Skills API

Generate, inpaint, and outpaint music with ACE Step on RunComfy via the `runcomfy` CLI. ACE Step is StepFun-AI's open-weights music foundation model — tag-driven composition (genre, mood, instruments), multilingual lyrics with section markers, 5 s to 4 min stereo output, $0.0002–0.0003 per second (≈ 27× cheaper than ElevenLabs Music). Four endpoints: ACE Step text-to-audio (the default), ACE Step 1.5 text-to-audio (50+ language lyrics, refined structured-lyric handling), ACE Step...

Exécutez plus de 250 applications IA via l'interface CLI inference.sh - génération d'images, création de vidéos, LLM, recherche, 3D, automatisation Twitter. Modèles : FLUX, Veo, Gemini, Grok, Claude, Seedance, OmniHuman, Tavily, Exa, OpenRouter, et bien d'autres. Utilisez-le lors de l'exécution d'applications IA, de la génération d'images/vidéos, de l'appel aux LLM, de la recherche web ou de l'automatisation Twitter. Déclencheurs : inference.sh, infsh, modèle IA, exécuter IA, IA sans serveur, API IA, flux, veo, API Claude, génération d'images, génération de vidéos, openrouter, tavily, recherche exa, API Twitter, grok

Generate AI music on RunComfy via the `runcomfy` CLI — a smart router across the music-model catalog. Routes to ElevenLabs AI Music Generation (premium 44.1 kHz stereo vocal tracks, 5 s–5 min, $0.0083/s) and ACE Step / ACE Step 1.5 (StepFun-AI open-weights, tag-driven composition, multilingual lyrics, $0.0002–0.0003/s, ~27× cheaper), plus ACE Step audio-inpaint (regenerate a time range inside an existing track) and ACE Step audio-outpaint (extend a track before or after). Picks the right...

Rigor Explore compatible skill slug for meaningful and potentially novel deep learning research candidates. Use when the researcher has chosen the task family, dataset, benchmark, evaluation method, provided SOTA references, and wants candidate-only exploration on top of `current_research` with auditable repo understanding, idea gating, fair comparison, and governed experiments written to `explore_outputs/`. Do not use for README-first trusted reproduction, open-ended direction finding,...

Configurer AI Runway sur AKS — du cluster nu au modèle en fonctionnement. Couvre la vérification du cluster, l'installation du contrôleur, l'évaluation GPU, la configuration du fournisseur et le premier déploiement. QUAND : "configurer AI Runway", "intégrer un cluster AKS", "installer AI Runway", "configuration airunway", "déployer un modèle sur AKS", "inférence GPU sur AKS", "configuration KAITO sur AKS", "exécuter LLM sur AKS", "vLLM sur AKS", "configurer le service de modèle sur AKS", "contrôleur AI Runway".

Génère du code Angular et fournit des conseils architecturaux. Déclenchez lors de la création de projets, composants ou services, ou pour les bonnes pratiques en matière de réactivité (signals, linkedSignal, resource), formulaires, injection de dépendances, routage, SSR, accessibilité (ARIA), animations, styles (styles de composants, Tailwind CSS), tests ou outils CLI.

Guide pour instrumenter les applications web avec Azure Application Insights. Fournit des modèles de télémétrie, la configuration du SDK et des références de configuration. QUAND : comment instrumenter une application, SDK App Insights, modèles de télémétrie, qu'est-ce qu'App Insights, guide Application Insights, exemples d'instrumentation, bonnes pratiques APM.

Utiliser pour Azure AI : Recherche, Parole, OpenAI, Intelligence documentaire. Aide pour la recherche, la recherche vectorielle/hybride, la reconnaissance vocale, la synthèse vocale, la transcription, l'OCR. QUAND : Recherche AI, recherche par requête, recherche vectorielle, recherche hybride, recherche sémantique, reconnaissance vocale, synthèse vocale, transcrire, OCR, convertir du texte en parole.

Configurer Azure API Management en tant que passerelle IA pour les modèles d'IA, les outils MCP et les agents. QUAND : mise en cache sémantique, limite de jetons, sécurité du contenu, équilibrage de charge, gouvernance des modèles d'IA, limitation de débit MCP, détection de jailbreak, ajouter un backend Azure OpenAI, ajouter un modèle AI Foundry, tester la passerelle IA, politiques LLM, configurer le backend IA, métriques de jetons, contrôle des coûts IA, convertir une API en MCP, importer OpenAPI dans la passerelle.

