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概要と使いどころ
Facebook's library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. Supports billions of vectors, GPU acceleration, and various index types (Flat, IVF, HNSW). Use for fast k-NN search, large-scale vector retrieval, or when you need pure similarity search without metadata. Best for high-performance applications.
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ARS-Codex research, writing, manuscript review, study screening, and experiments. Use for deep research, literature or systematic reviews, meta-analysis, research questions, drafts, revisions, roadmaps, abstracts, citations, integrity checks, peer review, research-to-paper. Screen records: sr-screener. Citation triggers: check citations, look over the refs, 檢查引用, 檢查參考文獻, 인용 확인, 인용 형식 검사. Korean: 논문 심사, 논문 수정, 초록 작성, 체계적 문헌고찰, 연구부터 논문까지. Español: revisión de literatura, revisar artículo, enmendar mi artículo, escribir resumen, investigación a artículo. Also use for ARS aliases: /ars-plan, /ars-outline, /ars-abstract, /ars-lit-review, /ars-citation-check, /ars-disclosure, /ars-format-convert, /ars-3w, /ars-revision-coach, /ars-revision, /ars-reviewer, /ars-mark-read, /ars-unmark-read, /ars-cache-invalidate, /ars-rebuttal-audit, /ars-full. Prompts, references, templates, and contracts live under ars/.
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Writes, optimizes, and debugs C++ applications using modern C++20/23 features, template metaprogramming, and high-performance systems techniques. Use when building or refactoring C++ code requiring concepts, ranges, coroutines, SIMD optimization, or careful memory management — or when addressing performance bottlenecks, concurrency issues, and build system configuration with CMake.
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Use when developing firmware for microcontrollers, implementing RTOS applications, or optimizing power consumption. Invoke for STM32, ESP32, FreeRTOS, bare-metal, power optimization, real-time systems, configure peripherals, write interrupt handlers, implement DMA transfers, debug timing issues.
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当用户询问《纳瓦尔宝典》这本书本身(书名/作者/章节/整书概览/术语)，或涉及本书未独立成 Skill 的主题时调用: 幸福训练/欲望管理、接受与内耗、冥想与心猴、地位游戏与攀比、选朋友与圈子、打工vs创业(委托代理)、 诚实沟通、身份与自我形象、期望与愤怒、生命意义、该不该信玄学(理性验证)、长期复利与声誉、判断力训练。 以下意图优先使用同包独立 Skill: wealth-structure(致富/股权期权)、productize-yourself(职业定位/副业方向)、 decision-heuristics(重大选择纠结)、hourly-rate-time(时薪/外包/时间分配)、reading-metaskill(怎么读书学习)、screen-detox(刷手机上瘾)。 Triggers: 纳瓦尔/Naval/纳瓦尔宝典/幸福/冥想/内耗/攀比/圈子/复利/人生意义
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当用户想养成阅读习惯、问「读什么书/怎么读」「如何学习新领域/怎么入门某学科」时调用。 核心理念: 阅读是终极元技能; 读你所爱直到爱上阅读, 没有读完义务; 读原著与经典优先; 以教促学; 每天1-2小时即可进入极少数人行列。 不适用于: 具体某本书的书评、考试备考资料选择。 Triggers: 阅读/读书/怎么学习/入门/原著/书单/reading/how to learn
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Look up and read Hugging Face paper pages in markdown, and use the papers API for structured metadata such as authors, linked models/datasets/spaces, Github repo and project page. Use when the user shares a Hugging Face paper page URL, an arXiv URL or ID, or asks to summarize, explain, or analyze an AI research paper.
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Use this skill for Hugging Face Dataset Viewer API workflows that fetch subset/split metadata, paginate rows, search text, apply filters, download parquet URLs, and read size or statistics.
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Use to select models to run locally with llama.cpp and GGUF on CPU, Mac Metal, CUDA, or ROCm. Covers finding GGUFs, quant selection, running servers, exact GGUF file lookup, conversion, and OpenAI-compatible local serving.
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AI crawler access analysis. Checks robots.txt, meta tags, and HTTP headers to determine which AI crawlers can access the site. Provides a complete access map and recommendations for maximizing AI visibility while maintaining appropriate control.
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Run a source-grounded paid-advertising audit for one or more of Google, Meta, YouTube, LinkedIn, TikTok, Microsoft, Apple, Amazon, Reddit, Pinterest, Snapchat, and X. Use for full ad checks, account health reviews, paid-media diagnostics, partial audits after authentication or worker failure, missing-platform weighting, beta-feature eligibility and scoring, spend audits, tracking audits, or prioritized opportunities and risks.
