Skills 目录 · 第 24 页

使用EAS构建并提交iOS和Android应用到TestFlight、App Store或Google Play。支持Expo及其他React Native项目，以及现有原生应用。适用于eas.json配置、发布流水线、签名、应用版本与构建号、商店提交和上架元数据。Expo网站和API路由请使用eas-hosting；向原生应用添加React Native屏幕请使用expo-brownfield。

将 Expo 网站和 Expo Router API 路由部署到 EAS Hosting——导出 Web 包，运行 eas deploy 以获取生产环境和 PR 预览 URL，管理环境密钥和自定义域名，并在 Cloudflare Workers 运行时内工作。还涵盖编写 API 路由（+api.ts 处理程序、HTTP 方法、请求处理、CORS）。适用于部署 Expo Web 应用或 API 路由、设置 EAS Hosting，或配置托管环境和域名。不适用于原生构建或应用商店发布——这些请使用 eas-app-stores 技能。

适用于与 EAS Observe 相关的任何事项：向 Expo 项目添加 `expo-observe`（AppMetricsRoot/ObserveRoot HOC、markInteractive 与 ObserveInteractiveMarker、useObserve hook、用于按路由指标的 Expo Router / React 集成、expo-image 与 Reanimated 集成、通过 `Observe.logEvent` 记录用户自定义事件、通过 ObserveErrorBoundary 与 `Observe.reportError` 上报错误、原生崩溃上报、为符号化堆栈跟踪上传 source map，以及 sampleRate 和 dispatchInDebug 等运行时配置）；通过 EAS CLI（`eas observe:metrics-summary`、`observe:metrics`、`observe:routes`、`observe:events`、`observe:session`、`observe:versions`、`observe:errors`、`observe:event`）或 Expo MCP 的 `observe_*` 工具进行查询；解读所得指标（冷/热启动、TTR、TTI、导航冷/热 TTR、更新下载，以及用于排查启动缓慢的 TTI frameRate/设备/网络参数）；或在第三方中集成 Observe

在 EAS 云托管的远程 iOS/Android 模拟器上运行和控制用户应用。运行任何 eas simulator:* 命令前先阅读，了解这一实验性 API 的当前语法。适用于用户需要本地无法运行的模拟器，例如在云模拟器运行应用，使用 eas simulator 运行、安装或截图，在 Linux/Cursor 中需要 iOS 设备，当前机器没有模拟器或处于无界面 CI，让智能体点击应用并截图，在支持实时重载的远程模拟器上测试开发构建，或将模拟器流式传输到浏览器；即使用户未提到 EAS Simulator 或云也适用。宿主机没有本地模拟器（Linux、CI、云沙盒）时默认使用；macOS 上不要因普通的“在模拟器运行”请求自动触发，仅用于云端、远程或可分享模拟器，缺少的 iOS 版本，或智能体驱动的会话。不用于本地模拟器（expo run:ios、Xcode、Android Studio）、EAS Build/Update、网页预览或实体设备。

使用 expo-updates 和 EAS CLI 配置并使用 EAS Update 进行 JavaScript 和资源的空中更新。适用于设置 OTA 更新、运行 eas update:configure 或 eas update、发布到 preview/staging/production 渠道、解释分支/渠道/运行时版本、测试更新，或调试已安装构建为何仍显示旧代码。适用于 TestFlight、预览或生产更新未出现的情况，包括关于冷启动或重新打开应用的问题。不适用于更新健康指标；请使用 eas-update-insights 进行采用率、崩溃和发布监控。

检查已发布的 EAS Update 的健康状况：崩溃率、安装/启动次数、独立用户数、载荷大小，以及各渠道中内嵌版本用户与 OTA 用户的比例。适用于用户询问某次更新的表现如何、某次发布是否健康、有多少用户使用内嵌构建而非 OTA，或希望以更新健康状况作为 CI 的门禁条件。

ECC 的开发约定和模式。采用约定式提交的 JavaScript 项目。

针对模糊决策、权衡取舍和 go/no-go 决策召集四方意见委员会。适用于存在多条可行路径、需要在做出选择前获得结构化分歧意见时。

在回答之前先读取仓库的实时状态，引导用户了解 ECC 当前的 agents、skills、命令、hooks、规则、安装配置档案以及项目接入流程。

通过读取实时仓库内容——智能体、技能、命令、钩子、规则、安装配置文件和文档——而非凭记忆来回答关于 ECC 的问题。适用于用户询问 ECC 包含什么、如何安装或重置、哪项技能或命令适合某项任务，或项目入门流程如何运作。

