2000 条结果
  1. CSS基础

    统一的 CSS/样式基础——CSS 架构(模块、CSS-in-JS、级联层、容器查询)、CSS 自定义属性(设计令牌、主题化、运行时操作)、CSS Grid(模板、自动放置、子网格…

    AI技能编程开发02026年10月28日
  2. 幻灯片生成

    说或丢一份材料,出可直接投影的网页——幻灯片单文件HTML,上面就放。七步走:配置、备稿、优化、大纲、风格、生成、交付前检查,每步等…

    AI技能编程开发02026年10月27日
  3. 数据验证

    数据验证模式——运行时验证、模式验证、表单验证、API 输入验证

    AI技能编程开发02026年10月28日
  4. 精益 ux 画布(lean-ux-canvas)

    使用 Jeff Gothelf 的 Lean UX Canvas v2 建立假设驱动的规划流程。

    AI技能媒体设计72026年10月23日
  5. 微模拟p5

    使用 p5.js JavaScript 库创建一个交互式教育 MicroSim,具有用于绘图和交互控件的独立区域。每个 MicroSim 都是位于 /docs/sims 文件夹中的一个目录。它…

    AI技能媒体设计02026年10月27日
  6. 文案写作

    …触发、文案中的异议处理以及 A/B 测试。触发词包括“write copy”、“copywriting”、“landing page copy”、“headline”、“write a sales page”、“ad copy”、“email copy”、“persuasive writing”、“how to...

    AI技能营销运营02026年10月27日
  7. DotnetUI测试核心

    跨框架测试 UI。页面对象、测试选择器、异步等待、无障碍访问。

    AI技能编程开发02026年10月26日
  8. 广告钩子分析器

    对候选视频广告的开头进行评分和强制排序(根据脚本、文字记录、故事板、镜头列表或完成剪辑的描述),以决定哪些挂钩值得测试预算,返回…

    AI技能AI智能体02026年10月25日
  9. 上下文工程顾问(context-engineering-advisor)

    诊断上下文堆塞与上下文工程问题,并指导记忆和检索设计。

    AI技能媒体设计5622026年10月23日
  10. 大教堂思维

    规划并执行你此生看不到完成的多代项目,在当下为未来的荣耀与传承而耕耘

    AI技能教育科学02026年10月26日
  11. 故障分类学

    从开放式编码的轨迹注释构建结构化的故障模式分类体系。当用户拥有来自审查LLM轨迹的自由形式注释,并希望将其聚类为一组…

    AI技能数据分析02026年10月27日
  12. 投诉

    每当 agent 因 agent 工具或执行 agent 工作时的体验感到沮丧,就自主地向 Slack 扔一条简短、匿名、完全无结构的抱怨。主动使用此技能…

    AI技能运维安全02026年10月26日
  13. Dask

    面向超出RAM规模的pandas/NumPy工作流的分布式计算。当你需要将现有pandas/NumPy代码扩展到内存之外或跨集群运行时使用。最适合并行…

    AI技能数据分析02026年10月26日
  14. 论文主张审查

    零上下文验证,确保论文中的每个数字、比较和范围声明都与原始结果文件一致。使用没有任何先前上下文的全新跨模型审稿人,以防止确认…

    AI技能教育科学02026年10月28日
  15. CMO程序化SEO

    从模板和数据构建许多有用的页面(位置、集成、对比),避免内容单薄或重复。当用户说“大规模构建页面”;“为我的网站做程序化 SEO”;“为我们…

    AI技能营销运营02026年10月26日
  16. 测试驱动开发

    TDD:执行 RED-GREEN-REFACTOR,先写测试再写代码。

    AI技能编程开发02026年10月26日
  17. 测试驱动开发

    在 RED-GREEN-REFACTOR 下编写测试或实现功能时使用。

    AI技能编程开发02026年10月26日
  18. 代码审查

    仅在用户明确请求或由 sessions/protocols/ 中的协议调用时使用。请勿主动使用。在上下文压缩或提交前审查期间,审查代码中的安全漏洞、缺陷…

    AI技能运维安全02026年10月24日
  19. 构建之前(before-you-build)

    before-you-build Skill 的源码项目:在编码前从需求、替代方案、迁移成本、渠道和验证步骤等方面审查产品风险。

    AI技能编程开发162026年10月23日
  20. 定位声明(positioning-statement)

    使用 Geoffrey Moore 框架定义目标受众、待解决问题和差异化优势。

    AI技能生活其他11572026年10月23日