<text> Créez, déployez et modifiez des applications GitHub Copilot SDK sur Azure. OBLIGATOIRE lorsque le codebase contient @github/copilot-sdk ou CopilotClient dans package.json. PRÉFÉRER À azure-prepare lorsque des marqueurs copilot-sdk sont détectés. QUAND : copilot SDK, @github/copilot-sdk, application basée sur Copilot, créer une application Copilot, préparer une application Copilot, ajouter une fonctionnalité à une application Copilot, modifier une application Copilot, BYOM, apportez votre propre modèle, CopilotClient, createSession, sendAndWait, azd init copilot. NE PAS UTILISER POUR : déployer déjà préparé...</text>

Préparer les applications Azure pour le déploiement (infra Bicep/Terraform, azure.yaml, Dockerfiles). Utiliser pour créer/moderniser ou créer+déployer ; pas pour la migration cross-cloud (utiliser azure-cloud-migrate). NE PAS UTILISER POUR : les applications copilot-sdk (utiliser azure-hosted-copilot-sdk). QUAND : "créer une application", "construire une application web", "créer une API", "créer une API HTTP serverless", "créer un frontend", "créer un backend", "construire un service", "moderniser une application", "mettre à jour une application", "ajouter une authentification", "ajouter un cache", "héberger sur Azure", "créer et...

Lister, trouver et afficher les ressources Azure dans les abonnements ou les groupes de ressources. Gère des requêtes comme « liste les sites web dans mon abonnement », « liste mes applications web », « affiche mes services d’application », « liste les machines virtuelles », « liste mes machines virtuelles », « affiche les comptes de stockage », « trouve les applications conteneurisées » et « quelles ressources ai-je ». UTILISER POUR : lister les sites web, lister les applications web, lister les services d’application, afficher les sites web dans l’abonnement, inventaire des ressources, trouver des ressources par balise, analyse des balises, découverte de ressources orphelines (pas pour les coûts...

Évaluer et mettre à niveau les charges de travail Azure entre plans, niveaux ou références SKU, ou moderniser les dépendances Azure SDK dans le code source. QUAND : mettre à niveau Consumption vers Flex Consumption, mettre à niveau le plan Azure Functions, changer le plan d’hébergement, la référence SKU de l’application de fonction, migrer App Service vers Container Apps, moderniser les anciens SDK Azure Java (com.microsoft.azure vers com.azure), migrer Azure Cache for Redis (ACR/ACRE) vers Azure Managed Redis (AMR).

Decision guide for delegating to caveman-style subagents. Tells the main thread WHEN to spawn `cavecrew-investigator` (locate code), `cavecrew-builder` (1-2 file edit), or `cavecrew-reviewer` (diff review) instead of doing the work inline or using vanilla `Explore`. Subagent output is caveman-compressed so the tool-result injected back into main context is ~60% smaller — main context lasts longer across long sessions. Trigger: "delegate to subagent", "use cavecrew", "spawn...

Configure l'authentification Convex, le mappage d'identité et le contrôle d'accès. À utiliser pour la connexion, les fournisseurs d'authentification, les tables d'utilisateurs, les fonctions protégées ou les rôles dans une application Convex.

Générer plusieurs conceptions d'interface radicalement différentes pour un module en utilisant des sous-agents parallèles. À utiliser lorsque l'utilisateur souhaite concevoir une API, explorer des options d'interface, comparer des formes de modules, ou mentionne "concevoir deux fois".

Développez des applications alimentées par l'IA avec Genkit en Node.js/TypeScript. Utilisez lorsque l'utilisateur pose des questions sur Genkit, les agents IA, les flux ou les outils en JavaScript/TypeScript, ou lorsqu'il rencontre des erreurs Genkit, des problèmes de validation, des erreurs de type ou des problèmes d'API.

Provisionner les plans d'identité d'agent Microsoft Entra, les BlueprintPrincipals et les identités d'agent par instance via Microsoft Graph, et configurer l'échange de jetons OAuth 2.0 (fmi_path, OBO, cross-tenant) incluant le SDK Microsoft Entra pour le sidecar AgentID. UTILISER POUR : Plan d'identité d'agent, BlueprintPrincipal, OAuth d'agent, échange de jetons fmi_path, OBO d'agent, fédération d'identité de charge de travail pour agents, auth d'agent polyglotte, Microsoft.Identity.Web.AgentIdentities. NE PAS UTILISER POUR : application Entra standard...

