把智能体能力，拼成你的工作流。

Docker WSL Cleanup 先记录 VHDX 大小和 Docker 磁盘基线，再按确认执行清理、优雅停止 Docker Desktop、关闭 WSL，并打印适用于 Pro/Enterprise 或 Home 的 VHDX 压缩命令。用户必须自己在管理员 PowerShell 中运行压缩步骤，工具不会自我提权，随后会重启 Docker 并报告释放空间；需要 Windows 10/11、WSL2 和 Docker Desktop。

cc-provider-add 为 MiMo、GLM、Kimi、Bedrock 或自托管兼容端点创建独立的 CLAUDE_CONFIG_DIR、密钥文件、模型设置、启动别名和认证绕过配置，使多个提供商能在不同终端并行运行而不改动 ~/.claude/settings.json。它会用真实 API ping 验证连接，密钥保存为 600 权限；选择第三方端点意味着提示内容会发送给该服务。

blpapi-expert 帮助 Claude 编写 Bloomberg Desktop API 的 Python 代码，覆盖参考数据、批量字段、历史数据、日内行情、实时订阅、期权、覆盖参数和错误处理，并提供请求 schema 与 Bloomberg 示例。它只支持连接 Terminal 的 Desktop API，不涵盖 B-PIPE、Server API、Platform、EMSX 或 Excel COM；运行还需要登录的 Terminal、blpapi 和 xbbg。

best-aeo-skill 对网站 URL 运行 33 个本地证据收集器，从技术可访问性、内容可引用性、结构化数据和实体信号四个维度计算 GEO 分数，并标记每项发现的确定程度。它可生成 llms.txt、robots.txt、JSON-LD 和内容修改的统一差异供确认，也能定期复查并提示回归；覆盖 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 等 AI 搜索，运行不需要外部 API。

cera-reasoning-harness 在 Windows 上把 AI 项目的目标、指令、对话和决策记录保存在本地，便于跨会话继续。它把项目目标放在界面侧栏并关联到每条消息；资料宣称项目文件保存在本机并加密，但运行仍需要网络和 AI 服务凭据，敏感场景应先核验实现。

Timeln Skills 将六个 Thinking-OS 记忆技能与 Consulting-OS 咨询流程组合起来：按场景检索决定、失败、已交付成果和通话内容，再以框架、阶段门禁、验收、商业方案、完整性检查和红队审查推进客户工作。每条记忆回答都应引用 Timeln 文档，找不到记录时明确说没有；使用检索技能需要连接托管的 Timeln MCP，播客技能则可使用本地 TTS 引擎。

qa403-ubuntu-install-claude-skill 提供脚本、安装文档和 Claude Code 引导，把 QuantAsylum QA40x Windows 软件通过 Mono 运行在 Ubuntu，并处理 udev、libusb、Wine、图形渲染和 QA403 连接问题。流程已在 Ubuntu 20.04 和 24.04 的 QA402/QA403 硬件上验证；不覆盖 macOS、QA40x V2 或 ALSA 音频播放设置。

Dorian 按十类指标审查代码债务，给出分项分数、整体等级和带路径行号的重点发现，再把这些问题映射成同一名逐级腐化的幻想角色与图像提示词。它会清理文件路径、内部名称、秘密和人员信息；审计和图像提示都以可追溯发现为基础，不适合追求猎奇或血腥效果的场景。

font-matchmaker 读取项目的领域、受众、技术背景和现有品牌，从温度、正式度、权威感、创新性与清晰度五个轴分析气质，再给出标题、正文和代码字体组合及替代方案。它适合不想只按流行度选字体的开发者，输出还包含字体选择理由和安装方式。

claude-code-qc 用一个 /qc 命令检查 GitHub CLI 登录状态，识别仓库已有的提交习惯，按文件暂存改动，生成命令式提交信息，并保留钩子和 GPG 签名后提交推送。它拒绝跳过钩子、改写历史、盲目暂存全部文件、强制推送或加入 AI 署名；首次使用可能需要通过浏览器完成 gh 登录。

Tableau to Lightdash Migration Skill 解析 .twb/.twbx 工作簿，把数据源、计算字段、参数、筛选器和仪表板区域映射为 dbt 模型与 Lightdash YAML。它先规划不支持的功能，再生成迁移文件与报告，并用 Lightdash lint 和图表冒烟测试验证；仅用于工作簿迁移，不用于从零编写 Lightdash 内容、管理 Tableau Server 或处理 Tableau Prep 的 .tflx/.twfl 流程。

qa-defect-report-writer 将一句话、日志或混乱的缺陷笔记整理为包含环境、复现步骤、期望与实际结果、严重性和优先级的结构化报告。它能拆分一条消息中的多个问题，并把推断或假设明确标出，输出适合粘贴到 Confluence、Notion、GitHub Issues 或 Jira 的 Markdown；使用者仍需确认推断内容。

Schema Detector 接收一个网页 URL，提取 JSON-LD、Microdata 和 RDFa，判断页面类型，并按十二类 schema 检查缺失、损坏或不匹配的结构化数据。结果以确定性 JSON 返回，发现按 P0 到 P3 排序，并把每条问题归入 Ygramul 方法的七类 SEO 杠杆；它面向单页审计，无法执行客户端 JavaScript，也不负责直接修改页面。

AI Tutor 把认知科学中的检索练习、间隔复习、交错练习和自适应难度编排成学习、练习、复习、测验与解释模式。它会先让学习者回忆，再给最小提示，不直接替学习者思考，并可按研究者、学生或普通学习者调整语气；它是普通 Markdown，可适配多种 LLM 平台，支持文件上传的平台还可以上传学习科学参考资料。

decide 是一个由用户主动调用的 Claude Code 技能：它针对实现选择研究当前行业惯例，在证据趋于一致时直接处理可逆决定，在争议存在时询问决定所需的事实背景，而不是让非专家在选项间盲选。当前仓库是旧镜像，活跃开发已迁移到 Decision Kernel；使用它还需要 WebSearch、context7 或 GitHub 等外部研究工具。

oss-due-diligence 将开源依赖评估拆成身份与许可核查、针对性红队检查、采用与维护方式、事故响应四个阶段，并补充威胁建模与发布工程参考。它会按 CLI、库、网络服务或代理工具等形态调整重点，还附有检查秘密、依赖、供应链和发布签名的 Shell 脚本；结果强调已检查内容，不把有限审查包装成安全保证。

perplexity-plugin 为 Claude Desktop 和 Cowork 提供一个插件市场包，教 Claude 在搜索、问答、推理、深度研究、计算、历史与诊断等 Perplexity MCP 工具间路由，并根据 Free、Pro、Max 方案选择可用路径。它不安装 MCP 服务器，必须先连接用户自己的 Perplexity MCP；方案额度会变化，官方限制仍需自行核对。

compass 在用户主动调用时读取当前会话记录与缓存的 Git、测试、代码检查和结构信息，分别判断任务是否偏离原始意图、代码库是否积累腐化，并给出 SAFE、CONSIDER 或 STOP 建议。它不执行测试，也不研究外部网页，当前仓库已是旧镜像，活跃开发已迁移到 Decision Kernel；目前仅支持 Claude Code 的会话记录格式。