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io.github.google/skills/google-mobile-ads-validate

为 iOS、Android 或 Unity 项目校验其 Google Mobile Ads（GMA）SDK 集成。用于对集成了 GMA SDK 的应用做全面上线前审计，或校验单个 GMA SDK 集成检查项，如校验广告单元 ID 与广告形式、SKAdNetwork ID、聚合适配器 SDK 版本兼容性或广告预加载。

io.github.google/skills/google-mobile-ads-rewarded

为在 Android、iOS 或 Unity 移动应用中实现、集成或配置 Google Mobile Ads（GMA）SDK 激励视频广告提供指导。当任务涉及设置激励视频广告时使用。不用于「激励插屏」广告。

io.github.google/skills/google-mobile-ads-interstitial

为在 Android、iOS 或 Unity 移动应用中实现、集成或配置 Google Mobile Ads（GMA）SDK 插屏广告提供指导。当任务涉及设置插屏广告时使用。不用于「激励插屏」广告。

io.github.google/skills/google-mobile-ads-get-started

为集成 Google Mobile Ads（GMA）SDK 提供指导。当用户想要在 Android、iOS 或 Unity 应用中上手、安装、集成、设置或配置 AdMob 或 Ad Manager 的 GMA Next-Gen SDK 或移动广告框架时使用。

io.github.google/skills/google-mobile-ads-banner

为在 Android、iOS 或 Unity 移动应用中实现、集成或配置 Google Mobile Ads（GMA）横幅广告提供指导。当任务涉及在移动应用中设置横幅广告时使用。不用于插屏或激励视频等其他广告形式。

io.github.google/skills/google-mobile-ads-android-migrate-to-next-gen

将 Android 应用从旧的、遗留的 Google Mobile Ads（GMA）SDK（com.google.android.gms:play-services-ads）迁移到新的 GMA Next-Gen SDK（com.google.android.libraries.ads.mobile.sdk:ads-mobile-sdk）。提供关于 import、类与方法签名的完整映射表以帮助确定迁移步骤。在将现有 Android 代码库从旧版 GMA SDK 迁移到 GMA Next-Gen SDK 时使用。

io.github.google/skills/google-ads-api-mcp-setup

引导开发者下载、配置并安装官方开源的 Google Ads MCP 服务器。当用户想把其 AI 助手（如 Gemini、Claude Code 或 Cursor）连接到 Google Ads 账户，以自然语言查询广告系列或获取报告指标时使用。

io.github.metabase/metabase/transforms

使用 transform_write 编写 transform——查询来源(definition 与 query_handle 的区别)、目标表以及修补它会重命名什么、为何目标数据库不由你选择、工具拒绝的两种形态(python、incremental)、标签与文件夹。首次调用 transform_write 前先读本技能。触发语:"做一个 transform""把这个查询物化成表""建一张供其他查询使用的表""重命名 transform 的输出表""为什么不让编辑这个 transform"。

io.github.google/skills/google-ads-api-account-diagnostics

诊断 Google Ads 账户表现问题，如因广告排名、出价或预算导致的转化损失（价值或数量）、线索量下降与展示份额（机会）流失。用于排查突发表现下滑、分析广告系列展示份额指标、调查线索量偏低，或寻找出价与预算约束。不用于设置新广告系列、直接上传转化事件，或一般的 Google Mobile Ads SDK 集成问题（改用 gma-android-integrate）。

io.github.affaan-m/ECC/google-workspace-ops

Google Workspace API 操作、Sheets 自动化、Gmail 集成与文档管理。

io.github.dotnet/runtime/mobile-platforms

用于分诊与修复 .NET 在 Apple 移动端（iOS、tvOS、MacCatalyst）与 Android 上失败的领域知识。当 runtime-extra-platforms 或移动端 CI 失败、排查 iOS、tvOS、MacCatalyst、iossimulator、tvossimulator 或 Android 构建/测试失败，或某改动触及移动端流水线 YAML、AppleAppBuilder/AndroidAppBuilder、代码签名、描述文件、模拟器/仿真器启动、平台条件编译或移动端上的 NativeAOT 行为时使用。涵盖失败分诊（基础设施与代码）、CI 流水线结构、平台特定代码路径，以及移动端上的 NativeAOT 编译。

io.clawhub.googleworkspace-bot/gws-gmail

Gmail：发送、阅读与管理邮件。

io.clawhub.googleworkspace-bot/gws-shared

gws CLI：认证、全局参数与输出格式的共享模式。

io.clawhub.googleworkspace-bot/gws-calendar

Google Calendar：管理日历和事件。

io.clawhub.mastergoogler/opensoul

为 AI Agent 提供不可变且私密的“灵魂”：自我反思、自我改进与链上经济活动。基于 Bitcoin SV 记录加密不可变审计轨迹，实现持久记忆、自我反思与链上经济追踪。

io.github.google/skills/gke-observability

Configures GKE observability, including Cloud Logging, Cloud Monitoring, and managed Prometheus. Use when configuring GKE monitoring, setting up GKE logging, or configuring Prometheus metrics collection, to diagnose GKE control plane, API server, admission webhook, etcd storage, node registration or label, and pod eviction, preemption, or scheduling issues using GKE metrics, Kubernetes events, and Cloud Logging, and to troubleshoot Managed Service for Prometheus (GMP) issues such as missing metrics, unhealthy scrape targets, PodMonitoring misconfiguration, rule/alert evaluation failures, and monitoring permission errors. Don't use to configure local application logging frameworks or external APMs outside GKE.