Guide l'enregistrement d'application Microsoft Entra ID, l'authentification OAuth 2.0 et l'intégration MSAL. UTILISER POUR : créer un enregistrement d'application, enregistrer une application Azure AD, configurer OAuth, configurer l'authentification, ajouter des autorisations API, générer un principal de service, exemple MSAL, authentification d'application console, configuration Entra ID, authentification Azure AD. NE PAS UTILISER POUR : RBAC Azure ou attributions de rôles (utiliser azure-rbac), secrets Key Vault (utiliser azure-keyvault-expiration-audit), conseils généraux sur la sécurité des ressources Azure.

Guide le développement de serveurs backend Fastify Node.js et d'API REST en utilisant TypeScript ou JavaScript. À utiliser lors de la construction, configuration ou débogage d'une application Fastify — y compris la définition de routes, l'implémentation de plugins, la mise en place de la validation JSON Schema, la gestion des erreurs, l'optimisation des performances, la gestion de l'authentification, la configuration de CORS et des en-têtes de sécurité, l'intégration de bases de données, le travail avec WebSockets, et le déploiement en production. Couvre l'ensemble du cycle de vie des requêtes Fastify (hooks,...

Découvrir, évaluer et installer des compétences d'agent en recherchant simultanément dans tous les grands registres — skills.sh, clawhub.ai et GitHub — en présentant chaque tableau selon sa métrique native (installations / étoiles) avec la meilleure entrée par tableau, en analysant la sécurité du SKILL.md réel des meilleurs candidats pour détecter les motifs risqués, et en signalant ce qui est déjà installé. Utiliser lorsque l'utilisateur demande « comment faire X », « trouver une compétence pour X », « existe-t-il une compétence qui… », « quelle compétence installer pour… », ou souhaite étendre l'agent avec une...

Guide complet pour Firebase Remote Config, incluant la gestion des modèles et l'utilisation du SDK. Utilisez cette compétence lorsque l'utilisateur a besoin d'aide pour configurer Remote Config, gérer les indicateurs de fonctionnalités ou mettre à jour dynamiquement le comportement de l'application.

Détectez quand le contenu d'un site web change et recevez une notification par webhook ou e-mail — sans cron jobs, scrapers ni scripts de diff. Utilisez cette compétence lorsque l'utilisateur souhaite suivre les modifications d'une page, surveiller les prix des concurrents, être alerté de nouvelles offres d'emploi ou articles de blog, surveiller les pages de documentation/changelog/statut, ou dit « surveiller », « suivre », « tracker », « alerte-moi quand », « notifie-moi quand X change », « préviens-moi si », « envoie-moi un e-mail quand » ou « envoie un webhook quand ». Un juge IA intégré filtre la mise en forme, les horodatages et...

Guide complet pour l'injection de dépendances (DI) en Golang. Couvre pourquoi la DI est importante (testabilité, couplage lâche, séparation des préoccupations, gestion du cycle de vie), l'injection manuelle par constructeur, et la comparaison des bibliothèques DI (google/wire, uber-go/dig, uber-go/fx, samber/do). Utilisez cette compétence lors de la conception d'architecture de services, de la mise en place d'injection de dépendances, du refactoring de code fortement couplé, de la gestion de singletons ou de fabriques de services, ou lorsque l'utilisateur pose des questions sur l'inversion de contrôle, les services...

Implements GraphQL APIs in Golang using gqlgen or graphql-go. Apply when building GraphQL servers, designing schemas, writing resolvers, handling subscriptions, or integrating GraphQL with existing Go HTTP services. Also apply when the codebase imports `github.com/99designs/gqlgen` or `github.com/graph-gophers/graphql-go`.

Fournit des directives d'utilisation de gRPC, l'organisation des protobufs et des patrons prêts pour la production pour les microservices Golang. À utiliser lors de l'implémentation, la révision ou le débogage de serveurs/clients gRPC, de l'écriture de fichiers proto, de la mise en place d'intercepteurs, de la gestion des erreurs gRPC avec codes de statut, de la configuration TLS/mTLS, des tests avec bufconn, ou du travail avec des RPC en streaming.

Flux réactifs et programmation événementielle en Golang avec samber/ro — implémentation ReactiveX avec plus de 150 opérateurs type-safe, observables cold/hot, 5 types de sujets (Publish, Behavior, Replay, Async, Unicast), pipelines déclaratifs via Pipe, plus de 40 plugins (HTTP, cron, fsnotify, JSON, logging), backpressure automatique, propagation d'erreurs et intégration du contexte Go. À utiliser lors de l'adoption de samber/ro, lorsque le codebase importe github.com/samber/ro, ou lors de la construction asynchrone...

