Best practices and example-driven guidance for building SwiftUI views and components, including navigation hierarchies, custom view modifiers, and responsive layouts with stacks and grids. Use when creating or refactoring SwiftUI UI, designing tab architecture with TabView, composing screens with VStack/HStack, managing @State or @Binding, building declarative iOS interfaces, or needing component-specific patterns and examples.
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Prisma-Labs-Dev/apple-skills☆ 3402026年9月26日 更新
Operate the Fengshenbang-LM Fengshen package for pipelines, model families, data/training utilities, examples, and conversion planning.
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VectorSpaceLab/AREX-Skill☆ 3332026年9月3日 更新
Route Flower repository tasks for app authoring, strategies and mods, local simulation and deployment, Flower Datasets and examples, and repository maintenance.
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VectorSpaceLab/AREX-Skill☆ 3332026年9月3日 更新
Use DPM-Solver and DPM-Solver++ single-file samplers for diffusion ODE sampling, PyTorch/JAX integration, ScoreSDE/DDPM examples, and Stable Diffusion acceleration.
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VectorSpaceLab/AREX-Skill☆ 3332026年9月3日 更新
Route and use the repository's PyTorch reinforcement-learning examples across tabular control, DQN, on-policy actor-critic, and off-policy continuous control.
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VectorSpaceLab/AREX-Skill☆ 3332026年9月3日 更新
Routes CS230 code-example requests to the correct PyTorch or TensorFlow vision and NLP workflows for SIGNS image classification and named-entity recognition.
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VectorSpaceLab/AREX-Skill☆ 3332026年9月3日 更新
Use this repo skill for Agent Lightning package tasks: authoring trainable agents, tracing rewards and spans, running LightningStore/Trainer loops, using agl CLI services, choosing examples, and troubleshooting optional backends.
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VectorSpaceLab/AREX-Skill☆ 3332026年9月3日 更新
Evaluate Agent Skill design quality with an opinionated, practice-derived rubric informed by public specifications and examples. Use when reviewing, auditing, comparing, or improving SKILL.md files and skill packages. Produces evidence-backed findings, optional multi-dimensional scoring, and prioritized changes; treat the result as diagnostic guidance, not official certification or a universal standard.
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shareAI-lab/lab-skills☆ 3152026年9月16日 更新
把已验证的传播机制转成适合目标账号的内容选题,并完成生成、迁移、评分和筛选,让选题自然连接人设、产品或门店。用户要从低粉爆款、垂直样本、邻近受众或跨赛道内容中寻找新选题时使用。 English: Turn validated content mechanisms into topics that fit the target account, then generate, adapt, score, and filter them while connecting naturally to the persona, product, or store. Use to find ideas from low-follower breakouts, niche examples, adjacent audiences, or other categories.
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StopDisTrain/sdt-skills☆ 3092026年8月26日 更新
为已经确定的小红书内容设计封面文字和画面布局,包括关键词、人物与场景位置以及 A/B 方案。用户要做小红书封面、参考爆款封面,或检查封面是否符合账号视觉调性时使用。 English: Design cover copy and visual composition for an approved Xiaohongshu post, including keywords, subject placement, scenes, and A/B options. Use to create or review a cover against successful examples and the account's visual style.
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StopDisTrain/sdt-skills☆ 3092026年8月26日 更新
只读检索小红书公开内容,并把账号数据、标题、封面、互动量、作者近期内容和低粉爆款整理成可追溯证据。用户要求查公开账号或笔记数据时使用;不得点赞、收藏、评论、发布、删除或导出登录凭证。 English: Read-only research for public Xiaohongshu content, collecting traceable evidence such as account data, titles, covers, engagement, recent posts, and low-follower breakout examples. Use for public account or post research; never like, save, comment, publish, delete, or export credentials.
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StopDisTrain/sdt-skills☆ 3092026年8月26日 更新
Generate comprehensive, developer-friendly API documentation from code, including endpoints, parameters, examples, and best practices
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lingxling/awesome-skills-cn☆ 3062026年10月7日 更新
Use this skill when the user requests current information, documentation, coding examples, or web research beyond the knowledge cutoff. Queries Google's AI Search mode to retrieve comprehensive AI-generated overviews with source citations from 100+ websites. Returns markdown with inline footnoted references [1][2][3]. You will receive a detailed Markdown file with references and information summarized directly from Google's AI search. Ideal for you to get new information and clues for further research.
