Skills 目录 · 第 33 页

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Runs LLM inference on CPU, Apple Silicon, and consumer GPUs without NVIDIA hardware. Use for edge deployment, M1/M2/M3 Macs, AMD/Intel GPUs, or when CUDA is unavailable. Supports GGUF quantization (1.5-8 bit) for reduced memory and 4-10× speedup vs PyTorch on CPU.

Fast structured generation and serving for LLMs with RadixAttention prefix caching. Use for JSON/regex outputs, constrained decoding, agentic workflows with tool calls, or when you need 5× faster inference than vLLM with prefix sharing. Powers 300,000+ GPUs at xAI, AMD, NVIDIA, and LinkedIn.

Optimizes LLM inference with NVIDIA TensorRT for maximum throughput and lowest latency. Use for production deployment on NVIDIA GPUs (A100/H100), when you need 10-100x faster inference than PyTorch, or for serving models with quantization (FP8/INT4), in-flight batching, and multi-GPU scaling.

使用 vLLM 的 PagedAttention 和连续批处理提供高吞吐 LLM 服务。适用于部署生产 LLM API、优化推理延迟或吞吐，或在 GPU 显存有限时提供模型服务。支持 OpenAI 兼容端点、量化（GPTQ/AWQ/FP8）和张量并行。

资深信息安全经理，专长于为HealthTech和MedTech公司实施ISO 27001和ISO 27002。提供ISMS实施、网络安全风险评估、安全控制管理和合规监督。适用于ISMS设计、安全风险评估、控制实施和ISO 27001认证活动。

适用于在 HealthTech 或 MedTech 领域设计或运行 ISO 27001 ISMS：风险评估、控制措施实施、认证或安全事件。使用 risk_assessment.py 评估风险，使用 compliance_checker.py 检查控制措施。

Reserved and on-demand GPU cloud instances for ML training and inference. Use when you need dedicated GPU instances with simple SSH access, persistent filesystems, or high-performance multi-node clusters for large-scale training.

用于运行 ML 工作负载的无服务器 GPU 云平台。当你需要按需 GPU 访问而无需管理基础设施、将 ML 模型部署为 API，或运行自动扩缩的批处理任务时使用。

针对 ML 工作负载的多云编排，自动优化成本。需要跨多家云运行训练或批量任务、使用支持自动恢复的竞价实例，或优化不同提供商的 GPU 成本时使用。

扫描旧项目代码库中的隐含约定，与操作员逐一解决冲突，生成可执行的 .ai-style-rules.md（Golden Files、命名规则、禁止事项），并可选添加 CLAUDE.md 钩子，以防止 AI 风格漂移。适用于将 AI 智能体接入手写旧代码库，或提取项目未成文的编码规则。

将仓库接入 la 插件：检测问题跟踪器、测试/lint/类型检查命令、Codex、Sonar，以及现有 OpenSpec 或架构设置；提出完整的 living-architecture.yaml，为每个键注明来源；只询问无法检测的内容，写入文件后提供类型检查基线和 la:arch-init。也用作仓库无配置时其他技能调用的快捷入口，以及编辑或转换现有配置的方法。

Scaffold the host-repo conventions the hane skills expect — doc directories, document templates, a process.md skeleton, and optionally status labels and a rules directory. Trigger when the user says: "hane init", "init", "初期設定", "セットアップ", "scaffold", "hane を導入", "ディレクトリ構造をセットアップ", "set up hane", or similar phrases requesting host-repo setup for the hane skills.

Installs or refreshes claude-arsenal/ in a host repo, or adds a workspace. Use when the user wants the arsenal set up, updated or a workspace added. Not for queueing tasks.

Inngest 专家，专注于无服务器优先的后台任务、事件驱动工作流和持久执行，无需管理队列或工作进程。适用场景：inngest、无服务器后台任务、事件驱动工作流、步骤函数、持久执行。

Install Aide for all AI tools (Claude Code, Copilot, Codex). Runs install-all.sh, which calls each core/implementations/<ai>/install.sh. Use when: installing or updating Aide for all tools, having changed skills or rules and wanting to reinstall. Do NOT use for: uninstalling (use /uninstall-all). Just one AI? Run core/implementations/<ai>/install.sh directly.