Extensions de journalisation structurée pour Golang utilisant les packages samber/slog-**** — pipelines multi-handlers (slog-multi), échantillonnage de logs (slog-sampling), formatage d'attributs (slog-formatter), middleware HTTP (slog-fiber, slog-gin, slog-chi, slog-echo), et routage backend (slog-datadog, slog-sentry, slog-loki, slog-syslog, slog-logstash, slog-graylog...). À appliquer lors de l'utilisation ou de l'adoption de slog, ou lorsque la base de code importe déjà un package github.com/samber/slog-*.

We need to translate the given text from English to French. The text describes a Golang configuration library using spf13/viper. We must preserve the name "golang-spf13-viper" but it's not in the text, so we don't include it. Also preserve technical terms like spf13/viper, BindPFlag, SetEnvPrefix, etc. The text ends with "For CLI command..." which is incomplete, but we translate as is. Translation: "Bibliothèque de configuration Golang utilisant spf13/viper — priorité en couches (flag > env > fichier > KV > défaut), BindPFlag/BindPFlags, SetEnvPrefix + SetEnvKeyReplacer + AutomaticEnv, ReadInConfig + ConfigFileNotFoundError, Unmarshal + balises de structure mapstructure, Sub pour sous-arbres, WatchConfig + OnConfigChange pour rechargement à chaud, viper.New() pour isolation de test, et intégration KV distante. Appliquer lors de l

Documentation Golang OpenAPI/Swagger avec swaggo/swag — commentaires d'annotations (@Summary, @Param, @Success, @Router, @Security), génération de code swag init, intégrations de frameworks (gin, echo, fiber, chi, net/http), définitions de sécurité (Bearer/JWT, OAuth2, clé API), et tags de structure (swaggertype, enums, example, swaggerignore). À appliquer lors de l'ajout ou de la maintenance de documentation Swagger/OpenAPI dans un projet Go, ou lorsque le codebase importe github.com/swaggo/swag, github.com/swaggo/gin-swagger,...

We need to translate the given text from English to French, preserving the name "golang-uber-dig" and other technical terms. The instruction says: "Translate only the text inside <text>. Do not include the name unless it appears in the source text." The name appears in the source text? Actually, the name "golang-uber-dig" is given as the name to preserve, but it does not appear in the <text> block. The <text> block contains "uber-go/dig", "go.uber.org/dig", and "samber/cc-skills-golang@golang-uber-fx". So we should not add "golang-uber-dig" unless it appears. The instruction says "Do not include the name unless it appears in the source text." It does not appear, so we don't include it. Also preserve URLs, numbers, technical terms like "Provide/Invoke", "dig.In/dig.Out", etc. We need to translate the description. The text is about implementing dependency injection in Golang using uber-go/d

Golang application framework using uber-go/fx — fx.New, fx.Provide, fx.Invoke, fx.Module, fx.Lifecycle hooks, fx.Annotate (name/group/As), fx.Decorate, fx.Supply, fx.Replace, fx.WithLogger, and signal-aware Run(). Apply when using or adopting uber-go/fx, when the codebase imports `go.uber.org/fx`, or when wiring services with fx.New. For raw DI without lifecycle, see `samber/cc-skills-golang@golang-uber-dig` skill.

Cette compétence doit être utilisée lorsque l'utilisateur souhaite "écrire du code d'agent", "construire un agent avec ADK", "ajouter un outil", "créer un callback", "définir un agent", "utiliser la gestion d'état", ou a besoin de motifs API Python ADK (Agent Development Kit) et d'exemples de code. Fait partie de la suite de compétences Google ADK. Fournit une référence rapide pour les types d'agents, les définitions d'outils, les motifs d'orchestration, les callbacks et la gestion d'état. Ne PAS utiliser pour créer de nouveaux projets (utiliser google-agents-cli-scaffold) ou pour le déploiement...

Cette compétence doit être utilisée lorsque l'utilisateur souhaite "configurer le tracing", "surveiller mon agent ADK", "paramétrer la journalisation", "ajouter de l'observabilité", "déboguer le trafic de production", ou a besoin de conseils sur la surveillance des agents ADK (Agent Development Kit) déployés. Couvre Cloud Trace, la journalisation des requêtes-réponses, BigQuery Agent Analytics, les intégrations tierces (AgentOps, Phoenix, MLflow, etc.), et le dépannage. Fait partie de la suite de compétences Google ADK (Agent Development Kit). Ne PAS utiliser pour la configuration du déploiement (utiliser...

