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人工智能与数据 | Agent Skills

人工智能与数据

人工智能与数据类技能覆盖模型和智能体工作流、检索、分析、数据平台及机器学习任务。

目录快照：2026 年 11 月 2 日

分类目录

本类全部技能

brave/answers

目录来源: Skills by Brave
来源文档: https://github.com/brave/brave-search-skills/blob/main/skills/answers/SKILL.md

功能简介: 基于实时网络搜索结果生成的AI生成答案

适用时机: 获取突发新闻主题的引用摘要 对技术比较问题进行深入的多源研究 在现有基于 OpenAI SDK 的聊天机器人中添加基于网络的问答功能，通过替换基础 URL 查找 LLM 训练数据无法覆盖的当前统计数据或事实 为报告生成包含来源引用的研究摘要

来源技能章节菜单:

  • Answers — AI Grounding
  • When to Use
  • Quick Start (cURL)
  • Blocking (Single-Search)
  • Streaming with Citations (Single-Search)
  • Research Mode
  • Endpoint
  • Two Modes
  • Parameters
  • Standard Parameters
  • Research Parameters
  • Constraints (IMPORTANT)
  • OpenAI SDK Usage
  • Response Format
  • Blocking Response (`stream=false`, single-search only)
  • Streaming Response

brave/local-descriptions

目录来源: Skills by Brave
来源文档: https://github.com/brave/brave-search-skills/blob/main/skills/local-descriptions/SKILL.md

功能简介: 获取Fetch AI生成的景点描述文本

适用时机: 在将餐厅添加到旅行指南之前获取其书面概述 通过Brave网页搜索找到的当地企业的描述性简介 为应用程序中附近咖啡馆或商店列表添加叙事背景 构建带有AI撰写的当地景点摘要的目的地页面 对城市中多个酒店的描述并列比较

来源技能章节菜单:

  • Local Descriptions (Search API)
  • Quick Start (cURL)
  • Get POI Description
  • Multiple POIs
  • Endpoint
  • Parameters
  • Response Format
  • Response Fields
  • Example Response
  • Getting POI IDs
  • Use Cases
  • Notes

目录来源: Skills by Brave
来源文档: https://github.com/brave/brave-search-skills/blob/main/skills/news-search/SKILL.md

功能简介: 使用文章元数据搜索Brave的新闻索引

适用时机: 从过去24小时的特定主题中提取头条新闻 使用Goggles排名规则筛选仅包含可信来源的新闻 查找特定日期范围内的文章 通过组合国家和语言参数构建多语言新闻流 将新闻结果输送到带有数据元信息时间戳的数据管道中

来源技能章节菜单:

  • News Search
  • Quick Start (cURL)
  • Basic Search
  • Recent News (Past 24 Hours)
  • Date Range Filter
  • Endpoint
  • Parameters
  • Freshness Values
  • Response Format
  • Response Fields
  • Goggles (Custom Ranking) — Unique to Brave
  • Search Operators
  • Use Cases
  • Notes

chrono-meta/context-doctor

目录来源: Context Engineering
来源文档: https://github.com/chrono-meta/forge-harness/blob/main/plugins/fh-meta/skills/context-doctor/SKILL.md

功能简介: 在消耗令牌之前生成 .claudeignore 并标记上下文冗余

适用时机: 当任务需要此目录条目中描述的能力时使用：在消耗令牌之前生成 .claudeignore 并标记上下文冗余。

来源目录没有单独说明触发条件；此处的适用时机是根据公开功能简介归纳的。

来源技能章节菜单:

  • context-doctor — Token Efficiency Diagnosis + Automatic Prescription
  • Execution Steps
  • Step 1. `.claudeignore` Diagnosis + Generation
  • Step 2. Large File Detection + Split Strategy Guidance
  • Step 3. `/clear` + Model Switching Timing Guide
  • Step 3.5. Cache-Boundary Audit (prompt caching, optional third lever)
  • Step 4. harvest-loop Integration (burst pattern recording)
  • Step 5. CC Context Structure Regular Audit (Hub Environment Only)
  • Context Hierarchy (L1/L2/L3)
  • Compression Pass
  • Command-Output Reduction (the command-output axis)
  • External User Environment Adaptation
  • Invocation Triggers
  • Auto-Invocation Conditions (at session start)
  • Suppress Mechanism
  • Explicit Triggers

crawlbase/crawl-markdown

目录来源: Skills by Crawlbase
来源文档: https://github.com/crawlbase/crawlbase-codex-plugin/blob/main/skills/crawl-markdown/SKILL.md

功能简介: 从任何URL提取干净的、准备好用于LLM的Markdown，去除广告和模板代码

适用时机: 在不产生HTML冗余的情况下总结文章、博客文章和新闻页面 将文档和变更日志输入模型的上下文窗口 将网页内容输入RAG流水线中的向量存储器 以可读Markdown格式监控竞争对手的产品页面 将提取的Markdown存储在Crawlbase云存储中以供后续使用

来源技能章节菜单:

  • When to use
  • Usage
  • Example prompts

crawlbase/storage-bulk-get

目录来源: Skills by Crawlbase
来源文档: https://github.com/crawlbase/crawlbase-codex-plugin/blob/main/skills/storage-bulk-get/SKILL.md

功能简介: 一次性检索最多100页已存储的页面，可选择自动删除

适用时机: 一次往返提取数十个存储爬虫的体格 通过获取项目并随后删除项目来清空存储队列 在请求完整体格之前获取存储项目的轻量元数据 为 RAG 抽取任务批量将存储页面转换为 Markdown

来源技能章节菜单:

  • When to use
  • Usage
  • Example prompts

crawlbase/storage-list

目录来源: Skills by Crawlbase
来源文档: https://github.com/crawlbase/crawlbase-codex-plugin/blob/main/skills/storage-list/SKILL.md

功能简介: 使用滚动式分页存储的条目列表，每次最多可存储1000条。

适用时机: 查看当前存储在 Crawlbase 代称下的所有内容 在存储-获取（storage-get）调用前查找您不再记得的路径 逐页遍历已存储的项以进行批次处理 将 JS 代称隔离存储单元与常规存储单元分开列出

来源技能章节菜单:

  • When to use
  • Usage
  • Example prompts

czlonkowski/n8n-node-configuration

目录来源: n8n Automation
来源文档: https://github.com/czlonkowski/n8n-skills/blob/main/skills/n8n-node-configuration/SKILL.md

功能简介: 使用依赖规则和AI连接的节点配置

适用时机: 在配置节点、理解属性依赖关系、确定必填字段、在get_node详细度级别之间进行选择，或按节点类型学习常见配置模式（包括替代Code的原生节点，如摘要、聚合、拆分、合并、比较数据集、删除重复项、排序、限制、日期与时间、HTTP请求分页、加密）时使用。设置节点参数时始终使用此技能——它能说明每个操作所需的字段，显示选项如何控制字段可见性，以及何时使用patchNodeField进行精细编辑，而非对节点进行全面更新。

来源技能章节菜单:

  • n8n Node Configuration
  • Configuration Philosophy
  • Core Concepts
  • 1. Operation-Aware Configuration
  • 2. Property Dependencies
  • 3. Progressive Discovery
  • Configuration Workflow
  • Standard Process
  • Example: Configuring HTTP Request
  • get_node Detail Levels
  • Standard Detail (DEFAULT - Use This!)
  • Full Detail (Use Sparingly)
  • Search Properties Mode
  • Decision Tree
  • Property Dependencies Deep Dive
  • Common Node Patterns

datadog-labs/dd-apm

目录来源: Skills by Datadog Labs
来源文档: https://github.com/datadog-labs/agent-skills/blob/main/dd-apm/SKILL.md

功能简介: 直接从您的编辑器查询Datadog APM数据

适用时机: 部署后在特定服务上查找缓慢的异常轨迹 在给定环境中列出所有服务及其错误率 检索微服务的依赖图以查找上游瓶颈 在配置更改前后检查请求延迟百分位数 查找与特定 API 端点关联的异常轨迹

来源技能章节菜单:

  • Datadog APM
  • Routing — Read This First
  • Overlap disambiguation
  • None of the above
  • Requirements
  • Command Execution Order (Token-Efficient)
  • Quick Start
  • Services
  • List Services
  • Service Stats
  • Service Map
  • Traces
  • Search Traces
  • Trace Detail
  • Key Metrics
  • Service Level Objectives

datadog-labs/dd-llmo-eval-bootstrap

目录来源: Skills by Datadog Labs
来源文档: https://github.com/datadog-labs/agent-skills/blob/main/README.md