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PleasePrompto/google-ai-mode-skill☆ 2922026年9月10日 更新
Use when a skill is brittle, drifting, repeatedly failing, or needs a Reliable Skill Contract. Trigger for phrases like skill lifeguard, reliable skill, self-maintaining skill, negative examples, verification checkpoints, drift signals, replay hooks, or failure log to skill patch. Audits or patches skills so high-value workflows include explicit forbidden behaviors, checkpoints, machine-checkable done conditions, replay or smoke hooks, and drift detection.
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majiayu000/spellbook☆ 2872026年10月8日 更新
Scaffold or standardize a production-ready repository structure with specs, source layout, tests, CI, agent context, config examples, release notes, and operational docs. Use when starting a new repo, turning a prototype into a maintainable project, adding missing repository foundations, or creating a repo skeleton before implementation. For AGENTS.md-only context scaffolding, use agentsmd-scaffold.
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majiayu000/spellbook☆ 2872026年10月8日 更新
Recommend font combinations for different use cases. Provide Google Fonts alternatives to premium fonts with hierarchy examples.
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nicepkg/ai-workflow☆ 2852026年1月20日 更新
n8n workflow automation knowledge base. Provides n8n node information, node functionality details, workflow patterns, and configuration examples. Covers triggers, data transformation, data input/output, AI integration, covering 10 nodes. Keywords: n8n, workflow, automation, node, trigger, webhook, http request, database, ai agent.
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nicepkg/ai-workflow☆ 2852026年1月20日 更新
Develop art direction for image generation with curated style cards distilled from Open Image Prompts. Use when choosing or comparing visual directions, improving an existing generation prompt, or translating a subject, use case, or supplied image into a compact creative spec. Use img-gen-prompts for real archive examples, exact source prompts, or gallery browsing.
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NanmiCoder/open-image-prompts☆ 2832026年10月13日 更新
Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, artifacts, posters, or applications (examples include websites, landing pages, dashboards, React components, HTML/CSS layouts, or when styling/beautifying any web UI). Generates creative, polished code and UI design that avoids generic AI aesthetics.
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vercel-labs/agent-eval☆ 2692026年10月9日 更新
Create the required PR-ready summary block, branch suggestion, title, and draft description for openai-guardrails-python after runtime, tests, examples, build/test configuration, or behavior-impacting docs change.
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openai/openai-guardrails-python☆ 2602026年10月8日 更新
Run the mandatory verification stack when changes affect runtime code, tests, examples, or build and test behavior in the OpenAI Guardrails Python repository.
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openai/openai-guardrails-python☆ 2602026年10月8日 更新
Assign, validate, normalize, and explain Luhmann/Zettelkasten-style project-note codes for Chinese book manuscripts, Obsidian Markdown folders, Mandala-Grid section files, HyperCard Markdown stacks, and project-note JSON to EPUB workflows. Use when Codex needs to scan folders for 部/章/節/項/目 numbering, generate stable card ids, insert branch codes without renumbering existing notes, map letter-coded branches to Obsidian Mandala sections, preserve K### keyword index cards, sanitize private catalogs into public examples, or prepare card IDs for EPUB and HyperCard output.
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twhsi/skills☆ 2582026年7月22日 更新
Automatically reduces bug-triggering test cases to minimal form while preserving the failure. Use when debugging with large, complex test cases that need simplification, reproducing bugs with minimal examples, or creating regression tests from verbose failure scenarios. Takes a failing test and systematically removes unnecessary inputs, steps, assertions, and code using delta debugging and other reduction algorithms. Supports unit tests, integration tests, input files, and multiple programming languages (Python, JavaScript, Java, C/C++).
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ArabelaTso/Skills-4-SE☆ 2532026年8月21日 更新
Hardware verification tool for checking functional equivalence between two RTL designs (Verilog). Use when users need to: (1) Verify if two RTL versions are functionally equivalent, (2) Compare original vs. refactored RTL code, (3) Validate design changes or optimizations, (4) Identify semantic vs. cosmetic differences, (5) Generate counterexamples for non-equivalent designs. Analyzes interface alignment, state variables, logic differences, and produces detailed equivalence verdicts with plain language explanations. Particularly effective for design verification, code reviews, and regression testing of RTL modifications.
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ArabelaTso/Skills-4-SE☆ 2532026年8月21日 更新