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Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).
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Write technical documentation that matches the measured profile of professionally-written docs. Carries the craft rules derived from 114k words of pre-2022 documentation (SQLite, PostgreSQL, Python, Django, Rust, Go, Pro Git, nginx), the per-Diátaxis-type numeric targets, and the copywriting register for page leads. Use when drafting or rewriting any documentation prose, or when a page is factually right but reads as machine-written.
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Dev-only check that a drafted spec for THIS baseline repo won't ship dev-tree references to consumer installs. Catches three failure modes — shipped SKILL.md prose that references paths under `src/`, `tests/`, `scripts/`, `obj/` as runtime invocations (in ```bash fences``` OR `inline backticks`, plus shipped `.mjs`/`.js`/`.sh`/`.py` helper-file imports); new Python helpers added under `.claude/skills/<slug>/` (shipped helpers must be `.sh` or `.mjs`/`.js` going forward); and imports of modules that aren't in `obj/template/.claude/manifest.json` (consumer won't have the file). The aggregate scanner (`scan-shipped-skills.mjs`) walks only baseline-owned skill dirs (via `owner: baseline` frontmatter) at top level — `references/` and other subdirs are documentation, not runtime. BLOCKER findings hard-block implementation entry; ADVISORY surfaces but doesn't block. Read-only — surfaces a punch list; maintainer edits the spec and re-runs until CLEAN.
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Debug Hermes TUI slash commands: Python, gateway, Ink UI.
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Passive domain reconnaissance using Python stdlib. Use this skill for subdomain discovery, SSL certificate inspection, WHOIS lookups, DNS records, domain availability checks, and bulk multi-domain analysis. No API keys required. Triggers on requests like "find subdomains", "check ssl cert", "whois lookup", "is this domain available", "bulk check these domains".
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Gmail, Calendar, Drive, Docs, Sheets via gws CLI or Python.
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Control a running TouchDesigner instance via twozero MCP — create operators, set parameters, wire connections, execute Python, build real-time visuals. 36 native tools.
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Iterative Python via live Jupyter kernel (hamelnb).
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Azure AI Transcription SDK for Python. Use for real-time and batch speech-to-text transcription with timestamps and diarization.
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Azure Event Grid SDK for Python. Use for publishing events, handling CloudEvents, and event-driven architectures.
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Azure Identity SDK for Python authentication. Use for DefaultAzureCredential, managed identity, service principals, and token caching.
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Azure Event Hubs SDK for Python streaming. Use for high-throughput event ingestion, producers, consumers, and checkpointing.
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Azure Container Registry SDK for Python. Use for managing container images, artifacts, and repositories.
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Azure App Configuration SDK for Python. Use for centralized configuration management, feature flags, and dynamic settings.
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Azure Tables SDK for Python (Storage and Cosmos DB). Use for NoSQL key-value storage, entity CRUD, and batch operations.
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Azure Cosmos DB SDK for Python (NoSQL API). Use for document CRUD, queries, containers, and globally distributed data.
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Expert patterns for Azure Functions development including isolated worker model, Durable Functions orchestration, cold start optimization, and production patterns. Covers .NET, Python, and Node.js programming models.
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Astropy is the core Python package for astronomy, providing essential functionality for astronomical research and data analysis.
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Azure AI Content Safety SDK for Python. Use for detecting harmful content in text and images with multi-severity classification.
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Azure AI Content Understanding SDK for Python. Use for multimodal content extraction from documents, images, audio, and video.
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Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Use for ML workspaces, jobs, models, datasets, compute, and pipelines.
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Build persistent agents on Azure AI Foundry using the Microsoft Agent Framework Python SDK.
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Answer Engine Optimization (AEO) skill — optimize content to be cited by AI language models (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, Mistral) as authoritative sources. Distinct from SEO — AEO optimizes for citation in LLM-generated responses, not search rankings. Use when planning content for AI-first search audiences, auditing existing content for E-E-A-T signals, tracking which pages get cited by which LLMs, or building a citation-friendly content strategy. Triggers — 'AEO audit', 'optimize for ChatGPT', 'get cited by Perplexity', 'LLM citation strategy', 'answer engine optimization', 'content for AI search', 'E-E-A-T audit'. Output is a markdown audit report (default) or JSON for pipeline integration. Stdlib-only Python tools.
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为一个项目端到端生成一整套风格统一的图标：读代码梳理图标清单、定风格锚点、4×4网格默认批量生成（16个一张，精度不够时逐个兜底重生）、智能抠图、落位到项目正确路径并更新代码引用、输出交付报告。当用户说「给项目配一套图标」「生成图标集」「统一项目图标风格」「替换项目里的图标」「批量画图标」，或项目中存在图标资源目录、需要批量新增或替换图标时使用。依赖豆包内置生图能力（image_gen / image_edit 的 image_reference_url_list 参考图机制）和本地 Python+Pillow+numpy 抠图环境，离开豆包生图环境无法运行。
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