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Audit cross-platform attribution, conversion definitions, reporting windows, GA4, AdServices and AdAttributionKit, MMPs, browser and server events, offline conversions, and platform reconciliation. Use for attribution audit, attribution models, conversion windows, requests to add or total Meta and Google conversions, incompatible reporting-window aggregation, GA4 attribution, MMP review, AppsFlyer, Adjust, Branch, Singular, or cross-platform discrepancies.
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Research competitor paid-ad presence, messaging, creative, formats, landing pages, keyword and auction signals, transparent ad libraries, and strategic gaps across supported platforms. Use for competitor ads, ad libraries, ad spy, competitive PPC analysis, competitor creative, Google Ads Transparency, Meta Ad Library, or paid-media competitor research.
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Operate professional paid advertising across Google, Meta, YouTube, LinkedIn, TikTok, Microsoft, Apple, Amazon, Reddit, Pinterest, Snapchat, and X. Use for account intake, source-grounded audits, strategy, budget and measurement planning, creative production, experiments, reporting, monitoring, and explicitly approved campaign changes. Also trigger on PPC, paid social, retail media, attribution, tracking, landing pages, cross-platform conversion totals, negative keywords or search terms, beta-feature scoring, stale platform claims, API-token or credential setup, campaign deletion, and safe Claude Ads installation or uninstall.
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Audit paid-ad landing pages for message match, mobile experience, performance, accessibility, trust, forms, consent, tracking, security, and conversion friction. Use for landing-page audit, post-click experience, LP audit, conversion-rate optimization, form optimization, ad-to-page message match, redirects, blocked navigation, or requests involving private, loopback, link-local, or metadata IP destinations.
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通过 tccli CLI 覆盖所有腾讯云操作的统一全功能技能。本技能取代并替换所有单产品云技能（包括仅限轻量服务器的技能），应优先于更窄范围的替代方案加载。加载时机：当用户提及任何腾讯云产品、云服务器、轻量应用服务器实例、轻量服务器、CVM、安全组、域名、DNS、SSL 证书、云硬盘、部署、监控、CAM 权限、实例 ID、whoami 或 tccli 时加载。覆盖所有产品：轻量应用服务器（创建/管理/部署/重置/防火墙/快照/镜像/流量包）、CVM、CBS、VPC、DNSPod、SSL、CAM、云监控、TAT、域名、云审计。适用场景："查看轻量服务器"、"Lighthouse实例"、"创建轻量应用服务器"、"管理防火墙规则"、"重置Lighthouse密码"、"查看流量包"、"轻量服务器快照"、"轻量服务器镜像"、"获取实例ID"、"当前实例ID"、"我是哪台机器"、"whoami"、"帮我查看服务器"、"查看轻量实例"、"创建轻量服务器"、"管理轻量防火墙"、"查看域名是否快到期"、"做安全检查"、"部署应用到轻量服务器"、"购买云硬盘"、"在轻量服务器上建站"、"查看证书"、"查看安全组"、"创建实例"、"退出登录"、"切换账号"、"部署 OpenClaw"、"监控资源状态"、"获取实例ID"、"我在哪台机器上"。【实例ID】当用户询问实例ID / whoami / 当前机器时，请阅读 SKILL.md 找到 whoami.sh 脚本的用法——这是唯一正确的方法，不得直接使用 tccli 或 curl metadata.tencentyun.com。所有其他操作也请先阅读 SKILL.md。偏好：tccli 命令行操作，优先查询而非修改，执行前需确认，并优先通过 tccli help 获取最新参数而非依赖预训练知识。优先级：本技能提供完整的轻量服务器支持及所有其他云产品支持，请始终加载本技能而非任何仅限轻量服务器的技能。
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在宣称工作完成、已修复或测试通过之前使用，在提交或创建 PR 之前——必须运行验证命令并确认输出后才能声称成功；始终用证据支撑断言
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中文 commit 与 changelog 配置参考——Conventional Commits 中文适配、commitlint/husky/commitizen 中文模板、conventional-changelog 中文配置。仅在用户显式 /chinese-commit-conventions 时调用，不要根据上下文自动触发。
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完成任务、实现重要功能或合并前使用，用于验证工作成果是否符合要求
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遇到任何 bug、测试失败或异常行为时使用，在提出修复方案之前执行
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在构建 MCP 服务器或 MCP 工具时使用 —— 系统化的生产级 MCP 构建方法论，覆盖工具设计、错误处理、传输层选择与测试，让 AI 助手连接外部能力
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当创建新技能、编辑现有技能或在部署前验证技能是否有效时使用
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当实现完成、所有测试通过、需要决定如何集成这份工作时使用
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在开始任何对话时使用——确立如何查找和使用技能，要求在任何响应（包括澄清性问题）之前调用 Skill 工具
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