功能简介: 分析生产LLM痕迹并生成评估器

适用时机: 在发现答案质量偏差后为RAG应用生成评估器 从客户支持聊天机器人生产日志中构建测试套件 基于RCA报告中的真实故障模式构建LLM评判提示 采用基于日志的安全评估对代理应用进行范围违规检查 为一个无现有覆盖率的新ml_app构建启动式格式与正确性检查

来源技能章节菜单:

  • Datadog Skills for AI Agents
  • Skills
  • Install
  • Setup Pup
  • Add Skill(s)
  • Agent Observability (LLMO)
  • Software Delivery (dd-software-delivery)
  • Audit Trail (dd-audit)
  • Datadog Apps (dd-apps)
  • Quick Reference
  • Auth
  • More Skills
  • License

datadog-labs/dd-llmo-eval-trace-rca

目录来源: Skills by Datadog Labs
来源文档: https://github.com/datadog-labs/agent-skills/blob/main/README.md

功能简介: 使用评估跟踪记录根因导致LLM应用程序失败的原因

适用时机: 诊断为何LLM应用评估通过率一夜之间下降 追踪RAG检索失败的原因，追溯到提供不良上下文的具体区间 发现导致代理工具反复滥用的系统提示缺陷 将真实应用故障与因评估标准不准确导致的假阳性区分开 来从ml_app中的零星评估结果中构建排序失败分类学

来源技能章节菜单:

  • Datadog Skills for AI Agents
  • Skills
  • Install
  • Setup Pup
  • Add Skill(s)
  • Agent Observability (LLMO)
  • Software Delivery (dd-software-delivery)
  • Audit Trail (dd-audit)
  • Datadog Apps (dd-apps)
  • Quick Reference
  • Auth
  • More Skills
  • License

duckdb/read-file

目录来源: Skills by DuckDB
来源文档: https://github.com/duckdb/duckdb-skills/blob/main/skills/read-file/SKILL.md

功能简介: 从本地或远程存储中读取任何数据文件（CSV、JSON、Parquet、Avro、Excel、空间）

适用时机: 当用户引用数据文件、询问“这个文件里有什么”或想要预览/概览数据集时使用。不适用于源代码。

来源技能章节菜单:

  • Step 1 — Read it
  • Step 2 — Answer

firebase/firebase-ai-logic-basics

目录来源: Skills by Firebase
来源文档: https://github.com/firebase/agent-skills/blob/main/skills/firebase-ai-logic-basics/SKILL.md

功能简介: 通过Firebase AI Logic从网页和移动应用程序调用Gemini模型

适用时机: 在为Firebase AI Logic进行配置或初始化，或将Gemini功能添加到应用程序时使用：文本生成、多模态输入、聊天、流媒体、结构化输出、混合设备端推理、App Check保护，或使用远程配置切换模型。

来源技能章节菜单:

  • Firebase AI Logic Basics
  • Overview
  • Setup & initialization
  • Prerequisites
  • 1. Provision Firebase AI Logic (ALL platforms)
  • 2. Add the SDK and initialize the service in the app
  • Core Capabilities
  • Text-Only Generation
  • Multimodal (Text + Images/Audio/Video/PDF input)
  • Chat Session (Multi-turn)
  • Streaming Responses
  • Text-to-Speech (TTS) Generation
  • Generate Images with Nano Banana
  • Search Grounding with the built in googleSearch tool
  • Supported Platforms and Frameworks
  • Advanced Features

firebase/firebase-firestore-enterprise-native-mode

目录来源: Skills by Firebase
来源文档: https://github.com/firebase/agent-skills/blob/main/README.md

功能简介: 设置和使用Firestore企业原生模式

适用时机: 在原生模式下设置新的Firestore企业数据库 编写安全规则以控制每个集合的读写访问权限 从Python后端服务查询Firestore 添加复合索引以加快过滤查询 为多租户应用程序结构化子集合

来源技能章节菜单:

  • Installation
  • Option 1: Agent Skills CLI
  • Option 2: Gemini CLI Extension
  • Option 3: Claude Plugin
  • Option 4: Codex Plugin
  • Option 5: Kimi Plugin
  • Option 6: Manual Set Up
  • Option 7: Local Path via Agent Skills CLI
  • Option 8: Local Development (Live Symlinking)
  • 🤝 Contributing
  • 📄 License

flutter/flutter-caching-data

目录来源: Skills by Flutter
来源文档: https://github.com/flutter/skills/blob/main/README.md

功能简介: 实施离线优先缓存策略

适用时机: 为从 REST API 获取数据的 Flutter 应用添加离线支持 在可滚动的产品列表屏幕中缓存网络图片 在现有 Android 应用中预热 FlutterEngine，以避免屏幕闪烁设置设备恢复在线时本地排队写入的背景同步 使用 shared_preferences 在应用重启时存储用户偏好和会话状态

来源技能章节菜单:

  • Flutter Agent Plugins
  • Installation
  • Available Skills
  • Contributing
  • Code of Conduct

flutter/flutter-embedding-native-views

目录来源: Skills by Flutter
来源文档: https://github.com/flutter/skills/blob/main/README.md

功能简介: 将原生Android、iOS和macOS视图嵌入Flutter小部件中

适用时机: 在 Android 和 iOS 的 Flutter 屏幕中添加原生 Google 地图视图 渲染可由 Flutter 小部件叠加和裁剪的平台特定视频播放器 将 Flutter 模块嵌入现有的 React 或 Angular 网页应用程序中 显示带有 Flutter 导航控制的原生 iOS WKWebView 将多个独立的 Flutter 视图放置在单个页面上的多个独立 HTML 容器中

来源技能章节菜单:

  • Flutter Agent Plugins
  • Installation
  • Available Skills
  • Contributing
  • Code of Conduct

google-gemini/gemini-api-dev

目录来源: Skills by Google Gemini
来源文档: https://github.com/google-gemini/gemini-skills/blob/main/skills/gemini-api-dev/SKILL.md

功能简介: 使用Gemini API开发基于Gemini的应用程序的最佳实践

适用时机: 在编写调用用于文本生成、多轮聊天、多模态理解、图像生成、视频生成、语音生成（TTS）、语音设计、语音复制、流式响应、背景研究任务、函数调用、结构化输出或从旧的 generateContent API 迁移的代码时使用此技能。涵盖在 Python 和 TypeScript 中对 Gemini 模型和代理的 SDK 使用方法和最佳实践。

来源技能章节菜单:

  • Gemini API Development Skill
  • Critical Rules (Always Apply)
  • Current Models (Use These)
  • Current Agents
  • Current SDKs
  • Important Additional Notes
  • Quick Start
  • Python
  • JavaScript/TypeScript
  • Response Helpers
  • Stateful Conversation
  • Deep Research Agent
  • Managed Agents
  • Antigravity Agent
  • Custom Agents
  • Streaming

google-gemini/gemini-interactions-api

目录来源: Skills by Google Gemini
来源文档: https://github.com/google/skills/blob/main/skills/cloud/gemini-interactions-api/SKILL.md

功能简介: 使用Gemini Interactions API构建用于文本、聊天、流媒体和图像生成的应用

适用时机: 当用户想在Agent平台上使用具有状态的、由服务器管理的Interactions API进行多轮对话、后台执行、流式处理、结构化输出和函数调用时使用。

来源技能章节菜单:

  • Gemini Interactions API Skill
  • Attribution
  • 1. Authentication
  • 2. Client Initialization
  • Option A: Environment Variables (Recommended)
  • Option B: Explicit Inline Parameters
  • Option C: Express Mode (API Key)
  • 3. Core Interactions API Usage
  • Quick Start (Single-Turn)
  • Stateful Conversation (Multi-Turn)
  • Real-Time Streaming
  • Structured Output (Pydantic / Polymorphic `response_format`)
  • Function Calling (Agent Tool Use)
  • Agents & Long-Running Tasks
  • 4. Accessing the Interactions API via REST
  • 5. Data Model & Step Types Reference

google-gemini/gemini-live-api-dev

目录来源: Skills by Google Gemini
来源文档: https://github.com/google-gemini/gemini-skills/blob/main/skills/gemini-live-api-dev/SKILL.md

