文件系统 MCP 推荐

internal-comms

一套帮助我按公司偏好的格式撰写各类内部沟通材料的资源。凡是要求撰写内部沟通内容（状态报告、管理层更新、3P 更新、公司通讯、FAQ、事故报告、项目进展等），都应使用本技能。

前端设计

在为全新 UI 或改造现有 UI 提供有辨识度、有意图的视觉设计指导。帮助把握美学方向、字体排印，避免设计看起来像模板化的默认样式。

文档协作撰写

引导用户走完结构化的文档共创流程。当用户想撰写文档、提案、技术规格、决策文档或类似结构化内容时使用。该流程帮助用户高效传递上下文、通过迭代打磨内容，并验证文档对读者的有效性。当用户提到写文档、做提案、起草规格说明等任务时触发。

claude-api

Claude API / Anthropic SDK 参考——模型 id、定价、参数、流式输出、工具调用、MCP、agent、缓存、token 计数、模型迁移。TRIGGER——在打开目标文件前先阅读本参考，不要因为“看起来只是一行代码”而跳过，凡是：提示中出现 Claude/Anthropic 的任何形式（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku、anthropic、@anthropic-ai、claude-*、us.anthropic.*、[1m]）；用户询问 LLM 相关问题（定价/选型/限制/缓存）——不要凭记忆作答；或任务呈 LLM 形态但未指明提供方（agent/MCP/工具定义/多智能体/RAG/LLM 评审/computer-use；对自然语言做生成/摘要/抽取/分类/改写/对话；调试拒答/截断/流式/工具调用/token）。仅当处理的是其他提供方时可 SKIP（覆盖所有触发条件）：查询中点名 OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama；或对项目执行 grep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama' 命中（先跑这条 grep

在创建或更新用于截图测试的组件 fixture，或设计便于 fixture 化的 UI 组件时使用。涵盖 fixture 文件结构、主题化、服务准备、CSS 作用域、异步渲染与常见陷阱。

通过 BrowserStack 在真实设备上测试本地或公网 URL、在 Android、iOS 或桌面浏览器上开启实时浏览器会话，或当用户提到 BrowserStack、真机测试、移动测试、跨浏览器测试、触屏测试，或想在特定手机、平板、浏览器版本上验证行为时使用。当用户说「在 Android/iPhone/Safari/Chrome 移动端上测试」、要求开启实时会话，或提及 demo-mobile.html——即使未点名 BrowserStack——也应触发。

Guides the methodology for investigating V8 concepts, codebase structure, performance, memory, and architecture. MANDATORY to use whenever triaging bugs, investigating crashes, reading C++ files, analyzing compiler optimizations (Ignition, Maglev, TurboFan, Turboshaft), or doing static research on V8 subsystems. Essential for locating high-level design documents in the local docs/ directory before reading C++ code. Do not use for raw build commands or Git workflows.

Explains why a process is running and what started it, using the witr CLI. Use when a port is already in use (EADDRINUSE), a dev server or other process was left running, an unknown or stuck process needs explaining, or you need to know which service, container, shell, supervisor or scheduled job started a process, holds a port or holds a file lock. Use it instead of chaining lsof, ps, ss, netstat and docker ps.

用 Docling 理解任意受支持格式文档的内容——PDF（原生数字或扫描件）、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、Markdown、AsciiDoc、CSV、图片、音频与 XML——把它们统一转换为 DoclingDocument（Markdown 或结构化 JSON）。当你需要读取、解析、转换、提取或切分无法直接阅读的文档时使用，例如“这份 PDF 里有什么”“转成 markdown”“提取表格”“为 RAG 切块”“读这份扫描文档”“解析这个 DOCX/PPTX”。涵盖 docling CLI、Python SDK（DocumentConverter 与 PipelineOptions）、远程 Service Client（自托管或托管的 docling-serve），以及用于最小依赖体积的 docling-slim install extras。

复现并定位 PyTorch GitHub issue 报告的 bug，在本地工作区实现修复。当用户要求修复 PyTorch GitHub issue 时使用。

Reach RuView sensing hardware from the machine it is attached to — ESP32 CSI nodes (serial + UDP stream), 60 GHz MR60BHA2 / 24 GHz LD2410 mmWave radars, RPLIDAR and iPhone LiDAR — and from other machines over SSH, read-only.

