搜索「E Commerce Operations」的结果

io.github.garrytan/gstack/setup-gbrain

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）

io.github.garrytan/gstack/land-and-deploy

合入并部署的工作流。（gstack）

io.github.garrytan/gstack/browse

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）

io.github.garrytan/gstack/design-shotgun

设计散弹：批量生成多个 AI 设计变体，打开对比看板，收集结构化反馈并迭代。（gstack）

io.github.garrytan/gstack/design-html

设计收尾：生成贴近生产质量、原生支持 Pretext 的 HTML/CSS。（gstack）

io.github.garrytan/gstack/scrape

通过 Aside 浏览器从网页拉取数据——使用你真实的、已登录的会话。（gstack）

io.github.garrytan/gstack/design-review

以设计师视角做 QA：发现视觉不一致、间距问题、层次问题、AI 味十足的低质样式和迟缓交互——然后修掉它们。（gstack）

io.github.garrytan/gstack/design-consultation

设计咨询：理解你的产品、调研同类竞品，提出完整设计体系（美学、字体排印、色彩、布局、间距、动效），并生成字体与配色预览。（gstack）

io.github.code-yeongyu/oh-my-openagent/refactor

以恰当的拆解方式引导重构、清理或重组。当用户要求重构、简化、抽取或现代化代码时使用。

io.github.ruvnet/ruflo/remember-team-context

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

io.github.anthropics/skills/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。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。

io.github.wshobson/agents/modern-javascript-patterns

掌握 ES6+ 特性，包括 async/await、解构、展开运算符、箭头函数、Promise、模块、迭代器、生成器与函数式编程模式，编写简洁高效的 JavaScript 代码。在重构遗留代码、实现现代模式或优化 JavaScript 应用时使用。

io.github.wshobson/agents/tailwind-design-system

使用 Tailwind CSS v4、设计令牌、组件库与响应式模式构建可扩展的设计系统。在创建组件库、实现设计系统或标准化 UI 模式时使用。

io.github.wshobson/agents/nodejs-backend-patterns

使用 Express/Fastify 构建生产就绪的 Node.js 后端服务，落实中间件模式、错误处理、认证、数据库集成与 API 设计最佳实践。在创建 Node.js 服务器、REST API、GraphQL 后端或微服务架构时使用。

io.github.NousResearch/hermes-agent/hermes-agent

使用、配置、换肤、扩展与编排 Hermes Agent。

io.github.supabase/supabase/api-types

Maintain Supabase API types. Use when changing generated API type declarations, OpenAPI schemas, or investigating API type deployment drift.

io.github.langchain-ai/deepagents/safety

Check secret handling, staged changes and push targets, destructive Git operations, Docker image hygiene, and new dependencies before consequential coding actions. Use for commits, pushes, container builds or publishes, dependency additions, and explicit safety reviews.

io.github.microsoft/TypeScript/api-client

Instructions for working on the API client in ./packages/typescript

io.github.n8n-io/n8n/ui-design

Guidelines on designing and building UI. Use when working in editor-ui or design-system packages. Triggers for tasks that include refactoring components, styling changes, or feature work.

io.github.n8n-io/n8n/agent-design-language

Design or review Agent Builder interfaces. Use for Agent configuration patterns, modal flows, responsive behavior, status treatments, and other Agent-only UI work.

io.github.n8n-io/n8n/create-agent-builder-eval

Authors and calibrates Instance AI evaluations that build standalone n8n Agents through Agent Builder. Use when a change under packages/cli/src/modules/agents affects build-agent routing, Agent setup, model or credential selection, tools, MCP servers, integrations, skills, tasks, testing, or user-facing build responses. Requires LangTracer access before authoring so each finished case can be published.

io.github.n8n-io/n8n/one-off-operations

处理一次性操作：请求是一次具体且仅发生一次的效应——把数据导出或复制到某处、迁移、回填、清理——不含触发器、调度或复用意图。工作流只是载体而非交付物。用户很少会说一次性，需从任务形态推断。在为这类请求开始构建前加载；当构建工作流的结果中 postBuildFlow.reason 为 direct-one-off-build-succeeded 时也加载。用户会重复运行的自动化不要加载本技能——那走常规构建加 post-build-flow 路径。

io.github.n8n-io/n8n/intent-recognition

通过两个判断对自动化请求分类：anchor（哪个原语掌握顶层控制流——工作流为锚、代理为锚、需澄清，或超出范围）与 embeds_other（另一原语是否内嵌出现——工作流中嵌入一个 agent 步骤，或代理把某个工作流当作工具调用）。每当当前轮次需要选定或重新判定某个自动化请求的意图时都必须使用，包括复合请求、构建过程中新引入的独立自动化、需要查询无法直接访问的外部系统的一次性提问或报告，以及在确定 anchor 前需要澄清的请求。当对话已明确面向某个工作流或 Agent 时，不要为常规编辑或扩展加载本技能。

io.github.n8n-io/n8n/agent-builder

在为新建或已有的 n8n Agent 调用 build-agent 前加载。负责前置资源创建、忠实承接用户请求、跨轮次的目标 agent 定位、向用户提问、测试与发布。当对话已明确面向某个 Agent 时，可直接用于常规跟进事项；只有当所需产物不再清晰时才重新执行意图识别。