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Build and maintain Mintlify documentation sites by writing pages, organizing navigation, and creating API references. The skill guides edits to site settings, use of built-in components, consistency with existing content, and checks for broken links and build errors.
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Test Android and iOS apps by capturing real app traffic and checking backend APIs. When traffic is blocked or cannot be replayed, use decompilation and runtime inspection to uncover endpoints, inspect secrets, or understand request signing.
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Investigate exposed source maps, configuration files, Git history, and API specifications on websites. The skill guides source reconstruction and artifact inspection to identify leaked secrets, internal routes, and build details during the initial stages of security research.
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Configure XRequest for API calls and streaming responses, where data arrives in successive pieces. This skill covers request settings, authentication, debugging, and environment-specific handling of credentials for standalone requests or integration with chat providers.
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Generate images from written descriptions, transform existing images with editing instructions, or create several variations. Choose image dimensions and quantity, then save the results using an OpenAI-compatible service or apimart with your own API key.
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Look up OpenAI API and platform details in official documentation through the documentation MCP server. Retrieve relevant pages, endpoint definitions, and parameters so integration guidance and factual claims are grounded in the fetched source text.
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Add HTML email sending to a PinMe TypeScript Worker. The skill guides recipient, subject, and message fields, authentication with the project API key, and code that checks delivery API responses and handles network or service errors.
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Azure API Center SDK for .NET. Centralized API inventory management with governance, versioning, and discovery. Use for creating API services, workspaces, APIs, versions, definitions, environments, deployments, and metadata schemas. Triggers: "API Center", "ApiCenterService", "ApiCenterWorkspace", "ApiCenterApi", "API inventory", "API governance", "API versioning", "API catalog", "API discovery".
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语音转文字 (ASR) (语音转文字 (ASR / 语音识别 / Speech-to-Text) 应用工程 (从业者视角) — 选型、集成、优化语音转文字能力，尤其面向移动端、低成本、快速识别的场景。覆盖: (a) 引擎/API 地图 — 云端 API(OpenAI gpt-4o-transcribe / Whisper API、Deepgram、AssemblyAI、Google / Azure / AWS Transcribe、讯飞、字节火山、阿里、腾讯、百度) vs 开源模型(Whisper / faster-whisper / whisper.cpp / distil-whisper、NVIDIA NeMo Parakeet / Canary、阿里 FunASR / Paraformer / SenseVoice、Moonshine、Vosk、Kaldi / k2 / icefall) vs 端侧·移动 SDK(whisper.cpp + CoreML / Metal、iOS Speech framework、Android SpeechRecognizer、Picovoice、SenseVoice 端侧); (b) 准确率(WER / CER) × 延迟(RTF / 流式) × 成本 三角权衡与选型决策树; (c) 成本优化 playbook — 端侧免费 / 批量折扣 / VAD 裁静音 / 量化(int8 / ggml) / 蒸馏 / 自托管 break-even; (d) 移动端集成 — 端侧 vs 云、流式 vs 批量、断点检测(endpointing)、隐私 / 离线; (e) 后处理 — 标点 / 数字规整(ITN) / 说话人分离(diarization) / 时间戳。学派分歧: 云 API vs 端侧自托管、通用大模型(Whisper) vs 专用流式(RNN-T / Conformer)、闭源 API vs 开源、准确率派 vs 成本派、英文优先 vs 中文 ASR(FunASR / SenseVoice / 讯飞)。不含: 文字转语音(TTS / 语音合成，方向相反)、声纹识别 / 说话人验证为主业、语音 agent / 对话式 AI、ASR 模型训练科研深水区。) Master OS — automated mastery of 语音转文字 (ASR / 语音识别 / Speech-to-Text) 应用工程 (从业者视角) — 选型、集成、优化语音转文字能力，尤其面向移动端、低成本、快速识别的场景。覆盖: (a) 引擎/API 地图 — 云端 API(OpenAI gpt-4o-transcribe / Whisper API、Deepgram、AssemblyAI、Google / Azure / AWS Transcribe、讯飞、字节火山、阿里、腾讯、百度) vs 开源模型(Whisper / faster-whisper / whisper.cpp / distil-whisper、NVIDIA NeMo Parakeet / Canary、阿里 FunASR / Paraformer / SenseVoice、Moonshine、Vosk、Kaldi / k2 / icefall) vs 端侧·移动 SDK(whisper.cpp + CoreML / Metal、iOS Speech framework、Android SpeechRecognizer、Picovoice、SenseVoice 端侧); (b) 准确率(WER / CER) × 延迟(RTF / 流式) × 成本 三角权衡与选型决策树; (c) 成本优化 playbook — 端侧免费 / 批量折扣 / VAD 裁静音 / 量化(int8 / ggml) / 蒸馏 / 自托管 break-even; (d) 移动端集成 — 端侧 vs 云、流式 vs 批量、断点检测(endpointing)、隐私 / 离线; (e) 后处理 — 标点 / 数字规整(ITN) / 说话人分离(diarization) / 时间戳。