macos-cleaner

分析并通过智能清理建议回收 macOS 磁盘空间。当用户报告磁盘空间问题、需要清理 Mac 或想了解什么占用了存储空间时，应使用此技能。专注于安全的交互式分析，在执行任何删除操作前需要用户确认。

doc-learner

智能文档学习和内容模仿技能。当需要：(1) 分析和学习优秀文档的结构、风格和写作模式，(2) 从文档中提炼关键要素和模板，(3) 基于学习内容生成模仿材料，或 (4) 创建新的提示词或技术文档时使用此技能。支持提示词工程、技术文档、API文档、用户手册等多种文档类型的学习和模仿。

6

prompt-engineering-patterns

掌握高级提示工程技术，以最大化生产环境中LLM的性能、可靠性和可控性。在优化提示、改进LLM输出或设计生产提示模板时使用。

5

mcp-builder

指南：创建高质量的 MCP（模型上下文协议）服务器，使 LLM 能够通过精心设计的工具与外部服务交互。在构建 MCP 服务器以集成外部 API 或服务时使用，无论是 Python（FastMCP）还是 Node/TypeScript（MCP SDK）。

4

semantic-compressor

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cli-creator

创建生产级 Node.js CLI 工具的完整解决方案,包含 15+ 个优化点和 104KB 专业模板。当用户需要构建命令行工具时使用:(1)创建新的 CLI 项目,(2)选择合适的框架和依赖,(3)实现完整 CLI 功能(配置管理、进度条、版本检查、输出格式化等),(4)配置测试和打包,(5)应用最佳实践(POSIX 兼容、TTY/CI 检测、错误处理、Shell 补全)

2

plugin-creator

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