因或部分析因设计、实验设计(DOE)、多因素筛选、响应面优化、交叉/重复测量/裂区设计、整群分组随机化、拉丁方、孔板布局、批次与进样顺序效应、重复与伪重复,或序贯/自适应/群序贯设计时使用。即使表述随意,例如这个实验该怎么安排、如何避免混杂、测试这 6 个因素的最佳方式、把这些小鼠分配到各处理组,也应触发。若设计已定、需要计算样本量或统计功效请使用 statistical-power,分析已采集的数据则使用 statistica。
在 DataPacket 集群上检查 civitai 生产环境部署沿 Tekton -> Flux -> Flagger 实链路的状态(kubectl,只读)。Tekton/Flagger 集群状态是首要事实来源;GitHub Deployments API 作为公开交叉核对手段。用于查看部署处于链路哪个环节、盯完整个部署,或调试构建/金丝雀发布失败。
为 Mycelium 的 cursor 适配器运行端到端冒烟测试。验证 cursor-agent 前置条件、单机分发、经 hub 的多机分发、与 claude_code/openclaw 的跨家族协商、工作区资源漂移以及鉴权失败。在全新安装后验证 cursor 集成、改动 cursor 家族代码(`integrations/cursor/**`、`daemon/dispatch.py`、`daemon/runner.py`)或升级 `cursor-agent` 之后使用。
带自动回滚的安全多文件重构。先建立类型/测试基线,规划全部改动,逐文件执行并验证零回归;若两次修复尝试后验证仍失败则回滚。支持重命名、提取、移动、拆分、合并与内联。
使用 @mcpjam/sdk 为任意 MCP 服务器生成全面的评测测试。支持 Jest 与 Vitest,提供确定性与 LLM 驱动的测试模式
从 OpenAPI 契约设计并交付可用于生产的 MCP(Model Context Protocol)服务器,而非手写工具封装。支持 Python 与 TypeScript,含 Schema 校验与安全演进。适用于将现有 API 暴露为 MCP 服务器、为 Claude 或 Codex 或 Cursor 构建工具集成,或从零搭建 MCP 项目。
用于 Turso 的 yield 注入或合成故障注入机制,以实现安全可恢复的状态机边界,包括 YieldInjector、FailureInjector、YieldPointMarker、inject_transition_yield!、inject_io_yield!、inject_transition_failure!、CommitYieldPoint、CheckpointYieldPoint、CursorYieldPoint、确定性交错测试、废弃语句/提交测试,以及并发模拟器的 yield 计划。
两者皆可:项目级 .cursor/mcp.json 随仓库共享给团队,全局 ~/.cursor/mcp.json 对本机所有项目生效。含密钥的配置建议放项目级并加入 .gitignore,或用环境变量引用。
每个启用的 MCP 都会向上下文注入工具定义,建议按项目启用、用完禁用不常用的服务器,把上下文留给真正需要的工具。
JSON 结构相同,差异主要在命令路径与环境变量写法(如 npx 与绝对路径、引号转义)。AgentHub 详情页会区分 stdio 与远程托管(streamable-http/SSE)两类接入方式。