ECC の現在のエージェント、スキル、コマンド、フック、ルール、インストールプロファイル、およびプロジェクトオンボーディングをガイドしています。ライブリポジトリサーフェスを読んでから回答するようユーザーをガイドします。

将描述的工作流映射到正确的 ECC 命令组，并给出运行顺序和停止条件；或浏览从 commands 目录实时读取的全部命令组配方族。仅供参考——从不执行。适用于询问某个工作流由哪些命令运行、某项任务的命令序列，或列出 ECC 流水线；不适用于执行任务（应路由到命令本身）、单命令文档（使用 ecc-guide）或提示词改写（使用 prompt-optimizer）。

ECC ツール、エージェント、スキル、および実装のコスト監査を実施します。プロンプト入力トークンを分析して、計算効率を定量化します。

ECC Tools 的证据优先消耗与计费审计工作流。用于调查 ECC Tools 仓库中的失控 PR 创建、配额绕过、高价模型调用外溢、重复任务或 GitHub App 费用激增。

证据优先的ECC工具燃烧和计费审计工作流。用于调查ECC工具仓库中的失控PR创建、配额绕过、高级模型泄漏、重复作业或GitHub App成本激增。

Turn raw footage into a finished edit in a specific genre/format — montage, documentary, tutorial, news, workshop, vlog, trailer, explainer. Use whenever the user wants the video "edited into a X", asks "what style should this be / what would make a good X", or hands over raw footage without spelling out every cut. This is the director: it understands the footage first, picks a treatment, then composes the other skills (edl-edit, cutting-rhythm, filler-removal, captions, reframe-social, video-transitions, video-overlay, audio-edit, color-grade, remotion-graphics, grok-video-edit) to execute it.

Turns Claude into a video editor's apprentice. Claude asks the editor to teach it how they work with each client, splits that workflow into stages, works the stages the editor hands over (one at a time, under their corrections), learns from their final cut, and writes everything into an editor skill plus one skill per client. Works with any editing or motion app (Premiere Pro, After Effects, DaVinci Resolve, Final Cut Pro, CapCut and others) through project files, scripting, MCP servers or computer use, in any language. Use it whenever a video editor, montage editor, motion designer or مونتير wants to teach Claude their workflow, onboard a new client or channel, start or continue an episode or project for a client, compare their final cut with Claude's work, or build/update a skill for a client or for themselves — even if they never say "skill" or "apprentice".

Build a multi-clip edit as an auditable JSON "edit decision list" (EDL) — a list of clips with source/in/out and a written rationale per pick — that one command renders to a finished video. Use whenever you're stitching several cuts/takes/segments into one video and want the edit to be reviewable, diffable, and re-runnable instead of a throwaway ffmpeg filtergraph. Covers the schema, the rationale discipline, multicam cutaways, and verifying the output by re-transcribing it.

Generate D2 database diagrams from Entity Framework Core models. USE FOR: EF Core database diagram, Entity Framework Core ERD, DbContext diagram, C# entity relationship diagram, PostgreSQL schema visualization, generate .d2 file from EF Core entities, Fluent API mapping diagram, migrations-based database diagram, table relationships, owned types, many-to-many join tables, indexes and constraints. DO NOT USE FOR: runtime debugging, database migration execution, schema deployment, SQL performance tuning, or draw.io diagrams.

适用于复杂的Effect 4工作，包括服务/层、类型化错误、Schema/JsonSchema、Config、运行时/并发、@effect/vitest、effect/ai与@effect/ai-*、effect/sql与@effect/sql-*、Effect Atom（@effect/atom-*）或@prb/effect-next。

调查生产错误、延迟或追踪数据时加载，涵盖排查顺序、索引模式、字段名和时间范围语法。在自行编写查询 DSL 调用或猜测字段名前使用。

掌握Electron桌面应用开发，包括安全IPC、contextIsolation、预加载脚本、多进程架构、electron-builder打包、代码签名和自动更新。