安装或更新 M365 Agents Toolkit（ATK）CLI 和 VS Code 扩展。触发词包括“install atk”“update atk”“install agents toolkit”“update agents toolkit”“install the toolkit”“setup atk”“get atk”“install atk cli”“install atk extension”“install atk vsix”“update the vs code extension”“install latest atk”和“upgrade atk”。

Use when creating, editing, splitting or auditing any file an agent reads to decide how to behave — CLAUDE.md, AGENTS.md, SKILL.md, agent definitions, .claude/rules, text a hook injects, system prompts — or when an instruction keeps getting ignored, misapplied, or contradicts another one. Also when one of our own hooks, scripts or agent tools misfires or stays silent when it should fire. Trigger words: 'инструкции', 'правило', 'правь CLAUDE.md', 'поправь скилл', 'мета-файл', 'хук не сработал'. Diagnoses why an instruction fails, picks the form that fixes it, and keeps the surface lean for current Claude models.

Tests that components work together — service against real database, API against real dependencies, module against module. Use this whenever the user mentions integration tests, testing against a real database or queue, contract testing between services, or has unit tests passing while the system is still broken. For testing one unit in isolation, use unit-testing; for driving a real browser, use browser-testing.

已移至 phuryn/product-engineering，在 ai-shipping 插件中维护；此副本说明它去了哪里以及如何安装。当被要求查找代码行为与文档不符之处时使用。

从接触页面、消息、界面或文本的人出发来开始任何内容，然后从他们的角度审阅草稿。适用于撰写任何供人阅读的内容之前。

在实施之前或实施过程中，将模糊或高影响的产品与工程变更转化为有范围、可验证的验收标准。当用户要求澄清功能、定义验收标准、降低安全/数据/迁移/集成变更的风险、为另一个智能体准备实施需求，或使复杂请求可测试时使用。对于琐碎编辑、直接修复、正在进行的调试、代码审查，或验收条件已经明确的实施请求，不要触发，除非用户明确调用此技能。

擅长打造真正能带来工作和客户的个人作品集——不只是展示作品，而是创造令人难忘的体验。涵盖开发者作品集、设计师作品集、创意作品集，以及能将访客转化为机会的作品集。适用场景：作品集、个人网站、作品展示、开发者作品集、设计师作品集。

审查某个分支、拉取请求或未提交的更改所引入或导致回归的界面问题，涵盖无障碍性、布局、文案、排版、色彩和UI。

在内部宣布重组、工具上线、政策变更、领导层变动、裁员或收购时使用。通过 change_announcement_builder.py 构建公告，并用 comms_calendar_builder.py 安排发布顺序。

在准备全员大会、投资者更新、招聘宣讲或危机沟通时使用，或在面向不同受众讲述的故事出现分歧时使用。保持统一的公司叙事，并标记矛盾之处。

智能体间商务的信任层——自然语言授权、委托权限（ERC-7710）、x402 支付、托管和争议解决，集于一个开放、通用的技能中。用于智能体授权、委托权限、GenLayer 监督、撤销、x402 支付、托管、验证、争议解决和智能体间商务。

当有人有一个智能体想法需要在发布前界定范围时使用（“帮我界定一个智能体的范围”）。会就那一项任务对其进行访谈，并用 build_sheet_builder.py 编写构建表，由 primitives_validator.py 校验；无需 API 密钥。

用于对单份访谈记录进行编码或理解，包括客户、JTBD、专家、可用性和离职访谈。用 extract_nuggets.py 提取以原话为依据的信息，用 verify_quotes.py 验证引语，并用 consensus.py 检查多次运行中结论是否稳定。

通过一系列简短的高价值问题就计划、想法或设计对用户进行访谈，然后总结方向与下一步。适用于用户希望轻松访谈、轻量澄清或说“interview me”的场景，无需详尽盘问。

根据简历生成 STAR 故事、练习题和谈话要点。当用户提到面试准备、行为问题、STAR 方法、模拟面试或为即将到来的面试做准备时使用。

创建结构化的客户访谈脚本，包含 JTBD 探究问题、暖场、核心探索和收尾部分。遵循 The Mom Test 原则——不提引导性问题、不推销、聚焦过往行为。适用于准备用户访谈、创建访谈指南或规划发现研究时使用。