功能简介: 使用Gemini Live API构建实时双向流媒体应用程序

适用时机: 使用此技能在使用 Gemini Live API 构建实时双向流媒体应用时，或将旧版 Live 模型（2.0/2.5/3.1）迁移到 Gemini 3.8 Live 时。涵盖基于 WebSocket 的音频/视频/文本流媒体、语音活动检测（VAD）、背景推理（扩展思考）、异步函数调用、会话管理、短暂令牌、实时转录和实时翻译。涵盖的 SDK - google-genai（Python）、@google/genai（JavaScript/TypeScript）。

来源技能章节菜单:

  • Gemini Live API Development Skill
  • Overview
  • Models
  • Current Models (Use These)
  • SDKs
  • Partner Integrations
  • Audio Formats
  • Quick Start
  • Authentication
  • Connecting to the Live API
  • Sending Text
  • Sending Audio
  • Sending Video
  • Receiving Audio and Text
  • Background Reasoning (Extended Thinking)
  • Live Translation (Gemini Live Translate)

google-gemini/vertex-ai-api-dev

目录来源: Skills by Google Gemini
来源文档: https://github.com/google-gemini/gemini-skills/blob/main/README.md

功能简介: 使用Gen AI SDK在Google Cloud Vertex AI上开发基于Gemini的应用程序

适用时机: 从 Python 后端使用应用程序默认凭据调用 Gemini 模型 生成符合数据管道特定结构化的 JSON 输出 通过 Vertex AI 多模态端点处理上传的视频或音频文件 在不阻塞的情况下对大型数据集进行异步批次预测 使用 Live API 设置双向音频流媒体，用于实时语音应用

来源技能章节菜单:

  • Gemini API skills
  • About
  • Performance
  • Skills in this repo
  • Installation
  • Using Vercel skills CLI
  • Using Context7 skills CLI
  • Antigravity
  • Claude Code
  • Cursor
  • OpenAI Codex
  • More info
  • Disclaimer

hermes-labs-ai/little-canary

目录来源: Development and Testing
来源文档: https://github.com/hermes-labs-ai/little-canary/blob/main/.agents/skills/little-canary/SKILL.md

功能简介: 使用牺牲的麻雀来筛选传入的文本

适用时机: 适用于在输入到主模型之前需要对未信任的来信进行筛选的情况——通过检测提示注入对牺牲性金丝雀模型行为影响进行检测，而非仅依赖模式匹配——并且需要实现封锁/标记/通过的路由决策以及明确的行为覆盖状态。此为来信预飞行传感器，并非保证。

来源技能章节菜单:

  • little-canary
  • Use it for
  • Do not use it for
  • Quickstart
  • Output shape
  • Common gotchas
  • More

huggingface/hugging-face-evaluation

目录来源: Skills by Hugging Face Team
来源文档: https://github.com/huggingface/skills/blob/main/README.md

功能简介: 使用vLLM/lighteval和评估表进行模型评估

适用时机: 从模型README中提取基准分数并将其格式化为模型索引YAML文件 将人工分析基准结果直接导入模型卡片 使用本地GPU在HuggingFace模型上运行MMLU或GSM8K评估 将lighteval任务提交至HF Jobs，用于无公共API端点的模型 对您不拥有的模型提交包含结构化评估元数据的合并请求

来源技能章节菜单:

  • Hugging Face Skills
  • How do Skills work?
  • Installation
  • Claude Code
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cursor
  • Skills
  • Available skills
  • Using skills in your coding agent
  • Contribute or customize a skill
  • Marketplace
  • Additional references

huggingface/hugging-face-model-trainer

目录来源: Skills by Hugging Face Team
来源文档: https://github.com/huggingface/skills/blob/main/README.md

功能简介: 使用TRL训练模型：SFT、DPO、GRPO、GGUF转换

适用时机: 在没有GPU的情况下，在自定义指令数据集上微调Qwen或Llama模型 在偏好数据上运行DPO训练以对模型的输出进行对齐 将刚刚训练好的模型转换为GGUF，以便与Ollama或LM Studio使用 在为GPU任务投入资金之前验证数据集的列格式 在承诺运行a10g-large之前估算训练成本和时间

来源技能章节菜单:

  • Hugging Face Skills
  • How do Skills work?
  • Installation
  • Claude Code
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cursor
  • Skills
  • Available skills
  • Using skills in your coding agent
  • Contribute or customize a skill
  • Marketplace
  • Additional references

microsoft/agent-framework-azure-ai-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/agent-framework-azure-ai-py/SKILL.md

功能简介: Azure AI Foundry的代理框架

适用时机: 用于使用 AzureAIAgentsProvider 创建持久化代理，使用托管工具（代码解释器、文件搜索、网页搜索），集成 MCP 服务器，管理对话线程，或实现流式响应。涵盖函数工具、结构化输出和多工具代理。

来源技能章节菜单:

  • Agent Framework Azure Hosted Agents
  • Architecture
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Core Workflow
  • Basic Agent
  • Agent with Function Tools
  • Agent with Hosted Tools
  • Streaming Responses
  • Conversation Threads
  • Structured Outputs
  • Provider Methods
  • Hosted Tools Quick Reference
  • Complete Example
  • Conventions

microsoft/azure-ai-anomalydetector-java

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-ai-anomalydetector-java/SKILL.md

功能简介: 异常检测应用

适用时机: 在实施单变量/多变量异常检测、时间序列分析或人工智能驱动的监控时使用。

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Anomaly Detector SDK for Java
  • Installation
  • Client Creation
  • Sync and Async Clients
  • With DefaultAzureCredential
  • Key Concepts
  • Univariate Anomaly Detection
  • Multivariate Anomaly Detection
  • Core Patterns
  • Univariate Batch Detection
  • Univariate Last Point Detection (Streaming)
  • Change Point Detection
  • Multivariate Model Training
  • Multivariate Batch Inference
  • Multivariate Last Point Detection
  • Model Management

microsoft/azure-ai-contentsafety-java

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-ai-contentsafety-java/SKILL.md

功能简介: 内容审核和安全

适用时机: 在实施文本/图像分析、黑名单管理或针对仇恨、暴力、性内容和自残的有害内容进行检测时使用。

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Content Safety SDK for Java
  • Installation
  • Client Creation
  • With API Key
  • With DefaultAzureCredential
  • Key Concepts
  • Harm Categories
  • Severity Levels
  • Core Patterns
  • Analyze Text
  • Analyze Text with Options
  • Analyze Text with Blocklist
  • Analyze Image
  • Analyze Image from URL
  • Blocklist Management
  • Create or Update Blocklist

microsoft/azure-ai-contentsafety-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-ai-contentsafety-py/SKILL.md

功能简介: 有害内容检测

适用时机: 在用户在论坛上发布内容前扫描用户评论 在显示AI生成回复之前检查其是否包含有害内容 在文件共享平台上过滤上传的图片 使用自定义屏蔽列表屏蔽特定域名的辱骂或品牌术语 对支持聊天消息进行预先筛查，检测是否存在自残语言以触发升级

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Content Safety SDK for Python
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Legacy: API Key (existing keyed deployments)
  • Analyze Text
  • Analyze Image
  • Image from URL
  • Text Blocklist Management
  • Create Blocklist
  • Add Block Items
  • Analyze with Blocklist
  • Severity Levels
  • Harm Categories
  • Severity Scale
  • Client Types

microsoft/azure-ai-contentsafety-ts

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-typescript/skills/azure-ai-contentsafety-ts/SKILL.md

功能简介: 文本和图像的内容安全

适用时机: 在审核用户生成的内容、检测仇恨言论、暴力、性内容或自残内容，或管理自定义屏蔽名单时使用。

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Content Safety REST SDK for TypeScript
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • API Key
  • DefaultAzureCredential
  • Analyze Text
  • Analyze Image
  • Base64 Content
  • Blob URL
  • Blocklist Management
  • Create Blocklist
  • Add Items to Blocklist
  • Analyze with Blocklist
  • List Blocklists
  • Delete Blocklist

microsoft/azure-ai-contentunderstanding-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-ai-contentunderstanding-py/SKILL.md

功能简介: 多模态内容提取

适用时机: 将扫描的PDF转换为RAG流水线所需的Markdown格式 逐句记录会议并添加时间戳 提取上传文件中的发票字段（如供应商名称和明细） 从产品演示视频中提取关键帧和摘要 对一批截图进行图像内容提取

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Content Understanding SDK for Python
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Core Workflow
  • Prebuilt Analyzers
  • Analyze Document
  • Access Document Content Details
  • Analyze Image
  • Analyze Video
  • Analyze Audio
  • Custom Analyzers
  • Analyzer Management
  • Async Client
  • Content Types
  • Model Imports

microsoft/azure-ai-document-intelligence-dotnet

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-dotnet/skills/azure-ai-document-intelligence-dotnet/SKILL.md