编写符合惯用风格的 Elixir 代码，运用 OTP 模式、监督树和 Phoenix LiveView。精通并发、容错和分布式系统。

为各种场景起草专业电子邮件，包括商务、技术和客户沟通。当用户需要帮助撰写电子邮件或编写专业消息时使用。

面向 ECC 的以证据为先的邮箱分诊、起草、发送验证以及已发送邮件安全的跟进工作流。当用户希望整理邮件、通过真实邮件界面起草或发送，或证明已送达“已发送”的内容时使用。

以证据为先的邮箱分类、草稿、发送验证及已发送邮件安全跟进工作流，适用于ECC。当用户希望整理邮件、通过真实邮件界面起草或发送、或证明已发送邮件内容时使用。

ECC用の証拠ベースのメールボックストリアージ、ドラフト作成、送信検証、および送信済みメールセーフフォローアップワークフロー。ユーザーがメールを整理したり、実際のメールサーフェスを通じてドラフトまたは送信したい、または送信済みメールに何が到着したかを証明したい場合に使用します。

当用户想要创建或优化电子邮件序列、滴灌营销活动、自动化电子邮件流程或生命周期电子邮件计划时使用。当用户提到“email sequence”、“drip campaign”、“nurture sequence”、“onboarding emails”、“welcome sequence”、“re-engagement emails”、“email automation”或“lifecycle emails”时也使用。关于应用内引导，请参阅 onboarding-cro。

在撰写邮件之前，用于面向已订阅用户的任何滴灌、培育、引导、欢迎或再激活邮件序列。规划时机、触发条件和退出条件，并用sequence_analyzer.py对序列评分。

邮件是投资回报率最高的营销渠道，每投入 $1 可获得 $36。但多数初创公司仍将其视为次要事项，群发、缺少个性化，最终落入垃圾邮件。本技能涵盖有效的事务邮件、促进转化的营销自动化、将邮件送达收件箱的投递能力，以及可扩展的基础设施决策。适用于 keywords、file_patterns 和 code_patterns。

在添加或改造事务性邮件时使用（React Email 模板、Resend、Postmark、SendGrid 或 SES、预览、i18n、深色模式、送达率）。端到端构建模板系统和提供商集成。

Write authentic, human-sounding emails that build relationships and drive action. This skill should be used when drafting welcome emails, follow-ups, newsletters, announcements, outreach, or any email communication. Integrates with human-writing principles to avoid AI tells. Particularly suited for community building, movement organizing, and personal relationship management contexts.

适用于各类嵌入式或 IoT 硬件项目，包括 ESP32、STM32、Arduino、Pico、固件、PCB、MQTT、Home Assistant 和传感器仪表板，在购买零件前使用。帮助选择 MCU、开发板和工具链，决定读数的去向，并给出附有时间及成本的分阶段构建计划。

利用从教师模型到学生模型的知识蒸馏来压缩大型语言模型。适用于部署保持性能的较小模型、将 GPT-4 能力迁移到开源模型，或降低推理成本。涵盖温度缩放、软目标、反向 KLD、logit 蒸馏和 MiniLLM 训练策略。

使用 RoPE、YaRN、ALiBi 和位置插值技术扩展 Transformer 模型的上下文窗口。适用于处理长文档（32k-128k+ 词元）、将预训练模型扩展到原始上下文限制之外，或实现高效位置编码时。涵盖旋转嵌入、注意力偏置、插值方法以及 LLM 的外推策略。

使用 mergekit 合并多个微调模型，在不重新训练的情况下组合各项能力。适用于通过融合领域特定专长（数学 + 编程 + 聊天）创建专用模型、提升超越单一模型的性能，或快速试验模型变体。涵盖 SLERP、TIES-Merging、DARE、任务算术、线性合并以及生产部署策略。

使用 Wanda 和 SparseGPT 等剪枝技术缩小 LLM 规模并加速推理。适用场景：无需重新训练即可压缩模型、在精度损失极小的前提下实现 50% 稀疏度，或在硬件加速器上实现更快的推理。涵盖非结构化剪枝、结构化剪枝、N:M 稀疏、幅度剪枝和一次性方法。

Train Mixture of Experts (MoE) models using DeepSpeed or HuggingFace. Use when training large-scale models with limited compute (5× cost reduction vs dense models), implementing sparse architectures like Mixtral 8x7B or DeepSeek-V3, or scaling model capacity without proportional compute increase. Covers MoE architectures, routing mechanisms, load balancing, expert parallelism, and inference optimization.