用于设计招聘面试流程、能力矩阵、评分标准或题库，或检查面试官校准情况。使用 interview_planner.py 按岗位规划流程。

在拓展到新国家时使用：市场选择、进入模式、本地化、监管和区域市场进入策略。

为多地点零售商提供需求预测、安全库存优化、补货规划及促销提升估算的编码化专业知识。基于拥有15年以上管理数百个SKU经验的需求规划师的专业知识。包括预测方法选择、ABC/XYZ分析、季节性过渡管理及供应商谈判框架。适用于预测需求、设定安全库存、规划补货、管理促销或优化库存水平时使用。

为多地点零售商编纂的需求规划专业知识：需求预测方法选择、ABC/XYZ 细分、安全库存和再订货点优化、促销提升和促销后回落估计，以及季节性过渡和降价时机。在预测需求、设置安全库存、规划补货、管理促销或优化库存水平时使用。

在庫管理、需要予測、補充戦略、およびサプライチェーン最適化。 Codified expertise for demand forecasting, safety stock optimization, replenishment planning, and promotional lift estimation at multi-location retailers. Informed by demand planners with 15+ years experience managing hundreds of SKUs. Includes forecasting method selection, ABC/XYZ analysis, seasonal transition management, and vendor negotiation frameworks. Use when forecasting demand, setting safety stock, planning replenishment, managing promotions, or optimizing inventory levels.

创建并更新路演演示文稿、单页简介、投资人备忘录、加速器申请、财务模型和融资材料。适用于用户需要面向投资人的文档、预测、资金用途表、里程碑计划，或需要在多个融资材料之间保持内部一致的材料时。

创建和更新宣传文稿、一页简介、投资者备忘录、加速器申请、财务模型和融资材料。当用户需要面向投资者的文件、预测、资金用途表、里程碑计划或必须在多个融资资产中保持内部一致性的材料时使用。

创建并更新路演演示文稿、单页简介、投资人备忘录、加速器申请、财务模型和融资材料。适用于用户需要面向投资人的文档、预测、资金用途表、里程碑计划，或需要在多个融资材料之间保持内部一致的材料时。

创建并更新路演演示文稿、单页简介、投资人备忘录、加速器申请、财务模型和融资材料。适用于用户需要面向投资人的文档、预测、资金用途表、里程碑计划，或需要在多个融资材料之间保持内部一致的材料时。

为融资起草冷邮件、暖介绍简介、跟进邮件、更新邮件和投资者沟通内容。当用户希望联系天使投资人、风投、战略投资者或加速器，并需要简洁、个性化、面向投资者的信息时使用。

为融资起草冷邮件、暖介绍简介、跟进邮件、更新邮件和投资者沟通内容。当用户希望联系天使投资人、风投、战略投资者或加速器，并需要简洁、个性化、面向投资者的信息时使用。

草拟冷邮件、热情介绍简介、跟进邮件、更新邮件和投资者沟通以筹集资金。当用户需要向天使投资人、风险投资公司、战略投资者或加速器进行推广，并需要简洁、个性化的面向投资者的消息时使用。

为融资起草冷邮件、暖介绍简介、跟进邮件、更新邮件和投资者沟通内容。当用户希望联系天使投资人、风投、战略投资者或加速器，并需要简洁、个性化、面向投资者的信息时使用。

Discovers non-obvious thematic connections ("invisible threads") across a corpus of essays, articles, or transcripts.

通过读取杂乱文件、提取关键信息、统一重命名并按逻辑分入文件夹，自动整理发票和收据以供报税准备。将数小时的手工记账变为数分钟的自动整理。

SF Symbols（Apple ネイティブ 5,000 件以上）または Iconify API（200 以上のコレクションから 275,000 件以上のオープンソースアイコン）から Xcode アセットカタログ用の PNG イメージセットとして iOS アプリアイコンを生成します。アイコンの生成、アイコンアセットの作成、アセットカタログへのアイコン追加、または iOS プロジェクト向けアイコンの検索を行う際に使用します。

从 SF Symbols（5000 多个 Apple 原生符号）或 Iconify API（来自 200 多个集合的 275k+ 开源图标）生成 iOS 应用图标，作为 Xcode 资源目录的 PNG 图像集。适用于生成图标、创建图标资源、向资源目录添加图标，或为 iOS 项目搜索图标。

Use for ISO 27001 audit work: internal or surveillance audits, Annex A control evidence, Statement of Applicability, nonconformities, Stage 1 and 2 prep. Plans risk-based audits with isms_audit_scheduler.py.