搜索「Travel Planning」的结果

io.github.borghei/Claude-Skills/database-designer

面向 PostgreSQL、MySQL、MongoDB 与 DynamoDB 的数据库设计，含 schema 分析、索引优化与迁移生成。在设计 schema、优化查询、规划迁移或分析数据库性能时使用。

io.github.HKUDS/CLI-Anything/video-creation

面向视频生产的按能力组合的多工具矩阵。agent 按能力挑选 provider(CLI-Anything harness、公开 CLI、Python 库、原生二进制、云 API),而非固定阶段流水线,涵盖分镜规划、故事/声音指导、素材分诊、网络视频/音乐搜索下载、采集/生成、分析、声音设计、高质量字幕设计、NLE/渲染问题排查、审阅与打包交付。

io.github.alicankiraz1/CursorQB/cursorqb-subplanner

CursorQB 规划流程的第 2 步（目标驱动）。把 Planner-docs/Main-Planing.md 中的每个主阶段拆解为 Planner-docs/Faz-<n>-Plans/ 下的详细子计划，并生成 Sub-Planing-Index.md。由 define-goal 技能作为 Cursor 目标自动启动，会一直运行直到覆盖所有阶段 —— 不会做完一个阶段就停下。可从 cursorqb-planner 的关卡 1 调用，或直接调用来（重新）生成子计划。只改动 Planner-docs/ 下的文件。

io.github.alicankiraz1/CursorQB/cursorqb-planner

具备仓库感知输入的五步（1、1.5、2、3、4）目标驱动项目规划总控。当用户运行 /cursorqb-plan 或要求 CursorQB 端到端规划项目时使用 —— 总计划、既有项目体检、阶段拆解、覆盖度审计，随后是可选的实现环节。先执行仓库感知的第 1 步输入并产出 Planner-docs/Main-Planing.md；对既有项目运行第 1.5 步体检（cursorqb-autopsy）；再逐关卡进入阶段拆解（cursorqb-subplanner）、覆盖度/质量审计（cursorqb-auditor）与受控实现步骤（cursorqb-implementer）—— 均通过 define-goal 作为 Cursor 目标自动启动。每一步都用自带校验器验证。

io.github.alicankiraz1/CursorQB/cursorqb-autopsy

CursorQB 规划流程的第 1.5 步（目标驱动），对既有项目做体检。在第 1 步之后（或直接）使用，检查已有或部分完成的仓库并写出 Planner-docs/Autopsy.md —— 一份 13 节的技术反馈报告，用于充实第 2 步的子计划。对非空的既有仓库会自动执行，空或近乎为空的仓库则跳过。由 define-goal 技能作为 Cursor 目标自动启动；只会创建/更新 Planner-docs/Autopsy.md。

io.github.alicankiraz1/CursorQB/cursorqb-auditor

CursorQB 规划流程的第 3 步（目标驱动），对第 2 步的子计划做质量、覆盖度、一致性与就绪度审计。用于校验 Planner-docs/Faz-*-Plans/*.md 与 Sub-Planing-Index.md 是否忠实于 Main-Planing.md、是否完整、有序、结构良好且可实施。由 define-goal 技能作为 Cursor 目标自动启动，会持续到每个阶段与子计划都被检视完毕；仅生成 Planner-docs/Sub-Planing-Audit.md 并返回 PASS / PASS_WITH_WARNINGS / BLOCKED。单独运行以复审也是安全的。

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/experimental-design

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。

io.github.affaan-m/ECC/prediction-market-risk-review

审查预测市场、资产组合、预言机与交易 Agent 相关流程在合规、安全、数据质量、隐私和执行方面的风险。在任何流程涉及交易平台授权、用户持仓数据、API 密钥或交易规划之前使用。

io.github.gitlabhq/gitlabhq/gitlab-coding-principles

在规划或实现前加载所有相关的 GitLab 开发原则。逐一评估每个原则组以确保跨领域覆盖。

io.github.langfuse/langfuse/security-review

Langfuse 的安全审查模式。当改动涉及接受用户提供的 URL、host/endpoint/baseURL 字段、密钥、跨租户数据、新的出站 HTTP 请求、新的集成（webhook、对象存储、LLM 连接、图片代理）、跟随重定向的行为或新的鉴权/权限范围时，在代码审查、设计或规划阶段使用。目前覆盖 SSRF 与出站 URL 校验，并有意扩展到其他反复出现的安全问题（租户隔离、密钥处理、重定向处理不当、文件上传、RBAC 权限范围漂移）。

io.github.crbnos/carbon/design

研究驱动的功能设计与实施计划。将头脑风暴与规划合并为一个流程。适用于设计新功能时。触发词：“design”、“brainstorm”、“plan a feature”、“how should we build X”

