问候生成示例二
v1.0.0
MCP ServerMCP Registry
ai.smithery/kodey-ai-mapwise-mcp
按需发送友好的个性化问候。
streamable-httpregistry 收录
“Prompt” 共 534 个结果
v1.0.0
ai.smithery/kodey-ai-mapwise-mcp
按需发送友好的个性化问候。
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。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
io.github.affaan-m/ECC/skill-comply
可视化 skill、规则和代理定义是否真的被遵循——自动生成 3 个提示词严格度档位的场景、运行代理、对行为序列分类，并给出附带完整工具调用时间线的遵循率报告。在核查代理是否真的遵循了交给它的 skill、规则与定义（而不是默认它会遵循）时使用。
io.github.ruvnet/ruflo/browser-extract
通过已存储的 browser-templates 模板或一次性 DOM 查询提取结构化数据;在内容送入模型前强制执行 AIDefence 的 PII 与提示注入过滤。
io.github.affaan-m/ECC/hookify-rules
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.
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.affaan-m/ECC/cost-aware-llm-pipeline
Cost optimization patterns for LLM API usage — model routing by task complexity, budget tracking, retry logic, and prompt caching. Use when LLM spend needs to come down, or when routing tasks across model tiers and budgets.
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/agent-experience
Use when writing or changing a model-facing tool definition (name, description, parameter schema, or its system-prompt section), and when designing skills, context loading, or multi-step workflows, to make information discoverable and use context efficiently.
io.github.affaan-m/ECC/eval-harness
面向 Claude Code 会话的正式评估框架，落实评估驱动开发（EDD）原则。当 Claude Code 工作流在获得信任或被修改前需要正式评估时使用。
io.github.affaan-m/ECC/ecc-recipes
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）。
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/agent-experience
Use when writing or changing a model-facing tool definition (name, description, parameter schema, or its system-prompt section), and when designing skills, context loading, or multi-step workflows, to make information discoverable and use context efficiently.
io.github.affaan-m/ECC/cost-aware-llm-pipeline
LLM API 用量的成本优化模式——按任务复杂度进行模型路由、预算跟踪、重试逻辑和提示缓存。适用于需要降低 LLM 开支，或在不同模型层级与预算间路由任务时。
io.github.microsoft/vscode/agent-customization
工作流技能：创建、更新、评审、修复或调试 VS Code 代理定制文件（.instructions.md、.prompt.md、.agent.md、SKILL.md、copilot-instructions.md、AGENTS.md）。适用场景：保存编码偏好；排查指令/技能/代理为何被忽略或未被调用；配置 applyTo 模式；定义工具限制；创建自定义代理模式或专项工作流；打包领域知识；修复 YAML frontmatter 语法。不适用：一般编码问题（用默认代理）；运行时调试或错误诊断；MCP 服务器配置（直接查 MCP 文档）；VS Code 扩展开发。会调用：文件系统工具（读写定制文件）、提问工具（向用户访谈需求）、用于代码库探索的子代理。单一操作：若只是快速修 YAML frontmatter 或按已知模式创建单个文件，直接编辑即可，无需本技能。