功能简介: 文档文本、表格和数据的提取

适用时机: 从上传的发票PDF文件中提取供应商名称、明细项和总计 从扫描的支出收据中读取商家名称和交易日期 在税务文件处理过程中从W-2表格中提取字段 训练自定义模型以解析专有合同模板 在转发前将传入的文件批次分类为预定义类型

来源技能章节菜单:

  • Azure.AI.DocumentIntelligence (.NET)
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • Microsoft Entra Token Credential
  • API Key
  • Client Types
  • Prebuilt Models
  • Core Workflows
  • 1. Analyze Invoice
  • 2. Extract Layout (Text, Tables, Structure)
  • 3. Analyze Receipt
  • 4. Build Custom Model
  • 5. Build Document Classifier
  • 6. Classify Document
  • 7. Manage Models

microsoft/azure-ai-document-intelligence-ts

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-typescript/skills/azure-ai-document-intelligence-ts/SKILL.md

功能简介: 文档文本和表格提取

适用时机: 在处理发票、收据、身份证件、表格或构建自定义文档模型时使用。

来源技能章节菜单:

  • Azure Document Intelligence REST SDK for TypeScript
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • DefaultAzureCredential
  • API Key
  • Analyze Document (URL)
  • Analyze Document (Local File)
  • Prebuilt Models
  • Extract Invoice Fields
  • Extract Receipt Fields
  • List Document Models
  • Build Custom Model
  • Build Document Classifier
  • Classify Document
  • Get Service Info

microsoft/azure-ai-formrecognizer-java

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-ai-formrecognizer-java/SKILL.md

功能简介: 文档分析和表格提取

适用时机: 解析发票PDF文件，将供应商名称、明细项和总计提取到数据库中。在薪资处理过程中提取扫描W2表格中的字段。在无需手动复制粘贴的情况下读取多页合同PDF文件的表格数据。训练自定义模型以识别公司特定的采购订单格式。在转发前对传入文档批次进行分类，归类为发票、收据或合同。

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Document Intelligence SDK for Java
  • Before Implementation
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • DefaultAzureCredential (Recommended)
  • API Key
  • Administration Client
  • Async Client
  • Prebuilt Models
  • Core Patterns
  • Analyze from File
  • Analyze from URL
  • Extract Layout
  • Extract Document Fields
  • Analyze with Options

microsoft/azure-ai-ml-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-ai-ml-py/SKILL.md

功能简介: Azure ML 工作区和工作管理

适用时机: 在不离开 Python 的情况下向远程 GPU 集群提交训练任务 将训练好的模型注册到 Azure ML 模型注册表以进行部署 构建一个串联数据预处理和模型训练的多步骤流水线 根据任务队列大小对计算集群进行升级或降级 将存储在 Azure Blob 存储中的数据集作为命名数据资产进行版本化

来源技能章节菜单:

  • Azure Machine Learning SDK v2 for Python
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • From Config File
  • Workspace Management
  • Create Workspace
  • List Workspaces
  • Data Assets
  • Register Data
  • Register Folder
  • Model Registry
  • Register Model
  • List Models
  • Compute
  • Create Compute Cluster

microsoft/azure-ai-openai-dotnet

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-dotnet/skills/azure-ai-openai-dotnet/SKILL.md

功能简介: GPT-4、嵌入、DALL-E和Whisper客户端

适用时机: 从 C# 后端向 GPT-4o 部署发送聊天完成结果 在 .NET 中为向量搜索索引生成文本嵌入 通过 Azure 管理端点使用 Whisper 转录音频文件 调用 ASP.NET 应用程序中的 DALL-E 3 生成图像 配置函数调用，以便 .NET 服务能够从模型响应中调用本地方法

来源技能章节菜单:

  • Azure.AI.OpenAI (.NET)
  • Installation
  • Environment Variables
  • Client Hierarchy
  • Authentication
  • API Key Authentication
  • Microsoft Entra Token Credential
  • Using OpenAI SDK Directly with Azure
  • Chat Completions
  • Basic Chat
  • Async Chat
  • Streaming Chat
  • Chat with Options
  • Multi-turn Conversation
  • Structured Outputs (JSON Schema)
  • Reasoning Models (o1, o4-mini)

microsoft/azure-ai-projects-dotnet

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-dotnet/skills/azure-ai-projects-dotnet/SKILL.md

功能简介: AI铸造项目管理SDK

适用时机: 使用 Bing 搜索或 Azure AI Search 等自定义工具创建和运行持久化代理 通过命名连接将训练数据集上传到 Azure Blob 存储 在 AI 熔炉项目中按发布者列出并筛选模型部署 使用内置评估器对数据集进行相关性或基础性评估 在项目内将 Azure AI Search 索引管理为版本化的元数据

来源技能章节菜单:

  • Azure.AI.Projects (.NET)
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • Client Hierarchy
  • Core Workflows
  • 1. Get Persistent Agents Client
  • 2. Versioned Agents with Tools (Preview)
  • 3. Connections
  • 4. Deployments
  • 5. Datasets
  • 6. Indexes
  • 7. Evaluations
  • 8. Get Azure OpenAI Chat Client
  • Available Agent Tools
  • Key Types Reference

microsoft/azure-ai-projects-java

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-ai-projects-java/SKILL.md

功能简介: AI铸造厂项目管理

适用时机: 在 Foundry 项目中列出所有可用的 Azure AI 连接 创建基于 Java 代码的 Azure AI Search 支撑的搜索索引 在运行评估之前将文档上传到数据集 在 Foundry 项目中查询可用的模型部署 程序化运行 AI 模型评估并获取结果

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Projects SDK for Java
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • Client Hierarchy
  • Core Operations
  • List Connections
  • List Indexes
  • Create or Update Index
  • Access OpenAI Evaluations
  • Best Practices
  • Error Handling
  • Reference Links

microsoft/azure-ai-projects-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-ai-projects-py/SKILL.md

功能简介: AI铸造厂项目客户和代理

适用时机: 适用于与Foundry项目客户合作时使用，使用PromptAgentDefinition创建版本化的代理，运行评估，管理连接/部署/数据集/索引，或使用与OpenAI兼容的客户端。这是高级的Foundry SDK——对于低级代理操作，请使用azure-ai-agents-python技能。

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Projects Python SDK (Foundry SDK)
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Client Operations Overview
  • Two Client Approaches
  • 1. AIProjectClient (Native Foundry)
  • 2. OpenAI-Compatible Client
  • Agent Operations
  • Create Agent (Basic)
  • Create Agent with Tools
  • Versioned Agents with PromptAgentDefinition
  • Tools Overview
  • Thread and Message Flow
  • Connections
  • Deployments

microsoft/azure-ai-projects-ts

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-typescript/skills/azure-ai-projects-ts/SKILL.md

功能简介: AI铸造厂项目客户和代理

适用时机: 在与Foundry项目客户、代理、连接、部署、数据集、索引、评估或获取OpenAI客户端时使用。

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Projects SDK for TypeScript
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • Operation Groups
  • Getting OpenAI Client
  • Agents
  • Create Agent
  • Agent with Tools
  • Run Agent
  • Connections
  • Deployments
  • Datasets
  • Indexes
  • Key Types
  • Best Practices

microsoft/azure-ai-textanalytics-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-ai-textanalytics-py/SKILL.md

功能简介: 自然语言处理：情感、实体、关键短语

适用时机: 扫描客户支持工单以检测情感倾向并标记负面工单 在存储前从上传的文件中删除SSN、电子邮件和电话号码 从临床记录中提取医疗状况和药物，并使用UMLS链接 检测收到的用户消息的语言以将其转发至合适的支持团队 从产品评论中提取关键短语以突出显示重复主题

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Text Analytics SDK for Python
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Legacy: API Key (existing keyed deployments)
  • Sentiment Analysis
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  • PII Detection
  • Key Phrase Extraction
  • Language Detection
  • Healthcare Text Analytics
  • Multiple Analysis (Batch)
  • Async Client
  • Client Types
  • Available Operations
  • Best Practices

microsoft/azure-ai-transcription-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-ai-transcription-py/SKILL.md

功能简介: 语音转文字转写

适用时机: 转录已录制的会议音频并添加演讲者标签 从Azure Blob存储中存储的视频文件生成字幕 将客户通话录音转换为可搜索文本 为实时音频流运行实时字幕 批量处理采访录音文件夹，夜间处理