Performs genomic interval overlap, nearest, merge, coverage, complement and subtraction on Polars DataFrames, and reads or writes BED, VCF, BCF, BAM, CRAM, GFF, GTF, FASTA and FASTQ data. Use for coordinate-aware genomic joins, read-depth analysis, lazy bioinformatics I/O, SQL queries or migration from bioframe.

Scales pandas, NumPy, and custom Python research workflows beyond memory or across clusters with Dask. Covers DataFrames, Arrays, Bags, Futures, chunking, schedulers, and distributed diagnostics. Use for partitioned file processing, scientific array computation, or parallel tasks whose memory and dependency structure require Dask.

在 Python、Rust 与 CLI 中使用 Gtars 完成本地基因组区间模型与集合代数、重叠与计数、consensus 与覆盖度、tokenization、片段处理，以及 refget/BEDbase 规划。

使用 NetworkX 在 Python 中创建、分析和可视化复杂网络与图。适用于处理网络/图数据结构、运行图算法（最短路径、中心性、聚类）、社区发现、生成合成网络（随机图、无标度图、小世界图）、读写图文件格式，或绘制网络拓扑。常见应用包括社交、生物、交通与引文网络。

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。

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。

面向直接使用 GeoPandas GeoSeries、GeoDataFrame、空间运算或矢量数据 I/O 的 Python 工作流的指导与本地审计工具。

在使用 `esm` Python SDK、ESM3 或 ESMC 模型 ID、Forge/Biohub 推理客户端或 ESMFold2 折叠工作流时使用。

将科学 Python 工作负载加速到 NVIDIA GPU 上，并验证结果正确且更快。适用于 CUDA/GPU 优化；CPU 受限的 NumPy、SciPy、pandas、scikit-learn、NetworkX、scikit-image、向量检索、图像处理、图、仿真或文件 I/O 负载；CuPy、cuDF、cuML、cuGraph、cuVS、cuCIM、KvikIO、Warp、Newton、Numba-CUDA、RAFT 相关问题；以及性能剖析、内存搬运、kernel 或多 GPU 瓶颈。当大规模数据并行的 Python 代码很慢且 GPU 加速是合理选项时也应使用，即使用户没有提到 CUDA。

Use when you need to visually interact with a GUI: test buttons, fill forms, verify visual layouts, fuzz web pages, automate user flows, take screenshots, or perform end-to-end QA on any application. Works on cloud VMs, Docker containers, local machines, and sandboxes. Needs the `cua` CLI (curl -fsSL https://cua.ai/install.sh | sh).

Find evidence-backed simplifications in DeepSeek Harness code, APIs, configuration, tests, and prose; write or consolidate proposals, identify small inline cleanups, or assess simplifications from another branch. Use for removing dead, duplicated, speculative, or unnecessarily maintained behavior and infrastructure.

Find, use, create, install, share, update, and migrate agent skills stored in OpenViking (viking://~/skills and viking://agent/skills). Use it when a search result, or the session's <available-skills> list where the harness injects one, names a skill that fits the task; when a task looks like one a stored skill would cover; when the user asks to write, save, install, or share a skill from text, a Git repository, or a local folder; when a skill should work in every harness and on every machine; or when the user wants to move local skills (~/.claude/skills, ~/.agents/skills, ~/.cursor/skills) into OpenViking — "upload my skills", "save this as a skill", "迁移本地 skill", "把 skill 存到 OpenViking", "新建一个 skill". Covers the add_skill tool, running a skill's helper files, and which local skills must stay local.

启动、拆除并配置 OpenShell 的本地 Kubernetes 开发环境。使用 k3d（Docker 承载的 k3s）+ Skaffold + Helm。覆盖集群生命周期、可选附加组件（Keycloak OIDC、Envoy Gateway）、高可用测试与端口映射。触发词：local k8s、local cluster、k3d、skaffold、helm dev、start cluster、stop cluster、tear down cluster、delete cluster、create cluster、helm:k3s、helm:skaffold、local dev environment、dev cluster、k8s dev、envoy gateway local、keycloak local、high availability、HA。

为当前编码 agent 配置 gbrain：安装 CLI、初始化本地 PGLite 或 Supabase brain、注册 MCP、逐远端记录信任策略。（gstack）

通过 Aside 驱动真实浏览器：打开页面、阅读内容、点击走完流程、截图、检查 console 错误。（gstack）

Store and retrieve approved tenant-local team context with RuVector-backed isolation and provenance.