io.github.affaan-m/ECC/openclaw-persona-forge
为 OpenClaw AI Agent 锻造完整的龙虾灵魂方案。根据用户偏好或随机抽卡， 输出身份定位、灵魂描述(SOUL.md)、角色化底线规则、名字和头像生图提示词。 如当前环境提供已审核的生图 skill，可自动生成统一风格头像图片。 当用户需要创建、设计或定制 OpenClaw 龙虾灵魂时使用。 不适用于：微调已有 SOUL.md、非 OpenClaw 平台的角色设计、纯工具型无性格 Agent。 触发词：龙虾灵魂、虾魂、OpenClaw 灵魂、养虾灵魂、龙虾角色、龙虾定位、 龙虾剧本杀角色、龙虾游戏角色、龙虾 NPC、龙虾性格、龙虾背景故事、 lobster soul、lobster character、抽卡、随机龙虾、龙虾 SOUL、gacha。当需要创建、设计或定制 OpenClaw 龙虾人设（身份、SOUL.md、名字或头像提示词）时使用。
io.github.affaan-m/ECC/llm-trading-agent-security
自主交易代理（拥有钱包或交易权限）的安全模式。覆盖提示注入、支出限额、发送前模拟、熔断器、MEV 防护和密钥管理。当自主代理持有钱包或交易权限，且需要审查其限额、模拟或密钥管理时使用。
io.github.github/awesome-copilot/sql-code-review
通用 SQL 代码审查助手，对所有 SQL 数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle）进行全面的安全性、可维护性与代码质量分析。聚焦 SQL 注入防护、访问控制、代码规范与反模式检测。与 SQL 优化提示互补，覆盖完整开发环节。
io.github.BuilderIO/agent-native/design-generation
在 Design 中生成或完善完整的交互式 HTML 原型。用于从提示词或选定设计出发，创建界面、变体、Alpine/Tailwind 原型、微调或视觉打磨。
io.github.vercel/next.js/insight-error-page
为 Next.js dev overlay 撰写或审查 insight 类型的错误页。在新建 errors/<slug>.mdx 页面、审查现有页面或检查其与 framework 修复卡片是否一致时使用。涵盖页面结构、标题对齐、带 Copy prompt 按钮的 FixCard、代码片段、与正式文档的术语一致性，以及 Vercel 技术写作风格。
io.github.davila7/claude-code-templates/owasp-security
覆盖六大标准的 OWASP 对齐安全指南合集——Web 应用 Top 10（2021）、ASVS 5.0、移动端 MASVS v2.1.0、API 安全 Top 10（2023）、Kubernetes Top 10（2022），以及面向 AI/LLM 的 Agentic Applications 2026 版。用于安全评审、漏洞审计、安全认证/加密/访问控制的实现、Kubernetes 清单加固，以及 LLM/智能体提示注入防护；也包括间接提问，例如这个登录流程安全吗、审查这个接口、审计我的 pod spec。
io.github.aiskillstore/marketplace/backend-ralph-plan
为后端 Django 项目创建集成 Ralph Wiggum Loop 的结构化计划目录。生成 PLAN.md（任务索引）、任务文件与 RALPH-PROMPT.md（供 ralph-loop 使用的实际提示词）。用于需要质量闸门与验证的严谨迭代式实现。
io.github.thinkwork-ai/thinkwork/automation-loop-designer
通过访谈从提示词设计 ThinkWork Automation：目标、Space、触发器、验证、评审设置、停止保护与隐私边界，随后输出可审阅的 AutomationDraft。
vv2
io.github.jxxghp/MoviePilot/database-operation
当需要检查、查询、维护或谨慎修改 MoviePilot 数据库时使用本技能。本技能使用随包提供的 scripts/mp-db.py 助手，它会自行读取 MoviePilot 本地设置，绝不需要在 agent 提示中提供数据库密码或完整 PostgreSQL DSN。适用场景包括数据统计、计数、聚合、检查或修复记录、清理请求，以及诸如“有多少下载”“显示站点统计”“删除旧记录”“这个订阅为什么卡住”之类的问题。
io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/codex-fable5
将 Fable 式纪律应用于 Codex 工作：先检查、跟踪目标与发现、以证据支撑结论、完成前验证，并借鉴 Claude/Fable 的提示规范，不做身份或供应商声明。
io.github.BankrBot/skills/versa
在 Versa——Base 链上的对抗性 AI 竞技场——部署、管理或提取 AI 智能体金库。当智能体想部署自己的金库、通过挑战费被动赚取 ETH、设置防守提示词、守护国库、查看收益、提取费用、关闭金库或参加竞技场比赛时使用。触发语：在 versa 上部署、创建金库、被动赚 ETH、配置我的智能体、启动我的金库、我要打防守、versa 是怎么玩的、查看我的收益、提取我的费用、我赚了多少、守护某个国库。