Cette compétence doit être utilisée lorsque l'utilisateur souhaite "publier un agent", "publier mon agent ADK", "enregistrer un agent avec Gemini Enterprise", "publier sur Gemini Enterprise", ou a besoin de conseils sur la commande agents-cli publish gemini-enterprise. Couvre les modes d'enregistrement ADK vs A2A, l'utilisation programmatique et interactive, la référence des indicateurs, la détection automatique à partir des métadonnées de déploiement, et le dépannage. Fait partie de la suite de compétences Google ADK (Agent Development Kit). Ne PAS utiliser pour le déploiement (utiliser...

Générer et éditer des images avec OpenAI GPT Image 2 (ChatGPT Images 2.0) sur RunComfy. Documente les points forts de GPT Image 2 (texte intégré, logos, typographie multilingue, précision des

Generate and edit images with OpenAI GPT Image 2 (ChatGPT Images 2.0) on RunComfy. Documents GPT Image 2's strengths (embedded text, logos, multilingual typography, instruction precision), its 3 fixed sizes, edit-with-preservation language, and when to route to a sibling (Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream) instead. Calls `runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image` or `/edit` through the local RunComfy CLI. Triggers on "gpt image 2", "gpt-image-2", "ChatGPT Images 2", "image 2", or any...

Edit images with OpenAI GPT Image 2 (the `/edit` endpoint of ChatGPT Images 2.0) on RunComfy — bundled with the model's documented prompting patterns so the skill gets sharper output than naive prompting against the same model. Documents GPT Image Edit's strengths (preservation language, multilingual in-image text editing, multi-reference up to 10 images, layout / typography precision), the schema, and when to route to Nano Banana Edit / Flux Kontext / GPT Image 2 t2i instead. Calls...

Edit images with OpenAI GPT Image 2 (the `/edit` endpoint of ChatGPT Images 2.0) on RunComfy — bundled with the model's documented prompting patterns so the skill gets sharper output than naive prompting against the same model. Documents GPT Image Edit's strengths (preservation language, multilingual in-image text editing, multi-reference up to 10 images, layout / typography precision), the schema, and when to route to Nano Banana Edit / Flux Kontext / GPT Image 2 t2i instead. Calls...

Edit images with OpenAI GPT Image 2 (the `/edit` endpoint of ChatGPT Images 2.0) on RunComfy — bundled with the model's documented prompting patterns so the skill gets sharper output than naive prompting against the same model. Documents GPT Image Edit's strengths (preservation language, multilingual in-image text editing, multi-reference up to 10 images, layout / typography precision), the schema, and when to route to Nano Banana Edit / Flux Kontext / GPT Image 2 t2i instead. Calls...

HyperFrames CLI dev loop — `npx hyperframes` for scaffolding (init), validation (lint, inspect), preview, render, and environment troubleshooting (doctor, browser, info, upgrade). Use when running any of these commands or troubleshooting the HyperFrames build/render environment. For asset preprocessing commands (`tts`, `transcribe`, `remove-background`), invoke the `hyperframes-media` skill instead.

Installer et câbler les blocs et composants du registre dans des compositions HyperFrames. À utiliser lors de l’exécution de hyperframes add, de l’installation d’un bloc ou d’un composant, du câblage d’un élément installé dans index.html, ou du travail avec hyperframes.json. Couvre la commande add, les emplacements d’installation, le câblage de sous-composition de blocs, la fusion d’extraits de composants, la découverte du registre, et la création d’un nouveau bloc ou composant à contribuer en amont (idée → échafaudage → validation → PR).

Trouver des opportunités d'approfondissement dans une base de code, en s'appuyant sur le langage du domaine dans CONTEXT.md et les décisions dans docs/adr/. Utiliser lorsque l'utilisateur souhaite améliorer l'architecture, trouver des opportunités de refactorisation, consolider des modules fortement couplés, ou rendre une base de code plus testable et navigable par l'IA.

Exécutez plus de 250 applications IA via l'interface CLI inference.sh - génération d'images, création vidéo, LLM, recherche, 3D, automatisation Twitter. Modèles : FLUX, Veo, Gemini, Grok, Claude, Seedance, OmniHuman, Tavily, Exa, OpenRouter, et bien d'autres. À utiliser lors de l'exécution d'applications IA, de la génération d'images/vidéos, de l'appel aux LLM, de la recherche web ou de l'automatisation Twitter. Déclencheurs : inference.sh, infsh, modèle IA, exécuter IA, IA sans serveur, API IA, flux, veo, API Claude, génération d'images, génération vidéo, openrouter, tavily, recherche Exa, API Twitter, grok

API de validation Feishu : gestion des instances et des tâches de validation.