Claude API / Anthropic SDK 参考——模型 id、定价、参数、流式输出、工具调用、MCP、agent、缓存、token 计数、模型迁移。触发条件：提示中出现任何 Claude/Anthropic 相关名称（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku 等）；用户询问 LLM 相关问题（定价/选型/限额/缓存）时不要凭记忆回答；或任务属于 LLM 类且未指明供应商。仅当明确针对其他供应商（OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama）时跳过。

创建数据库迁移以新增表、向现有表添加列、添加设置或以其他方式修改 Ghost 的 MySQL 数据库架构。凡任务涉及修改 Ghost 数据库架构时使用——增删改列或表、新增设置、创建索引、更新数据,或任何需要在 ghost/core 中编写迁移文件的变更。用户提到 schema.js、knex-migrator、migrations 目录,或要求为任一 Ghost model/table "加字段/加列"时也使用。即使问题被表述为功能需求或 Linear issue,只要实现需要架构变更就适用本技能。

通过内部 Nathan 机器人从仓库（而非 Slack）部署临时的 n8n 测试实例，或生成一条本地 docker 运行命令。在开 PR 后向用户提供可实时测试的实例，或用户要求为某分支搭建/部署测试实例时使用。

Create and configure hookify rules — markdown files with YAML frontmatter that match bash, file, prompt, or stop events by regex or conditions and show warn/block messages to the agent. Use when creating a hookify rule, writing hook rule syntax, configuring hookify, or adding pattern guardrails such as blocking dangerous commands, .env edits, or debug code.

Guard against destructive operations with three modes: Careful intercepts dangerous commands (rm -rf, git push --force, DROP TABLE) for confirmation, Freeze locks writes to one directory, and Guard combines both via PreToolUse hooks. Use when working on production systems, running agents autonomously, restricting edits to a directory, or during migrations, deploys, and data changes.

Run repeated rollouts ("Prime Gauss" style recursive prompting) while keeping an append-only decision ledger of trials, marks, coherence checks, and promotion gates, so recursive confidence never auto-approves live trading, deploy, or destructive actions. Use when the user asks for repeated rollouts, marked decision processes, high-dimensional search, stochastic optimization, local-optima exploration, ensemble comparison, or recursive reasoning with a visible evidence trail.

把描述出来的工作流映射到合适的 ECC 命令组，给出执行顺序与停止条件，并可浏览全部命令组配方族。在扁平的命令目录之上增加了“按族分组 + 执行顺序 + 何时停止”这一层。仅提供建议。触发时机：用户问某件事该用哪些命令、哪个命令组负责它、查看 ECC 配方、列出 ECC 流水线，或问如何用 ECC 跑某个工作流。不触发：用户想直接执行任务、想要单条命令的详细文档（改用 ecc-guide），或想改写提示词草稿（改用 prompt-optimizer）。

在编写新功能、修复 bug 或重构代码时使用此 skill。强制推行测试驱动开发，覆盖率不低于 80%，涵盖单元、集成与 E2E 测试。

使用 firecrawl 与 exa MCP 进行多源深度研究。检索网页、综合发现，并交付带有来源归属的引用报告。在用户需要对任意主题做有证据、有引用的彻底研究时使用。

先检索再编码的工作流。在动手编写自定义代码之前，先搜索已有的工具、库和模式。会调用 researcher 代理。

orch-* skill 家族共用的编排引擎。定义带门槛的“调研-规划-TDD-评审-提交”流水线、规模分类器、代理映射，以及两个由 orch-* 操作 skill 委派使用的人工关口。通常不直接调用；当某个 orch-* skill 委派其带门槛的调研-规划-TDD-评审-提交流水线时生效。

使用 Flox（声明式的 Nix 环境管理器）创建可复现的跨平台（macOS/Linux）开发环境。适用于为任意语言设置项目工具链、安装系统级依赖（编译器、数据库、openssl/BLAS 等本地库）、为团队锁定精确的包版本、运行本地服务（PostgreSQL、Redis、Kafka）、一条命令完成开发者入职，或解决“在我机器上没问题”类问题——包括需要项目级工具且无需 sudo 的智能体/vibe-coding 场景。用户提及 .flox/、manifest.toml、flox activate 或 FloxHub 时同样适用。