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Transcription SDK for Python
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Transcription (Batch)
  • Transcription (Real-time)
  • Best Practices
  • Reference Files

microsoft/azure-ai-translation-document-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-ai-translation-document-py/SKILL.md

功能简介: 批量文档翻译

适用时机: 一次性批量将产品手册从英语翻译成五种语言 将法律PDF文件转换为西班牙语，同时保留其表格和标题结构 运行存储在Azure Blob存储中的客户支持工单的 nightly 翻译 在将技术文档翻译成法语时应用公司特定的术语表 将PowerPoint演示文稿为国际销售团队翻译，无需手动重排版

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Document Translation SDK for Python
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Legacy: API Key (existing keyed deployments)
  • Basic Document Translation
  • Multiple Target Languages
  • Translate Single Document
  • Check Translation Status
  • List Document Statuses
  • Cancel Translation
  • Using Glossary
  • Supported Document Formats
  • Supported Languages
  • Async Client
  • Supported Formats

microsoft/azure-ai-translation-text-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-ai-translation-text-py/SKILL.md

功能简介: 实时文本翻译

适用时机: 在存储用户提交的表单内容之前将其翻译成目标语言 检测收到的支持工单语言以正确路由它们 将从拉丁字母输入转换为日文汉字的文本转换为日文汉字 查找语言学习应用的词典条目和词性标签 在保留标记结构的同时翻译HTML页面内容

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Text Translation SDK for Python
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Legacy: API Key (existing keyed deployments)
  • Basic Translation
  • Translate to Multiple Languages
  • Specify Source Language
  • Language Detection
  • Transliteration
  • Dictionary Lookup
  • Dictionary Examples
  • Get Supported Languages
  • Break Sentence
  • Translation Options
  • Async Client

microsoft/azure-ai-translation-ts

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-typescript/skills/azure-ai-translation-ts/SKILL.md

功能简介: 文本和文档翻译

适用时机: 在实施文本翻译、转写、语言检测或批量文档翻译时使用。

来源技能章节菜单:

  • Azure Translation SDKs for TypeScript
  • Installation
  • Environment Variables
  • Text Translation Client
  • Authentication
  • Translate Text
  • Translate with Options
  • Get Supported Languages
  • Transliterate
  • Detect Language
  • Document Translation Client
  • Single Document Translation
  • Batch Document Translation
  • Get Translation Status
  • Get Supported Formats
  • Key Types

microsoft/azure-ai-vision-imageanalysis-java

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-ai-vision-imageanalysis-java/SKILL.md

功能简介: 图像字幕、OCR和物体检测

适用时机: 在实施图像字幕、OCR文本提取、物体检测、标签或智能裁剪时使用。

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Vision Image Analysis SDK for Java
  • Installation
  • Client Creation
  • With API Key
  • Async Client
  • With DefaultAzureCredential
  • Visual Features
  • Core Patterns
  • Generate Caption
  • Generate Caption from URL
  • Extract Text (OCR)
  • Detect Objects
  • Get Tags
  • Detect People
  • Smart Cropping
  • Dense Captions

microsoft/azure-ai-vision-imageanalysis-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-ai-vision-imageanalysis-py/SKILL.md

功能简介: 图像标题、标签、OCR、对象

适用时机: 自动生成上传产品图像的替代文字 从扫描收据或表格中提取印刷文本 检测安防摄像头画面中的人进行下游处理 获取特定宽高比的头像的建议裁剪坐标 根据检测到的物体和场景内容对野生动物照片进行标记

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Vision Image Analysis SDK for Python
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Legacy: API Key (existing keyed deployments)
  • Analyze Image from URL
  • Analyze Image from File
  • Image Caption
  • Dense Captions (Multiple Regions)
  • Tags
  • Object Detection
  • OCR (Text Extraction)
  • People Detection
  • Smart Cropping
  • Async Client
  • Visual Features

microsoft/azure-ai-voicelive-dotnet

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-dotnet/skills/azure-ai-voicelive-dotnet/SKILL.md

功能简介: 实时双向语音AI

适用时机: 构建实时响应语音问题的语音助手 将双向音频添加到 .NET 客户支持聊天机器人 中 在实时会话中通过语音指令触发后端函数 在同一对话中切换文本和音频模式 将 Azure 神经网络语音连接到 .NET 应用中的 GPT-4o 实时模型

来源技能章节菜单:

  • Azure.AI.VoiceLive (.NET)
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • Microsoft Entra Token Credential
  • API Key
  • Client Hierarchy
  • Core Workflow
  • 1. Start Session and Configure
  • 2. Process Events
  • 3. Send User Message
  • 4. Function Calling
  • Voice Options
  • Supported Models
  • Key Types Reference
  • Best Practices

microsoft/azure-ai-voicelive-java

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-ai-voicelive-java/SKILL.md

功能简介: 实时双向语音AI

适用时机: 将PCM16音频流式传输给AI助手，并实时播放语音回复 配置服务器端语音活动检测，在静音时结束轮流 可以在同一会话中切换Azure Neural语音和OpenAI语音 当AI检测到用户意图（如获取天气数据）时触发Java函数调用 在将音频发送给模型之前，在麦克风输入中添加降噪和消除回声功能

来源技能章节菜单:

  • Azure AI VoiceLive SDK for Java
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • API Key
  • DefaultAzureCredential (Recommended)
  • Key Concepts
  • Audio Requirements
  • Core Workflow
  • 1. Start Session
  • 2. Configure Session Options
  • 3. Send Audio Input
  • 4. Handle Events
  • Voice Configuration
  • OpenAI Voices
  • Azure Voices

microsoft/azure-ai-voicelive-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-ai-voicelive-py/SKILL.md

功能简介: 实时双向语音AI

适用时机: 在创建需要与 Azure AI 进行实时双向音频通信的 Python 应用程序时使用此技能，包括语音助手、支持语音的聊天机器人、实时语音对语音翻译、语音驱动的头像，或任何基于 WebSocket 的音频流媒体（使用 AI 模型）。支持 Server VAD（语音活动检测）、回合制对话、函数调用、MCP 工具、头像集成和转录。

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Voice Live SDK
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Legacy: API Key (existing keyed deployments)
  • Quick Start
  • Core Architecture
  • Connection Resources
  • Session Configuration
  • Audio Streaming
  • Send Audio (Base64 PCM16)
  • Receive Audio
  • Event Handling
  • Common Patterns
  • Manual Turn Mode (No VAD)
  • Interrupt Handling

microsoft/azure-ai-voicelive-ts

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-typescript/skills/azure-ai-voicelive-ts/SKILL.md

功能简介: 实时双向语音AI

适用时机: 构建一个实时响应语音问题的语音助手 在基于浏览器的客户支持聊天中添加实时语音交互 将电话音频通过GPT-4o模型路由以实现自动呼叫处理 将麦克风输入实时流传输至Azure AI并播放合成语音 连接函数调用，以便语音代理在对话中途获取实时数据

来源技能章节菜单:

  • @azure/ai-voicelive (JavaScript/TypeScript)
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • Microsoft Entra Token Credential (Recommended)
  • API Key
  • Client Hierarchy
  • Quick Start
  • Session Configuration
  • Event Handling (Azure SDK Pattern)
  • Function Calling
  • Voice Options
  • Supported Models
  • Turn Detection Options
  • Audio Formats
  • Key Types Reference

microsoft/azure-containerregistry-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-containerregistry-py/SKILL.md

功能简介: 容器图像和注册表管理

适用时机: 在 ACR 实例中列出所有仓库及其声明文件数量 删除超过 30 天的未标记声明文件以降低存储成本 通过在特定标签上设置 can_delete=False 来锁定生产镜像 从注册表下载块层以进行本地检查或迁移 按最后更新时间排序查询标签历史记录以审计最近的推送

来源技能章节菜单:

  • Azure Container Registry SDK for Python
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Entra ID (Recommended)
  • Anonymous Access (Public Registry)
  • List Repositories
  • Repository Operations
  • Get Repository Properties
  • Update Repository Properties
  • Delete Repository
  • List Tags
  • Filter by Order
  • Manifest Operations
  • List Manifests
  • Get Manifest Properties

microsoft/azure-mgmt-arizeaiobservabilityeval-dotnet

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-dotnet/skills/azure-mgmt-arizeaiobservabilityeval-dotnet/SKILL.md