io.github.FerroxLabs/wayland/database-migration-expert

数据库 schema 迁移专家，涵盖零停机迁移策略、schema 演进模式、数据回填技术、迁移工具链（Flyway、Liquibase、自研）、回滚规划、蓝绿数据库部署、大表迁移与迁移测试策略。当用户询问 database migration expert、database migration expert 最佳实践，或需要 database migration expert 实施指导时使用。当用户需要其他专项技能或涉及无关技术领域时请勿使用。

io.github.Chachamaru127/claude-code-harness/cursor-do

通过 cursor-companion.sh 在隔离的 worktree 中把单个写入任务委托给 Cursor Composer，随后由 Lead 评审 diff 并 cherry-pick。当用户调用 cursor:do、说委托给 cursor、让 composer 写、用 cursor 重构、把某个文件的修改交给 Composer 时使用。不要用于：制定计划、仅做代码评审、只读排查，或多任务团队运行（请改用 breezing --cursor 或 cursor:ask）。

io.github.Chachamaru127/claude-code-harness/cursor-do

通过 cursor-companion.sh 在隔离 worktree 内把单个写任务委派给 Cursor Composer，随后由 Lead 评审 diff 并 cherry-pick。当用户调用 cursor:do、说「委派给 cursor」「让 composer 写」「用 cursor 重构」或把文件编辑交给 Composer 时使用。不要用于：规划、仅评审代码、只读调研或多任务团队运行（改用 breezing --cursor 或 cursor:ask）。

io.github.ruvnet/ruflo/github-project-management

全面的 GitHub 项目管理：swarm 协同的 issue 跟踪、项目看板自动化与迭代规划。

io.github.Kevin-Liu-01/Agent-Machines/automation-cron

使用 cronjob 工具安排周期性 agent 任务。当用户希望某事按计划运行、刚完成的任务应当重复执行，或规划每日/每周自动化时使用。

io.github.microsoft/skills-for-fabric/sqldw-authoring-cli

在智能体 CLI 环境中，针对 Microsoft Fabric Data Warehouse 与 SQL endpoint 执行 T-SQL 创作（DDL、DML、数据摄取、事务、schema 变更）。当用户想要：(1) 从终端创建/修改/删除表；(2) 通过 CLI 执行 insert/update/delete/merge；(3) 运行 COPY INTO 或 OPENROWSET 摄取；(4) 管理事务或存储过程；(5) 执行 schema 演进；(6) 使用 time travel 或快照；(7) 生成 ETL/ELT shell 脚本；(8) 在 Lakehouse SQLEP 上创建视图/函数/过程。触发语：create table in warehouse、insert data via T-SQL、load from ADLS、COPY INTO、run ETL with T-SQL、alter warehouse table、upsert with T-SQL、merge into warehouse、create T-SQL procedure、warehouse time travel、recover deleted warehouse data、create warehouse schema、deploy warehouse、transaction conflict、snapshot isolation error。

io.github.elophanto/EloPhanto/nextjs

Next.js 16 的关键要点与参考链接。用于规划、编写与排查 Next.js 16 的变更。

io.github.Jeffallan/claude-skills/api-designer

设计 REST 或 GraphQL API、编写 OpenAPI 规范或规划 API 架构时使用。用于资源建模、版本策略、分页模式与错误处理标准。

io.github.Vesely/skills/cursor-agent

把任务交给 Cursor 的 CLI 智能体（代码评审、问答、规划），以获取非 Claude 模型的第二意见。

io.github.mindfold-ai/Trellis/python-design

面向 CLI 脚本与工具的 Python 设计模式：类型优先开发、深层模块、复杂度管理，以及危险信号。在阅读、编写、审查或重构 Python 文件时使用，尤其是 .trellis/scripts/ 或任何 CLI/脚本场景。在规划模块结构、决定新代码落点或做代码审查时也应启用。

io.github.majiayu000/claude-skill-registry-data/automation-tester

测试规划与优先级的核心 QA 工程思维。用于分析该测什么、设计测试用例、按风险排序及确定覆盖率策略。在触发于“该测什么”“测试策略”“覆盖率”“测试优先级”“设计测试用例”“P0 P1 P2”时启用。

io.github.gsd-build/gsd-2/design-an-interface

为一个模块、API 或接口产出 3 个以上截然不同的设计方案，用文字对比优劣并综合出推荐方案。当被要求“设计一个接口”“塑造这个 API”“设计两次”“探索模块边界”，或规划一个新的深层模块且首个想法未必最佳时使用。源自《A Philosophy of Software Design》的“Design It Twice”——价值在于对比，而非初稿。

io.github.medusajs/medusa/writing-tutorials

分两个阶段创建 Medusa 文档教程：先在示例项目中实现教程功能（规划、编码、测试），再撰写 MDX 文档。适用于为 Medusa 文档编写新的 how-to 教程或集成指南。既能实现功能也能写文档，但一次只做其中一个阶段。