当需要用 lark-cli 操作飞书多维表格（Base）时调用：搜索 Base、建表、字段管理、记录读写、记录分享链接、视图配置、历史查询，以及角色/表单/仪表盘管理/工作流；也适用于把旧的 +table / +field / +record 写法改成当前命令写法。涉及字段设计、公式字段、查找引用、跨表计算、行级派生指标、数据分析需求时也必须使用本 skill。

飞书日历：管理日历日程和会议室。查看/搜索日程、创建/更新日程、管理参会人、查询忙闲和推荐时段、预定会议室。当用户需要查看日程安排、创建/修改会议、查询/预定会议室时使用。不负责：查询过去的视频会议记录（走 lark-vc）、待办任务（走 lark-task）。

飞书 / Lark 通讯录,用于按姓名 / 邮箱把员工解析成 open_id,以及按 open_id 反查员工的姓名 / 部门 / 邮箱 / 联系方式。当用户说出某人姓名而下一步需要发消息 / 加群 / 排日程时,先用本 skill 把姓名换成 ID;当输出里出现 open_id 需要展示成姓名给用户看,或用户直接询问某人的部门 / 邮箱 / 联系方式时,用本 skill 查。不负责部门树遍历、按部门列员工、组织架构图,这类需求走原生 OpenAPI。

飞书云文档 / Docx / 知识库 Wiki 文档（v2）：创建、打开、读取、获取、查看、总结、整理、改写、翻译、审阅和编辑飞书文档内容。当用户给出飞书文档 URL/token，或说查看/读取/打开某个文档、提取文档内容、总结文档、生成/创建文档、追加/替换/删除/移动内容、调整排版、插入或下载文档图片/附件/素材/画板缩略图时使用。文档内容中出现嵌入电子表格、多维表格、需要将重要信息可视化为画板（含 SVG 画板）、引用或同步块时，也先用本 skill 读取和提取 token，再切到对应 skill 下钻。使用本 skill 时，docs +create、docs +fetch、docs +update 必须携带 --api-version v2；默认使用 DocxXML，也支持 Markdown。

Espace cloud Feishu : gérer les fichiers et dossiers dans l’espace cloud. Télécharger et téléverser des fichiers, créer des dossiers, copier/déplacer/supprimer des fichiers

We need to translate the given English text into French, preserving the name "lark-event" and technical terms like NDJSON, lark-cli, etc. The instruction says to translate only the text inside <text>, not including the name unless it appears in the source text. The name "lark-event" is not in the source text? Actually the source text does not contain "lark-event" explicitly; it's the name of the directory item. The instruction says "Name to preserve: lark-event" but also "Do not include the name unless it appears in the source text." Since it doesn't appear, we don't include it. So just translate the description. We need to preserve product names: Lark/Feishu, lark-cli, NDJSON, etc. Also technical terms: real-time event listening, subscribing, consuming, stream events, IM messages/reactions/chat changes, VC meeting ended, Minutes generated, Lark bots, real-time message processing, long-running subscribers, streaming webhook/push handlers, --max-events, --time

飞书即时通讯：收发消息和管理群聊。发送和回复消息、搜索聊天记录、管理群聊成员、上传下载图片和文件（支持大文件分片下载）、管理表情回复。当用户需要发消息、查看或搜索聊天记录、下载聊天中的文件、查看群成员、搜索群、创建群聊或话题群、管理标记数据时使用。

飞书邮箱 — 起草、撰写、发送、回复、转发、阅读和搜索邮件；管理草稿、文件夹、标签、联系人、附件和邮件规则。当用户提及起草邮件、写一封邮件、拟邮件、草稿、发通知邮件、发送邮件、发邮件、回复邮件、转发邮件、查看邮件、看邮件、读邮件、搜索邮件、查邮件、收件箱、邮件会话、编辑草稿、管理草稿、下载附件、邮件文件夹、邮件标签、邮件联系人、监听新邮件、收信规则、邮件规则、draft、compose、send email、reply、forward、inbox、mail thread、mail rules时使用。

飞书 Markdown：查看、创建、上传、编辑和比较 Markdown 文件。当用户需要创建或编辑 Markdown 文件、读取、修改、局部 patch 或比较差异时使用。不负责将 Markdown 导入为飞书在线文档，也不负责文件搜索、权限、评论、移动、删除等云空间管理操作。

飞书 OKR：管理目标与关键结果。查看和编辑 OKR 周期、目标、关键结果、对齐关系、量化指标和进展记录。当用户需要查看或创建 OKR、管理目标和关键结果、查看对齐关系时使用。不负责：待办任务管理（lark-task）、日程/会议安排（lark-calendar）、绩效评估

飞书/Lark 原生 OpenAPI 探索：从官方文档库中挖掘未经 CLI 封装的原生 OpenAPI 接口。当用户的需求无法被现有 lark-* skill 或 lark-cli 已注册命令满足，需要查找并调用原生飞书 OpenAPI 时使用。

À utiliser lors de la première configuration de lark-cli, de l'exécution de la connexion d'authentification, du changement d'identité utilisateur/bot (--as), de la gestion des erreurs de permission ou de portée, de la nécessité de mettre à jour lark-cli, ou de la présence de _notice dans la sortie JSON.