io.github.google/skills/cloud-operator

Google Cloud (GCP) assistant and operator via the autocloud MCP server. Use for any GCP request: how-to, resources, Terraform/Kubernetes/Helm, rollouts, incidents, costs. Invoke it before answering a GCP question from your own knowledge or documentation search, and before proposing an architecture or backend, even when no cloud is named. Invoke it before reading or editing local *.tf or Kubernetes YAML. Don't use for non-GCP tasks or local machine setup like installing gcloud and setting up GCP.

io.github.google/skills/gke-alert-configuration

使用 PromQL 与 Google Cloud Managed Service for Prometheus，通过 Terraform 为 Google Kubernetes Engine（GKE）集群、工作负载与服务配置告警策略。用于编写、分析、校验或部署以监控 GKE 服务延迟、流量、错误率（采用多窗口多燃烧率 SLO 告警）、内存饱和，以及 CrashLoopBackOff、Node NotReady 等集群健康状况的 Terraform 告警策略。不用于非 GKE 计算运行时，如无 GKE 的独立 Compute Engine VM 或独立 Cloud Run 服务。

io.github.google/skills/gke-ai-troubleshooting-tpu-performance-degradation

Diagnose GKE Cloud TPU training throughput drops and step-time regressions (15%+ TPU duty-cycle drop) using ML Diagnostics Workload Monitoring (`gcloud alpha mldiagnostics monitored-events` / `hypercomputecluster.googleapis.com/v1alpha`) and 1-minute Cloud Monitoring system metrics (`kubernetes.io/node/accelerator/*`). Distinguishes hardware and network fabric throttling from workload resource bottlenecks (HBM capacity, host memory, or host CPU saturation). Use when TPU training throughput or duty cycle drops without crashing pods, when `PERFORMANCE_DEGRADATION` monitored events fire, or when triaging slow multi-slice training steps. Don't use for complete multi-slice XLA execution stalls with `HANG_DETECTED` logs (use gke-ai-troubleshooting-tpu-mxla-hang) or pod eviction/interruption restarts (use gke-ai-troubleshooting-jobset-interruption).

io.github.google/skills/gke-ai-troubleshooting-tpu-mxla-hang

Diagnose GKE Cloud TPU multi-slice training hangs (Megascale `HANG_DETECTED` logs and hang monitored events) using the ML Diagnostics `Megascale XLA (MXLA) Hang Analyzer` (`gcloud alpha mldiagnostics monitored-events`) and 1-minute Cloud Monitoring multi-slice latency metrics (`kubernetes.io/container/multislice/*`). Distinguishes XLA compiler/HLO launch divergence and host data-input stalls from TPU chip, SparseCore, ICI, or network fabric faults. Use when multi-slice TPU training jobs freeze without progressing steps, emit `HANG_DETECTED`, or stall in collective operations. Don't use for gradual step-time throughput drops without hangs (use gke-ai-troubleshooting-tpu-performance-degradation) or pod preemption/eviction restarts (use gke-ai-troubleshooting-jobset-interruption).

io.github.google/skills/gke-workload-identity

Configures and diagnoses Workload Identity Federation for GKE authentication failures for Pods (403 "iam.serviceAccounts.getAccessToken" / permission denied, "could not find default credentials", or GKE metadata server unreachable) by verifying cluster and node-pool Workload Identity configuration, the Kubernetes ServiceAccount (KSA) to IAM binding (direct principal binding and legacy Google ServiceAccount impersonation), target-resource IAM roles, and gke-metadata-server health. Use when setting up KSA/GSA bindings (`roles/iam.workloadIdentityUser`, `iam.gke.io/gcp-service-account`) or when a Pod cannot authenticate to Google Cloud APIs. Don't use for in-cluster Kubernetes RBAC errors (API-server authorization), general workload crashes (use gke-workload-troubleshooting), or Pod Security Standards and NetworkPolicies (use gke-workload-security).

io.github.google/skills/gke-workload-troubleshooting

通过日志与事件诊断 GKE 工作负载故障（CrashLoopBackOff、OOMKilled、ImagePullBackOff、Pending 等）。在 Pod 无法启动或反复崩溃时使用。不用于 GKE 集群基础设施供给、节点池创建，或非 Kubernetes 的 Google Cloud 服务。

io.github.google/skills/gke-workload-security

为 Google Kubernetes Engine（GKE）应用与命名空间审计、配置并加固工作负载级安全控制。涵盖运行集群安全审计（audit_cluster.sh）、配置 Workload Identity Federation（扮演、KSA/GSA 绑定与 Pod 设置）、强制网络策略（默认拒绝与 Dataplane V2 日志）、在 GKE Sandbox（gVisor）内隔离高风险 Pod、强制 Pod Security Standard（restricted 标签），以及经由 CSI 挂载 Secret Manager 密钥（SecretProviderClass）。用于审计集群安全态势、隔离命名空间、应用 Pod 安全标准、设置 Workload Identity，或配置网络策略与密钥卷挂载时。不用于集群级控制平面安全、RBAC 加固、Binary Authorization、Shielded Nodes 或平台级 GKE 附加组件启用（改用 gke-platform-security）。

io.github.google/skills/gke-platform-security

规划、配置并加固平台级的 Google Kubernetes Engine（GKE）集群安全。涵盖集群附加组件（启用 Secret Manager）、RBAC 加固（禁用不安全绑定、审计工具）、Binary Authorization、启用 Shielded Nodes、GKE Sandbox 集群启用、GKE IAM 角色，以及跨服务认证 IAM 模式。用于保障集群控制平面安全、加固 GKE RBAC、启用 Shielded Nodes、启用 GKE Sandbox 运行时、启用集群级安全附加组件，或管理 GKE IAM 角色时。不用于工作负载级安全（Workload Identity、SecretProviderClass、PSS、NetPol、gVisor pod runtimeClassName；改用 gke-workload-security）。