Accelerate LLM inference using speculative decoding, Medusa multiple heads, and lookahead decoding techniques. Use when optimizing inference speed (1.5-3.6× speedup), reducing latency for real-time applications, or deploying models with limited compute. Covers draft models, tree-based attention, Jacobi iteration, parallel token generation, and production deployment strategies.

通过API/FTP访问欧洲核苷酸档案库。按登录号检索DNA/RNA序列、原始读段（FASTQ）、基因组组装，用于基因组学与生物信息学流水线。支持多种格式。

Procure electricity and natural gas for commercial and industrial facilities: tariff and rate-schedule optimization, demand-charge mitigation, supplier RFPs, fixed/index/block-and-index hedging, renewable PPA and REC evaluation, and sustainability reporting. Use when procuring energy, optimizing utility tariffs, managing demand charges, evaluating PPAs, or building energy budgets and hedge strategies.

电力与燃气采购、电价优化、需量电费管理、可再生能源购电协议评估及多设施能源成本管理的编码化专业知识。基于能源采购经理在大型工商业用户中超过15年的经验。包括市场结构分析、对冲策略、负荷分析和可持续性报告框架。适用于采购能源、优化电价、管理需量电费、评估购电协议或制定能源策略时使用。

電気とガス調達、料金最適化、需要料金管理、再生可能エネルギーPPA評価、およびマルチファシリティーエネルギー戦略のための符号化された専門知識。 Codified expertise for electricity and gas procurement, tariff optimization, demand charge management, renewable PPA evaluation, and multi-facility energy cost management. Informed by energy procurement managers with 15+ years experience at large commercial and industrial consumers. Includes market structure analysis, hedging strategies, load profiling, and sustainability reporting frameworks. Use when procuring energy, optimizing tariffs, managing demand charges, evaluating PPAs, or developing energy strategies.

选择合适的进阶工程技能：智能体、RAG、MCP、CI/CD、数据库、可观测性、发布。当用户询问哪项技能适合某项任务时使用。

判断哪项工程技能适合当前任务：架构、前端、后端、QA、DevOps、安全、AI/ML、数据、云。当用户不确定该用哪项技能时使用；只加载那一项。

将模糊的 UI 想法转成精致、针对 Stitch 优化的提示词。提高具体程度，加入 UI/UX 关键词、设计系统上下文，并结构化输出以改善生成结果。

通过 REST API 查询 Ensembl 基因组数据库，覆盖 250 多个物种。支持基因查询、序列检索、变异分析、比较基因组学、直系同源基因、VEP 预测，用于基因组研究。

面向长期运行或云托管智能体系统的运营控制：运行时生命周期（启动、暂停、停止、重启）、可观测性（日志、指标、追踪）、最小权限安全范围及紧急停止开关，以及带审计日志和成功/成本指标的上线/回滚变更管理。适用于在 PM2、systemd 或容器上运行，需要监控、事故响应或部署关卡的生产智能体集群。

Provision Microsoft Entra Agent Identity Blueprints, BlueprintPrincipals, and per-instance Agent Identities via Microsoft Graph, and configure OAuth 2.0 token exchange (fmi_path, OBO, cross-tenant) including the Microsoft Entra SDK for AgentID sidecar. USE FOR: Agent Identity Blueprint, BlueprintPrincipal, agent OAuth, fmi_path token exchange, agent OBO, Workload Identity Federation for agents, polyglot agent auth, Microsoft.Identity.Web.AgentIdentities. DO NOT USE FOR: standard Entra app registration (use entra-app-registration), Microsoft Foundry agent authoring (use microsoft-foundry).

Microsoft Entra Agent ID（预览版），用于通过 Microsoft Graph beta API 创建支持 OAuth2 的 AI 智能体身份。 涵盖智能体身份蓝图、BlueprintPrincipals、智能体身份、所需权限、赞助者和工作负载身份联合。 包含用于 AgentID 的 Microsoft Entra SDK（容器化边车），用于多语言智能体身份验证（Docker/Kubernetes）、3P 智能体集成、自主和交互式智能体模式。 触发词：“agent identity”、“agent id”、“Agent Identity Blueprint”、“BlueprintPrincipal”、“entra agent”、“agent identity provisioning”、“Graph agent identity”、“entra sidecar”、“agent id sidecar”、“auth sidecar”、“3P agent”、“third-party agent identity”、“polyglot agent auth”。