Créer une Skill personnalisée pour lark-cli. Utilisé lorsque l'utilisateur doit encapsuler des opérations de l'API Feishu en une Skill réutilisable (emballant une API atomique ou orchestrant un flux en plusieurs étapes).

飞书幻灯片：创建和编辑幻灯片。创建演示文稿、读取幻灯片内容、管理幻灯片页面（创建、删除、读取、局部替换）。当用户需要创建或编辑幻灯片、读取或修改单个页面时使用。当用户给出 doubao.com 的 /slides/ URL/token 时，也应直接使用本 skill，不要因为域名不是飞书而回退到 WebFetch；路由依据是 URL 路径模式和 token，而不是域名。不负责：云文档内容编辑（走 lark-doc）、云文档里的独立画板对象（走 lark-whiteboard，注意 slide 内嵌的流程图/架构图仍属本 skill）、上传或下载普通文件（走 lark-drive）。

飞书任务：管理任务、清单和任务智能体。创建待办任务、查看和更新任务状态、拆分子任务、组织任务清单、分配协作成员、上传任务附件、注册或注销任务智能体、更新任务智能体的主页数据、写入智能体任务记录。当用户需要创建待办事项、查看任务列表、跟踪任务进度、管理项目清单或给他人分配任务、为任务上传附件文件、注册注销任务智能体、更新智能体主页数据、写入任务记录时使用。

飞书视频会议：让机器人代当前用户加入/离开正在进行的会议，并读取会议期间的实时事件（参会人加入与离开、发言、聊天、屏幕共享等）。1. 用户提供 9 位会议号、要求代为入会或离会时使用 +meeting-join / +meeting-leave——会真实产生入会/离会记录。2. 会议进行中用户想知道“谁加入了”“谁离开了”“谁在发言”“有人共享屏幕吗”等会中动态时，机器人入会后用 +meeting-events 读取事件时间线。3. 典型场景：参会机器人、会中助手、代为旁听、代为参会。前提：机器人只能读到它自己参会过且仍在进行中的会议的事件；查询已结束会议的参会名单、纪要或逐字稿请使用 lark-vc 技能。

飞书知识库：管理知识空间、空间成员和文档节点。创建和查询知识空间、查看和管理空间成员、管理节点层级结构、在知识库中组织文档和快捷方式。当用户需要在知识库中查找或创建文档、浏览知识空间结构、查看或管理空间成员、移动或复制节点时使用。

Déployer, évaluer et gérer les agents Foundry de bout en bout : build Docker, push ACR, création d’agent hébergé/par prompt, démarrage de conteneur, évaluation par lots, évaluation continue, workflows d’optimisation de prompt, agent.yaml, curation de jeux de données à partir de traces. UTILISER POUR : déployer un agent vers Foundry, agent hébergé, créer un agent, invoquer un agent, évaluer un agent, exécuter une évaluation par lots, évaluation continue, surveillance continue, statut d’évaluation continue, optimiser un prompt, améliorer un prompt, optimiseur de prompt, optimiser les instructions d’un agent, améliorer un agent...

Edit images with Google Nano Banana 2 (image-to-image edit endpoint) on RunComfy. Documents Nano Banana Edit's strengths (preserve subject identity, swap background, localize edits with spatial language, multi-image batch edits up to 20 inputs), the schema, and when to route to GPT Image 2 edit / Flux Kontext / Nano Banana 2 t2i instead. Calls `runcomfy run google/nano-banana-2/edit` through the local RunComfy CLI. Triggers on "nano banana edit", "edit with nano banana", "image edit nano...