Git 工作流模式，包括分支策略、提交约定、合并与变基的取舍、冲突解决，以及适用于各种规模团队的协作开发最佳实践。当需要选择分支策略、制定提交约定、决定用 merge 还是 rebase，或解决冲突时使用。

Next.js 16+ 与 Turbopack：增量打包、文件系统缓存、开发速度提升，以及何时用 Turbopack 替代 webpack。

面向 web、移动端与桌面的 UI/UX 设计智能库。在设计、构建、审查或修复界面时使用，覆盖页面、组件、设计体系、无障碍、交互、响应式布局、字体排印、色彩、图表以及特定技术栈的 UI 实现。本地可检索数据：79 种风格（可检索，50 种在用）、192 套产品配色与推理画像、74 组字体搭配、119 条 UX 准则、105 个图标、17 个 GSAP 预设、25 种图表类型与 22 个技术栈。

Keep a change to `@tabler/core` backward compatible, so a patch or minor release never breaks a project that updates. Use before renaming, removing or changing the meaning of anything a user can touch — a class, a `--tblr-*` custom property, a Sass variable, mixin or function, a `data-*` attribute or option, a JS export, an event, a file under `dist/`, a default value — and whenever a changeset on `dev` looks like it needs a `major` bump. Also consult it proactively when a cleanup or refactor in `core/` deletes something, since "dead" code is often somebody's API. Covers what counts as public API, the `deprecated` files where compatibility code lives, the alias patterns, the `check:compat` gate, and what to do when a break cannot be avoided.

Security audit of Odoo addon code: access control (ir.access, field groups, sudo), injection (SQL, domain, eval, XSS via Markup/markup()), untrusted public methods/RPC, controller auth/CSRF, file access, deserialization, returning complex objects, getattr/setattr, timing attacks. Use when auditing an addon, or judging whether a specific construct (a sudo, raw SQL, a route, ...) is safe.

House rules for Odoo addon code: module structure, manifest, Python/ORM, fields, controllers, XML views and data, QWeb reports, access rights and record rules, performance, tests. Use when writing or reviewing any file in an Odoo addon outside static/ (for the JavaScript, Owl templates and SCSS under static/, see odoo-web-guidelines).

面向通用 agent 的 Cherry Studio 一方工具与内置 shell 路由。在支持 shell 的会话中处理直接的本地工作时:用 `bun <file>` 运行 JS/TS、用 `bun x` 运行一次性 JS 工具;用 `uv run [--with <pkg>] python` 运行 Python、用 `uvx` 运行一次性 Python CLI;搜索用 `rg`。在修改项目依赖、判断工具用临时还是复用方式、读取或转换本地 Office/PDF 文件、跨 Agent 会话协调或委派,或使用 Cherry 自有的 web/浏览器、知识库、持久记忆、日程/通知、IM 渠道、图像生成、产物报告、托管 CLI、技能或 MCP 服务器注册能力前先加载本指南——即使用户没有点名工具。在处理 shell/文件变通方案前先查阅;以实时工具 schema 为准。

端到端训练与运维大规模 LLM/VLM/多模态模型的实战方法论与具体配方——选择并基准测试加速器、存储与网络；SLURM/Kubernetes 编排；最大化训练吞吐并在显存内装下模型；诊断并撑过训练不稳定、NaN/Inf 与硬件/作业故障；检查点与容错；推理性能与显存；调试多节点/多卡挂起；以及编写/运行测试。当用户在训练或微调大模型、遭遇低 TFLOPS/MFU、OOM、数据加载缓慢、损失尖峰/发散、NCCL/InfiniBand 或多节点挂起、节点/GPU 故障、检查点或抢占问题、存储/网络瓶颈，或需要挑选 GPU/云/文件系统，或估算推理延迟/吞吐时使用。提炼自《Machine Learning Engineering》，最新版本见 https://github.com/stas00/ml-engineering。

Search memories from earlier Cursor sessions in this repository. Use it when earlier work may already explain the code, error, decision, or command you need, so you can avoid repeating file reads, searches, or experiments.