功能简介: Arize AI 可观察性管理

适用时机: 用于通过 Azure Marketplace 在 Azure 上管理 Arize AI 组织、创建/更新/删除 Arize 资源，或将 Arize ML 可观察性集成到 .NET 应用程序中。触发器：“Arize AI”、“ML 可观察性”、“ArizeAIObservabilityEval”、“Arize 组织”。

来源技能章节菜单:

  • Azure.ResourceManager.ArizeAIObservabilityEval
  • Installation
  • Package Info
  • Environment Variables
  • Authentication
  • Core Workflow
  • Create an Arize AI Organization
  • Get an Organization
  • List Organizations
  • Update an Organization
  • Delete an Organization
  • Key Types
  • Enums
  • Best Practices
  • Error Handling
  • Direct Resource Access

microsoft/azure-mgmt-mongodbatlas-dotnet

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-dotnet/skills/azure-mgmt-mongodbatlas-dotnet/SKILL.md

功能简介: MongoDB Atlas作为ARM资源

适用时机: 使用此 SDK 时，通过 Azure 市场平台集成创建、更新、列出或删除 MongoDB Atlas 组织。此 SDK 管理 Azure 端的组织资源，而不是直接管理 Atlas 集群/数据库。

来源技能章节菜单:

  • Azure.ResourceManager.MongoDBAtlas SDK
  • Package Information
  • Installation
  • Important Scope Limitation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • Core Types
  • Workflows
  • Get Organization Collection
  • Create Organization
  • Get Existing Organization
  • List Organizations
  • Update Tags
  • Update Organization Properties
  • Delete Organization
  • Model Properties Reference

microsoft/azure-resource-manager-redis-dotnet

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-dotnet/skills/azure-resource-manager-redis-dotnet/SKILL.md

功能简介: 用于Redis提供服务的Azure缓存

适用时机: 使用特定SKU和TLS配置配置新的Redis缓存 按照计划轮换主或次级访问密钥 向缓存添加IP范围防火墙规则以限制缓存访问 配置高级级缓存的维护窗口 通过链接两个高级Redis实例设置地理复制

来源技能章节菜单:

  • Azure.ResourceManager.Redis (.NET)
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • Resource Hierarchy
  • Core Workflows
  • 1. Create Redis Cache
  • 2. Get Redis Cache
  • 3. Update Redis Cache
  • 4. Delete Redis Cache
  • 5. Get Access Keys
  • 6. Regenerate Access Keys
  • 7. Manage Firewall Rules
  • 8. Configure Patch Schedule (Premium SKU)
  • 9. Import/Export Data (Premium SKU)
  • 10. Force Reboot

microsoft/azure-search-documents-dotnet

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-dotnet/skills/azure-search-documents-dotnet/SKILL.md

功能简介: 全文、向量和混合搜索

适用时机: 在单个请求中组合关键词、向量和语义排序的混合式搜索查询 建立基于 Azure Search 索引的自动完成和建议用户界面 在 .NET 应用程序中上传和更新文档批次 使用 FieldBuilder 从 C# 模型类创建和管理搜索索引 从结构化数据中提取自然语言查询中的提取式答案和标题

来源技能章节菜单:

  • Azure.Search.Documents (.NET)
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • Client Selection
  • Index Creation
  • Using FieldBuilder (Recommended)
  • Manual Field Definition
  • Document Operations
  • Search Patterns
  • Basic Search
  • Faceted Search
  • Autocomplete and Suggestions
  • Vector Search
  • Semantic Search
  • Hybrid Search (Vector + Keyword + Semantic)

microsoft/azure-search-documents-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-search-documents-py/SKILL.md

功能简介: 全文、向量和混合搜索

适用时机: 使用组合关键词和向量相似度评分查询搜索索引 在产品目录上构建自动完成和预填建议 使用实体识别技能集对 Azure Blob 存储文档进行索引 对自然语言问题使用知识库进行语义排序 根据类别、评分或日期范围对搜索结果进行过滤和分切

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Search SDK for Python
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Legacy: API Key (existing keyed deployments)
  • Client Types
  • Create Index with Vector Field
  • Upload Documents
  • Keyword Search
  • Vector Search
  • Hybrid Search (Vector + Keyword)
  • Semantic Ranking
  • Filters
  • Facets
  • Autocomplete & Suggest
  • Indexer with Skillset

microsoft/azure-search-documents-ts

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-typescript/skills/azure-search-documents-ts/SKILL.md

功能简介: 带语义排序的向量/混合搜索

适用时机: 在创建/管理索引、实现向量/混合搜索、语义排序或使用知识库构建代理式检索时使用。

来源技能章节菜单:

  • Azure AI Search SDK for TypeScript
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • Core Workflow
  • Create Index with Vector Field
  • Index Documents
  • Full-Text Search
  • Vector Search
  • Hybrid Search (Text + Vector)
  • Semantic Search
  • Filtering and Facets
  • Autocomplete and Suggestions
  • Batch Operations
  • Key Types
  • Best Practices

microsoft/azure-storage-blob-ts

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-typescript/skills/azure-storage-blob-ts/SKILL.md

功能简介: Blob上传、下载和管理

适用时机: 从 Node.js 后端向 Azure Blob 存储上传由用户生成的文件 生成用于安全浏览器端文件下载的短效 SAS URL 为跨服务结构化日志累积编写追加 Blob 为文件浏览器 UI 在容器前缀下列出并分页 Blob 在数据迁移或档案化工作流程中在容器之间复制 Blob

来源技能章节菜单:

  • @azure/storage-blob (TypeScript/JavaScript)
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • Microsoft Entra Token Credential (Recommended)
  • Connection String
  • StorageSharedKeyCredential (Node.js only)
  • SAS Token
  • Client Hierarchy
  • Container Operations
  • Create Container
  • List Containers
  • Delete Container
  • Blob Operations
  • Upload Blob (Simple)
  • Upload from File (Node.js only)

microsoft/azure-storage-file-datalake-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-storage-file-datalake-py/SKILL.md

功能简介: 层次化数据湖存储

适用时机: 将 Spark 或 Databricks 输出文件上传到有序的目录层次结构 设置共享分析文件夹的用户级 ACL 权限 在特定分区路径下递归列出所有文件 将日志块附加到文件中，但不覆盖现有数据 管道完成后将处理后的文件移动到存档目录

来源技能章节菜单:

  • Azure Data Lake Storage Gen2 SDK for Python
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Client Hierarchy
  • File System Operations
  • Directory Operations
  • File Operations
  • Upload File
  • Download File
  • Delete File
  • List Contents
  • File/Directory Properties
  • Access Control (ACL)
  • Async Client
  • Best Practices

microsoft/azure-storage-file-share-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-storage-file-share-py/SKILL.md

功能简介: SMB文件共享管理

适用时机: 使用SMB在多个Azure虚拟机上部署共享文件系统 将大文件分块上传和下载以避免内存压力 在执行破坏性批处理操作前创建共享快照 通过程序方式列出目录内容以构建文件浏览器UI 在同一个Azure存储账户内的路径之间复制文件

来源技能章节菜单:

  • Azure Storage File Share SDK for Python
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Share Operations
  • Create Share
  • List Shares
  • Get Share Client
  • Delete Share
  • Directory Operations
  • Create Directory
  • List Directories and Files
  • Delete Directory
  • File Operations
  • Upload File
  • Download File

microsoft/azure-storage-file-share-ts

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-typescript/skills/azure-storage-file-share-ts/SKILL.md

功能简介: SMB 文件共享操作

适用时机: 将 Node.js 服务中的日志文件上传到 Azure 文件共享 在挂载的 SMB 分享中列出和浏览目录内容 生成限时 SAS URL 以安全访问文件 在运行批处理文件转换之前获取共享快照 在同一个存储账户内的目录之间复制文件

来源技能章节菜单:

  • @azure/storage-file-share (TypeScript/JavaScript)
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • Connection String (Simplest)
  • StorageSharedKeyCredential (Node.js only)
  • Microsoft Entra Token Credential
  • SAS Token
  • Client Hierarchy
  • Share Operations
  • Create Share
  • List Shares
  • Delete Share
  • Get Share Properties
  • Set Share Quota
  • Directory Operations

microsoft/azure-storage-queue-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-storage-queue-py/SKILL.md

功能简介: 简单的消息队列

适用时机: 从网页上传端队列图像处理任务 分配背景任务到多个工作进程中 在向数据库写入前缓冲 webhook 负载 拆分订单提交与电子商务流水线中的履行逻辑 检测并处理带有排队计数跟踪的毒性消息