学派分歧: 云 API vs 端侧自托管、通用大模型(Whisper) vs 专用流式(RNN-T / Conformer)、闭源 API vs 开源、准确率派 vs 成本派、英文优先 vs 中文 ASR(FunASR / SenseVoice / 讯飞)。不含: 文字转语音(TTS / 语音合成，方向相反)、声纹识别 / 说话人验证为主业、语音 agent / 对话式 AI、ASR 模型训练科研深水区。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on 语音转文字 (ASR / 语音识别 / Speech-to-Text) 应用工程 (从业者视角) — 选型、集成、优化语音转文字能力，尤其面向移动端、低成本、快速识别的场景。覆盖: (a) 引擎/API 地图 — 云端 API(OpenAI gpt-4o-transcribe / Whisper API、Deepgram、AssemblyAI、Google / Azure / AWS Transcribe、讯飞、字节火山、阿里、腾讯、百度) vs 开源模型(Whisper / faster-whisper / whisper.cpp / distil-whisper、NVIDIA NeMo Parakeet / Canary、阿里 FunASR / Paraformer / SenseVoice、Moonshine、Vosk、Kaldi / k2 / icefall) vs 端侧·移动 SDK(whisper.cpp + CoreML / Metal、iOS Speech framework、Android SpeechRecognizer、Picovoice、SenseVoice 端侧); (b) 准确率(WER / CER) × 延迟(RTF / 流式) × 成本 三角权衡与选型决策树; (c) 成本优化 playbook — 端侧免费 / 批量折扣 / VAD 裁静音 / 量化(int8 / ggml) / 蒸馏 / 自托管 break-even; (d) 移动端集成 — 端侧 vs 云、流式 vs 批量、断点检测(endpointing)、隐私 / 离线; (e) 后处理 — 标点 / 数字规整(ITN) / 说话人分离(diarization) / 时间戳。学派分歧: 云 API vs 端侧自托管、通用大模型(Whisper) vs 专用流式(RNN-T / Conformer)、闭源 API vs 开源、准确率派 vs 成本派、英文优先 vs 中文 ASR(FunASR / SenseVoice / 讯飞)。不含: 文字转语音(TTS / 语音合成，方向相反)、声纹识别 / 说话人验证为主业、语音 agent / 对话式 AI、ASR 模型训练科研深水区。 problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「语音转文字」「语音识别」「asr」「speech to text」「stt」
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Guideline for designing, implementing, and verifying secure APIs following OWASP API Security Top 10 (2023) best practices. Use when the user wants to: (1) review API code or design for security vulnerabilities, (2) design a secure REST, GraphQL, or gRPC API architecture, (3) implement API authentication and authorization (OAuth2, JWT, API keys, mTLS), (4) configure rate limiting, input validation, or CORS, (5) audit API endpoints for BOLA, BFLA, or mass assignment vulnerabilities, (6) create API security checklists or verification plans, (7) fix API security bugs or harden existing APIs, (8) set up API security testing (OWASP ZAP, Schemathesis, Burp Suite), or (9) handle any API security concern including SSRF prevention, resource consumption limits, business flow protection, API inventory management, and secure third-party API consumption.
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Generate Zod v4 TypeScript schemas from OpenAPI (openapi.yaml / openapi.json) definitions. This skill exists because npm packages like openapi-zod-client do not support Zod v4 — Claude reads the YAML/JSON directly and writes the conversion. Use this skill whenever the user wants to convert OpenAPI/Swagger definitions to Zod schemas, generate TypeScript types from API specs, or create validation schemas from openapi.yaml. Trigger on keywords: 'openapi', 'swagger', 'zod', 'API schema', 'yaml to types', 'schema generation', 'validation generation'. OpenAPI定義からZodスキーマを生成するスキル。openapi.yamlから型を作りたい、APIスキーマをTypeScriptの型にしたい、Zodバリデーションを作りたい、といったリクエストで使う。「openapi」「swagger」「zod」「APIスキーマ」「yamlから型」「スキーマ生成」「バリデーション生成」などのキーワードが出たら積極的にこのスキルを使うこと。
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提供LLM API费用管理的设计示例，将按任务复杂度选择模型、记录预算、重试临时错误和缓存共用提示词结合起来，用于检查累计费用与调整调用方式。
为AI修改的代码补充回归测试，自动检查API必需字段和处理分支，并建立先运行测试与构建、再进行AI审查的流程，检测已修复问题是否再次出现。
协助配置vLLM，将大语言模型作为API提供服务或批量生成文本，涵盖部署、性能监控、量化和多GPU分工，也用于排查显存不足与响应缓慢。
让Hermes通过Stripe Link代办购物和付费API支付，分别使用一次性虚拟卡与共享支付令牌。每笔支出均需用户在Link应用中批准。
将API、数据库和文件处理实现为AI代理可调用的MCP服务器，支持用Python定义工具、本地验证、客户端注册及通过HTTP对外提供服务。
支持开发让 AI 使用外部服务的 MCP 服务器，从 API 调研、工具设计与实现，到功能检查和评估题编写，帮助检验多次工具调用下的实际使用效果。
查阅官方资料，提供附有来源的Codex设置、价格及OpenAI API与产品使用说明，也可用于模型选型、迁移规划、提示词调整和问题排查。
指导使用Base主网上的USDC支付Browser Use Cloud费用，涵盖钱包准备、充值、私钥保存、付费测试及应用集成，也支持无需注册或API密钥的使用方式。
检查项目所用框架和库的版本，依据对应的官方文档实现代码，为设计决策提供来源链接，并标明已弃用的 API、未验证的方法及与现有代码的冲突。
用于通过Venice.ai API生成图像和查询可用风格，帮助智能体在规划图像制作任务时找到相关生成功能，并了解可选择的风格。
介绍通过Venice.ai API生成视频和转写的工作流程。此目录条目供智能体在规划时发现技能，完整执行需另行安装提供方的脚本、素材及参考资料。
Build and debug Apify Actors, cloud programs for web scraping, automation, and data processing. Get guidance on language templates, input and output schemas, runtime code, local testing, and deployment, with practices for handling credentials and external data.
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Find current official documentation for OpenAI products and APIs, then get concise guidance with source citations. Use it to check implementation approaches, model capabilities, and limits, with code examples grounded in the documentation.
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