把智能体能力，拼成你的工作流。

Flutter Localization Audit Skill 检查硬编码字符串、ARB 覆盖、intl 配置、复数与性别形式、RTL 布局、日期数字格式、插值以及区域回退八类本地化问题。它生成每种语言的覆盖率表、逐文件证据和修复建议，也会标出已经正确本地化的部分；运行前需要 Flutter 项目、pubspec.yaml 与 ARB 文件，工具本身不改翻译。

Flutter Store Readiness Skill 以八类清单检查 iOS 隐私清单、Android Data Safety、权限说明、截图、年龄分级、元数据长度以及两端的签名和构建配置，并按平台给出 Ready、Issues 或 Blocking 状态。报告会把可能导致拒审的问题按紧急程度排列；它需要包含 ios 或 android 目录的 Flutter 项目，最终商店后台审核仍需人工确认。

wayamzpost 把每日 Amazon 卖家主题整理成研究、编辑、渲染和质检任务，生成 6 到 9 张图片卡与可发布的 Markdown 帖子，支持中文或英文以及小红书、LinkedIn、X 和 Instagram 等平台。它可通过 Chrome 处理受限来源并检查来源是否衰减；默认关闭自动发布，启用相关适配器前还需考虑平台条款和账号风险。

dependabot-triage 面向 npm、pnpm、yarn 和 bun 项目，从 Dependabot 警报开始按影响、暴露面与 CVSS 排序，枚举导入位置，选择覆盖全部修复的最小版本，并检查变更日志中的破坏性信号。它会同步修改相关包管理器的版本约束、重新生成锁文件并做跨工具一致性检查，任何不一致都中止；应用升级和创建 PR 前必须得到用户明确同意。

thorough-review 把高风险 PR、分支或 diff 的审查分为范围与上下文、完整阅读、带标签发现、验证门和自我复核五阶段。每条最终发现必须有文件行号依据，假设要验证或丢弃，修复片段要实际执行，并记录在 Verification Log；它适合安全、支付、迁移和共享库变更，不是快速的风格点评工具。

jd-interview-arsenal 把职位描述对应的知识整理成六大 Library 和标准化武器卡，每张卡包含一句定义、认知地图、常识与专家差异、五个真实追问预演、回答素材、反方话术和来源。它会生成典雅风格的单文件 HTML，并附三屏紧急速查，适合已有面试作战地图、在面试前几天集中准备的人；内容仍需替换为自己的经历。

agentic-windows-bootstrap 通过八个阶段探测环境、获取官方 Windows 11 ISO、构建会清空目标磁盘的 USB、配置无人值守安装，再用 Tailscale 和 OpenSSH 让新系统可远程访问。用户仍需亲自插入 USB 并选择启动设备；工具适合有明确目标主机和恢复方案的重复安装流程，执行前应确认磁盘、账号、密钥和恢复路径。

asuka-persona 将 Claude 设定为惣流或式波明日香的双语角色，根据用户语言回应，并按电视版与新剧场版线索切换相应语气和设定。它把角色、世界观和关系资料按需加载，也可连接可选的本地知识库获取引文与事件信息；这是非官方粉丝项目，角色扮演和资料召回不等于原作授权或绝对正典。

slack-daily-digest 读取 Slack 频道历史，将重点、待办、业务进展、风险和按频道的完整原文整理成飞书文档，并通过 Lark 消息卡发送摘要。它支持每天两次的计划任务和 T+20 分钟自愈看门狗，遇到失败会按退避重试；使用前需要 Slack 与飞书应用权限，凭据保存在本地受保护文件，长消息不会被截断。

product-view 是一种可持续开启的对话模式，让 Claude 在解释已有功能、改写故障影响或规划新功能时，优先描述用户看到什么、做什么以及结果如何，而不是先讲代码。它提供 explain、reframe 和 plan 三种模式，也支持 view on/off；算法、性能、部署和代码风格问题仍应留在技术语言中，不适合强行套用用户视角。

palamedes 把多 agent 研究提示词、可加载研究技能、校准场景、浏览器界面和离线 HTML 模板放在同一套方法中，要求重要主张回到可检索原文、保留逐字引文，并把空缺标成未找到而不是补写。它按问题 stakes 分层处理，强调不同 agent 的一致意见不等于独立证据；网页界面可使用用户自己的 API key，仍需自行核查资料质量。

job-hunt-skill 从职位描述和个人经历库出发，经过八个阶段生成一页简历 PDF、求职信、LinkedIn 私信和申请表要点，再引导填写申请、记录进度并根据反馈改进后续材料。它始终保留主简历不被单次申请改写，不自动提交、不编造指标，原始模板偏向英国 AI 初创岗位；使用者需要准备真实经历并按目标市场调整配置。

past-paper-topic-analyzer 先澄清考试板块和年份，从公开镜像下载并解析 PDF，让 Claude 逐题阅读后归纳主题，再生成包含 Coverage、完整题目清单和年度频率热力图的三张工作表 Excel。它按整道大题计数，跨主题只作次级标签，避免子题或重复标签扭曲频率；结果适合复习排序，前提是来源 PDF 可访问且范围设定清楚。

skill-triage 读取任务、可用 skill 元数据和必要的仓库上下文，输出任务复述、复杂度层级、风险标记、最多五个候选、应避免的工具、推荐执行顺序和最终 verdict。破坏性或不可逆任务会停下来要求确认，找不到本地匹配时才用经过清理的关键词做受限发现；它只是建议器，不会阻止调用者直接执行或替用户完成任务。

theaccessible skill 调用 theaccessible.org 服务，把 PDF 转成无障碍 HTML、带标签的 PDF，并返回 veraPDF PDF/UA-1 一致性报告和下载链接。它会明确列出缺少标签或替代文本等失败规则，不会把未通过的文件误报为合规；使用前需要 API key 和出站 HTTPS。

claude-tabletop 读取项目的代码与配置，挑选贴合实际技术栈的安全或连续性场景，生成主持人手册、参与者材料和可交互 HTML。演练中可计时、逐个揭示事件、记录决策并导出 JSON，再由配套技能起草带行动项的事后报告。

sd-coach 是 Claude Code 的系统设计面试教练，提供 coach、mock、tutor、drill 和 teach 五种练习方式，覆盖范围界定、容量估算、高层设计、API、数据模型和故障模式。它可按公司或职位描述调整题目与评分，并把 teach 内容写入个人 concepts wiki。

OpenOrder 让 AI 代理维护一套本地投资研究 Wiki：每次读到财报、新闻、文章或对话后，更新公司、行业、框架和投资组合页面，并记录时间线。它把原始材料、可编辑 Wiki 和技能模板分层保存，支持跨来源交叉引用、矛盾提示与健康检查，且兼容多个代理环境。