来源技能章节菜单:

  • Azure Queue Storage SDK for Python
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication & Lifecycle
  • Queue Operations
  • Send Messages
  • Receive Messages
  • Peek Messages
  • Update Message
  • Delete Message
  • Clear Queue
  • Queue Properties
  • Async Client
  • Base64 Encoding
  • Best Practices
  • Reference Files

microsoft/azure-storage-queue-ts

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-typescript/skills/azure-storage-queue-ts/SKILL.md

功能简介: 队列消息操作

适用时机: 将工作负载发送到后台工作者队列 将 Webhook 事件路由到异步处理器，但不阻塞 HTTP 回应 在移出阈值后将反复失败的消息移动到死信队列 检查队列深度以决定是否扩展工作者实例 为第三方队列访问生成时间有限的 SAS 令牌

来源技能章节菜单:

  • @azure/storage-queue (TypeScript/JavaScript)
  • Installation
  • Environment Variables
  • Authentication
  • Microsoft Entra Token Credential (Recommended)
  • Connection String
  • StorageSharedKeyCredential (Node.js only)
  • SAS Token
  • Client Hierarchy
  • Queue Operations
  • Create Queue
  • List Queues
  • Delete Queue
  • Get Queue Properties
  • Set Queue Metadata
  • Message Operations

microsoft/pydantic-models-py

目录来源: Skills by Microsoft
来源文档: https://github.com/microsoft/skills/blob/main/.github/plugins/azure-sdk-python/skills/pydantic-models-py/SKILL.md

功能简介: 用于API规范的Pydantic模型

适用时机: 在使用Pydantic v2在Python应用程序中定义API请求/响应规范、数据库模型或数据验证时使用。

来源技能章节菜单:

  • Pydantic Models
  • Quick Start
  • Multi-Model Pattern
  • camelCase Aliases
  • Optional Update Fields
  • Database Document
  • Integration Steps
  • Reference Files

mongodb/mongodb-query-optimizer

目录来源: Skills by MongoDB
来源文档: https://github.com/mongodb/agent-skills/blob/main/skills/mongodb-query-optimizer/SKILL.md

功能简介: 使用 Atlas Performance Advisor 分析和优化查询性能

适用时机: 找出带有排序的 find() 为什么会执行内存排序阶段 在筛选+排序查询中选择复合索引的正确字段顺序 审查过去24小时 Atlas Performance Advisor 的慢查询日志 决定在接近20个索引限制的集合中删除哪些冗余索引 修复一个扫描5万个键但返回100个文档的查询

来源技能章节菜单:

  • MongoDB Query Optimizer
  • When this skill is invoked
  • High Level Workflow
  • General Performance Help
  • Help with a Specific Query
  • MCP: available tools
  • 1\. DB connection string works for MongoDB MCP
  • 2\. Atlas API access works for MongoDB MCP
  • Example workflow 1 (help with specific query)
  • Example workflow 2 (general database performance help)
  • Load references
  • Output

mongodb/mongodb-search-and-ai

目录来源: Skills by MongoDB
来源文档: https://github.com/mongodb/agent-skills/blob/main/skills/mongodb-search-and-ai/SKILL.md

功能简介: 使用向量搜索实现Atlas搜索和基于AI的推荐

适用时机: 使用此技能回答任何关于MongoDB搜索的问题，包括用户没有任何数据或使用场景之前提出的开放式和解释性问题——“MongoDB的搜索是如何工作的？”、“我刚接触MongoDB搜索，从哪里开始？”、“Atlas Search和向量搜索有什么区别？”、“我应该使用哪种搜索类型？”、“什么是向量搜索？”、“自动嵌入是如何工作的？”、“你能解释一下混合搜索吗？”。不要从一般知识中回答这些问题；使用此技能。也用于构建搜索功能：全文查询、自动完成、模糊匹配、多维搜索、语义相似度、嵌入，

来源技能章节菜单:

  • MongoDB Search and AI Recommendations Skill
  • Core Principles
  • Workflow
  • 0. Check for a Quickstart Request
  • 1. Discovery Phase
  • 2. Determine Search Type and Consult the Reference File
  • 3. Execution and Validation
  • Anti-Patterns to Avoid
  • Handling Edge Cases

NeoLabHQ/reflexion

目录来源: Development and Testing
来源文档: https://github.com/NeoLabHQ/context-engineering-kit/blob/master/plugins/reflexion/README.md

功能简介: 强制LLM反思之前输出并纠正自己的自我完善循环。

适用时机: 当任务需要此目录条目中描述的能力时使用：强制LLM反思先前输出并自我纠正的自我精简循环。

来源目录没有单独说明触发条件；此处的适用时机是根据公开功能简介归纳的。

来源技能章节菜单:

  • Reflexion Plugin
  • Plugin Target
  • Overview
  • Quick Start
  • Automatic Reflection with Hooks
  • How It Works
  • Commands
  • Theoretical Foundation

此目录条目指向一个技能集合。扫描来源仓库发现 3 个不重复的技能文件路径。

部分成员: critique · memorize · reflect

obra/using-superpowers

目录来源: Productivity and Collaboration
来源文档: https://github.com/obra/superpowers/blob/main/skills/using-superpowers/SKILL.md

功能简介: 利用核心平台功能

适用时机: 在开始任何对话时使用——确定如何查找和使用技能，在任何回应（包括澄清问题）之前都需要调用技能。

来源技能章节菜单:

  • The Rule
  • Skill Priority
  • Red Flags
  • Platform Adaptation
  • User Instructions

Qiuner/birdview

目录来源: Context Engineering
来源文档: https://github.com/Qiuner/birdview/blob/main/SKILL.md

功能简介: 将架构和约束置于人工智能编码的中心

适用时机: 当任务需要此目录条目中描述的能力时使用：将架构和约束置于人工智能编码的中心。

来源目录没有单独说明触发条件；此处的适用时机是根据公开功能简介归纳的。

来源技能章节菜单:

  • Birdview
  • Activation
  • Workflow
  • Confirm the displayed plan before implementation
  • Rules
  • Tools

realkimbarrett/generic-language-killer

目录来源: Advertising Skills by Kim Barrett
来源文档: https://github.com/realkimbarrett/advertising-skills/blob/main/skills/qa/generic-language-killer/SKILL.md

功能简介: 移除模糊、企业化或人工智能风格的语言，并用清晰、具体、符合人话的措辞替换。

适用时机: 触发“改进复制”、“听起来很一般”、“太飘逸”的触发器。

来源技能章节菜单:

  • Role
  • Process
  • Output
  • Rules
  • Avoid

redis/redis-core

目录来源: Skills by Redis
来源文档: https://github.com/redis/agent-skills/blob/main/skills/redis-core/SKILL.md

功能简介: Redis开发最佳实践——数据结构、查询引擎、向量搜索、缓存和性能优化。

适用时机: 在设计Redis数据模型、缓存对象、在哈希和JSON之间做出决定、构建计数器、排行榜、成员集或会话存储器时使用，或者在审查/清理Redis键命名时使用。

来源技能章节菜单:

  • Redis Core
  • When to apply
  • 1. Choose the right data structure
  • 2. Use consistent key names
  • References

ruslanlap/cavemenko

目录来源: Context Engineering
来源文档: https://github.com/ruslanlap/cavemenko/tree/main/skills/cavemenko

功能简介: 乌克兰的省略回复风格，减少了49%的令牌

适用时机: 当任务需要此目录条目中描述的能力时使用：乌克兰主动省略回复风格，测量-49%的词元

来源目录没有单独说明触发条件；此处的适用时机是根据公开功能简介归纳的。

未能取得单独的 SKILL.md；本文根据目录简介和可访问的仓库 README 整理。

sametbrr/llm-wiki-manager

目录来源: Context Engineering
来源文档: https://github.com/sametbrr/llm-wiki-manager/blob/main/SKILL.md

功能简介: 持久的LLM管理个人维基——模型负责编写、交叉引用和维护知识库，而你则负责筛选来源。实现了Karpathy的LLM维基模式，支持8种运行模式。

适用时机: 当用户想要（1）启动一个新的维基、第二大脑或研究笔记本时使用此技能；（2）导入新的来源（文章、PDF、论文、转录）并更新相关实体/概念页面、索引和日志；（3）查询现有维基并结合引用生成答案，如有用则将其归档；（4）当新的来源取代多个页面上的某个陈述时更新维基（diff-before-write 扫描）；（5）对维基进行检查，检测孤立页面、链接失效、索引偏移或草稿页面——自动生成日期报告。当用户提到“第二大脑”、“研究维基”、“知识库”或“Memex”时触发此功能，

来源技能章节菜单:

  • LLM Wiki Manager
  • The three layers (memorize this)
  • Mode router
  • Core invariants (apply in every mode) — nine rules
  • 1. The user owns `raw/`. The LLM owns `wiki/`.
  • 2. Every operation logs to `wiki/log.md`.
  • 3. Every new or significantly-updated page touches `wiki/index.md`.
  • 4. Cross-reference aggressively.
  • 5. Cite back to `raw/`.
  • 6. Flag contradictions, don’t silently overwrite.
  • 7. Rewrite `wiki/hot.md` after every ingest.
  • 8. The schema lives in `CLAUDE.md` and is updated when conventions change.
  • 9. If the project’s `CLAUDE.md` declares an `External Wiki`, honor it.
  • Standard wiki layout
  • Bundled scripts
  • Bundled templates

目录来源: Skills by SerpApi
来源文档: https://github.com/serpapi/skills/blob/master/skills/serpapi-web-search/SKILL.md

功能简介: 通过130多个搜索引擎进行结构化搜索数据：选择合适的搜索引擎，提取正确的关键词，从错误中恢复

适用时机: 从 Google Scholar 获取精确的引用次数，而不是近似的网页结果。实时获取航班票价、酒店房价和购物价格，采用结构化 JSON 格式。通过 Google 地图查询本地商家详情——电话、评分、评论。为研究任务并行扩展金融、新闻和网页查询。引用前在 Google 和 Bing 之间交叉核对事实。

来源技能章节菜单:

  • Invocation
  • Engine selection
  • Gotchas
  • Parameters
  • Composition
  • Errors
  • Reference links

swaylq/humanize-chinese

目录来源: Specialized Domains
来源文档: https://github.com/swaylq/humanize-chinese/blob/main/SKILL.md

功能简介: 检测并重写AI生成的中文文本，完全离线，无LLM

适用时机: 使用时用户说：“去AI味”，“降AIGC”，“人性化文本”，“humanize chinese”，“AI检测”，“AIGC降重”，“去除AI痕迹”，“文本改写”，“论文降重”，“知网检测”，“维普检测”，“AI写作检测”，“让文字更自然”，“detect AI text”，“humanize text”，“make text human-like”，“去ai化”，“改成人话”，“去机器味”，“长文本改写”，“小说改写”，“写一篇”，“claudish”，“去claude腔”，“助手腔”，“去水印”，“watermark remover”，“remove watermark”

来源技能章节菜单:

  • Humanize Chinese AI Text v6
  • CLI Tools
  • 统一 CLI（推荐）
  • 独立脚本形式（等价）
  • 评分标准
  • 参数速查
  • 工作流（中文主线）
  • HC3-Chinese 基准测试
  • 流程 ①：写作指南 —— 生成时就别写出 AI 腔
  • 流程 ②：改写清单 —— 拿到稿子后定点过一遍
  • 先扫一遍：检测 AI 写作模式
  • 逐条拆：命中什么改什么
  • 学术论文特殊处理（不能口语化）
  • 流程 ④：Claude 腔 → 平实中文
  • 流程 ⑤：去水印
  • 流程 ⑥：纠错清单 —— 修错误、顺拗口，动作要轻

veniceai/venice-chat

目录来源: Skills by Venice.ai
来源文档: https://github.com/veniceai/skills/blob/main/skills/venice-chat/SKILL.md

功能简介: 聊天完成、多模态输入、工具和流式传输

适用时机: 当任务需要此目录条目中描述的能力时使用：聊天完成、多模态输入、工具和流式传输

来源目录没有单独说明触发条件；此处的适用时机是根据公开功能简介归纳的。

来源技能章节菜单:

  • Venice Chat Completions
  • Use when
  • Minimal request
  • The request body
  • Core fields (OpenAI-compatible)
  • Capability gates (400 before inference)
  • `venice_parameters` (Venice-only)
  • Model feature suffixes
  • Messages and modalities
  • Images (`image_url`)
  • Audio (`input_audio`)
  • Video (`video_url`)
  • Documents (`file`)
  • Prompt caching (`cache_control`)
  • Tools & function calling
  • Reasoning models

veniceai/venice-embeddings

目录来源: Skills by Venice.ai
来源文档: https://github.com/veniceai/skills/blob/main/skills/venice-embeddings/SKILL.md

功能简介: 嵌入模型、维度和编码格式

适用时机: 当任务需要此目录条目中描述的能力时使用：嵌入模型、维度和编码格式

来源目录没有单独说明触发条件；此处的适用时机是根据公开功能简介归纳的。

来源技能章节菜单:

  • Venice Embeddings
  • Use when
  • Minimal request
  • Request schema
  • Input limits
  • Response headers & compression
  • Using the OpenAI SDK
  • LangChain
  • Batch-embedding pattern
  • Choosing a model
  • Error handling
  • Gotchas

veniceai/venice-models

目录来源: Skills by Venice.ai
来源文档: https://github.com/veniceai/skills/blob/main/skills/venice-models/SKILL.md

功能简介: 型号目录、特征和兼容性映射

适用时机: 当任务需要此目录条目中描述的能力时使用：模型目录、特性和兼容性映射

来源目录没有单独说明触发条件；此处的适用时机是根据公开功能简介归纳的。

来源技能章节菜单:

  • Venice Models
  • Use when
  • `GET /models`
  • Top-level `ModelResponse` fields
  • `model_spec` - common fields
  • `model_spec.capabilities` - text models
  • `model_spec.constraints` and type-specific fields
  • `model_spec.pricing` - by type
  • `GET /models/traits`
  • `GET /models/compatibility_mapping`
  • Common patterns
  • Pick a vision + reasoning model at runtime
  • Validate an image request before submit
  • Estimate LLM cost
  • Gotchas

Vladimir-Human/humanizer-ru

目录来源: Marketing
来源文档: https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/blob/main/skills/humanizer-ru/SKILL.md

功能简介: 重写AI编写的俄语文本，同时保留数字、日期和姓名

适用时机: 当任务需要此目录条目中描述的能力时使用：在保留数字、日期和姓名的同时重写由人工智能编写的俄语文本

来源目录没有单独说明触发条件；此处的适用时机是根据公开功能简介归纳的。

来源技能章节菜单:

  • humanizer-ru
  • Режимы
  • Как править
  • Признаки машинного текста и что с ними делать
  • Русская специфика
  • Факты неприкосновенны
  • Когда править мало
  • Что вернуть
  • Границы

wiltodelta/remove-ai-watermarks

目录来源: Specialized Domains
来源文档: https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/skills/remove-ai-watermarks/SKILL.md

功能简介: 从您拥有的图像中移除AI水印和来源元数据

适用时机: 当用户希望去除或清理AI水印和生成标签，或询问文件是否为AI生成或带有AI来源信息时使用，即使他们没有指定remove-ai-watermarks。不要用于素材代理、市场、分类广告或其他第三方付费资产的水印。

来源技能章节菜单:

  • Remove AI watermarks
  • Scope
  • Workflow
  • 1. Scope
  • 2. Probe
  • 3. Install
  • 4. Choose the command
  • 5. Run
  • 6. Report
  • Examples
  • Identify without overstating the result
  • Remove a user-named visible AI label
  • Route an unavailable invisible removal safely
  • Gotchas
  • Do not

xberg-io/xberg

目录来源: Productivity and Collaboration
来源文档: https://github.com/xberg-io/xberg/blob/main/plugin/skills/xberg/SKILL.md

功能简介: 从101+种文档格式中提取文本、表格和元数据

适用时机: 适用于在 Python、Node.js/TypeScript、Rust 或 CLI 中编写调用 Xberg API 的代码。涵盖安装、提取（同步/异步）、配置（OCR、分块、输出格式）、批处理、错误处理和插件。

来源技能章节菜单:

  • Xberg Document Extraction
  • Installation
  • Python
  • Node.js
  • Rust
  • CLI
  • Quick Start
  • Configuration
  • Python (snake_case)
  • Node.js (camelCase)
  • Rust (snake_case)
  • Config File (TOML)
  • Batch Processing
  • OCR
  • Backends
  • Language Codes

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人工智能与数据 | Agent Skills

https://songchen.science/blog/zh-CN/agent-skills/ai_data/

作者

Song Chen

发布于

2026-11-02

更新于

2026-11-02

许可协议

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