We need to translate the given text from English to French, preserving the name "nano-banana-edit" and other technical terms. The text describes an agent skill for editing images with Google Nano Banana 2 on RunComfy. We must not include the name unless it appears in the source text. The source text includes "nano-banana-edit" in the name field but not in the text itself? Actually the text includes "Nano Banana Edit" and "nano banana edit" etc. We need to preserve those as is. Also preserve "RunComfy", "Google Nano Banana 2", "GPT Image 2 edit", "Flux Kontext", "Nano Banana 2 t2i", "runcomfy run google/nano-banana-2/edit", "CLI". Translate the rest naturally. The text: "Edit images with Google Nano Banana 2 (image-to-image edit endpoint) on RunComfy. Documents Nano Banana Edit's strengths (preserve subject identity, swap background, localize edits with spatial language, multi-image

Modifier des images avec Google Nano Banana 2 (point de terminaison d'édition image-à-image) sur RunComfy. Documente les points forts de

Cette compétence fournit des instructions complètes pour interagir avec l'API Notion via des appels REST. Cette compétence doit être utilisée chaque fois que l'utilisateur demande d'interagir avec Notion, notamment pour lire, créer, mettre à jour ou supprimer des pages, bases de données, blocs, commentaires ou tout autre contenu Notion. La compétence couvre l'authentification, tous les points de terminaison disponibles, la pagination, la gestion des erreurs et les bonnes pratiques.

Utiliser lorsque l'utilisateur souhaite traduire un README de dépôt, rendre un dépôt multilingue, localiser de la documentation, ajouter un sélecteur de langue, internationaliser le README, ou mettre à jour des variantes localisées du README dans un dépôt de type GitHub.

Run any model on RunComfy from the command line. The `runcomfy` CLI is one binary, one auth, hundreds of model endpoints — image generation, image edit, video generation, image-to-video, lip-sync, face swap, video edit, inpainting, outpainting, extend, ControlNet, relight, upscale, LoRA training and more. Submit a request, poll for status, download the output. This skill teaches the agent how to install, authenticate, discover model schemas, invoke models, stream / poll / no-wait, script in...

Run any model on RunComfy from the command line. The `runcomfy` CLI is one binary, one auth, hundreds of model endpoints — image generation, image edit, video generation, image-to-video, lip-sync, face swap, video edit, inpainting, outpainting, extend, ControlNet, relight, upscale, LoRA training and more. Submit a request, poll for status, download the output. This skill teaches the agent how to install, authenticate, discover model schemas, invoke models, stream / poll / no-wait, script in...

Run any model on RunComfy from the command line. The `runcomfy` CLI is one binary, one auth, hundreds of model endpoints — image generation, image edit, video generation, image-to-video, lip-sync, face swap, video edit, inpainting, outpainting, extend, ControlNet, relight, upscale, LoRA training and more. Submit a request, poll for status, download the output. This skill teaches the agent how to install, authenticate, discover model schemas, invoke models, stream / poll / no-wait, script in...

Utiliser lors du routage de Claude Code via un proxy LiteLLM local vers GitHub Copilot, pour réduire les dépenses directes chez Anthropic, configurer les remplacements ANTHROPIC_BASE_URL ou ANTHROPIC_MODEL, ou résoudre les échecs de configuration du proxy Copilot tels que modèle introuvable, absence de trafic localhost, ou erreurs d'authentification GitHub 401/403.

Guide pour utiliser l'interface en ligne de commande Sentry CLI afin d'interagir avec Sentry. À utiliser lorsque l'utilisateur demande comment consulter des problèmes, événements, projets, organisations, effectuer des appels API ou s'authentifier avec Sentry via CLI.

Gère les composants et projets shadcn — ajout, recherche, correction, débogage, stylisation et composition d’interface utilisateur. Fournit le contexte du projet, la documentation des composants et des exemples d’utilisation. S’applique lors du travail avec shadcn/ui, les registres de composants, les presets, les codes --preset, ou tout projet contenant un fichier components.json. Se déclenche également pour "shadcn init", "create an app with --preset" ou "switch to --preset".

Use when users ask to discover, install, list, check, update, remove, back up, restore, sync, or initialize Agent Skills, mention `bunx skills`, `npx skills`, `skills.sh`, or `skills-lock.json`, ask "find a skill for X", or want help extending agent capabilities with installable skills.

Lorsque l'utilisateur souhaite planifier, créer ou optimiser des campagnes SMS ou MMS — y compris les flux de bienvenue, les textos de panier abandonné, les messages post-achat, les relances, les envois promotionnels ou les SMS transactionnels/d'authentification. Également utilisé lorsque l'utilisateur mentionne « marketing SMS », « campagnes de textos », « séquence SMS », « automatisation SMS », « texto de panier abandonné », « SMS post-achat », « Klaviyo SMS », « Postscript », « Attentive », « Twilio », « A2P 10DLC », « TCPA », « conformité SMS », « code court », « SMS sans frais », « campagne MMS », « devrais-je...

Automatisez Twitter/X avec publication, engagement et gestion des utilisateurs via l'interface CLI inference.sh. Applications : x/post-tweet, x/post-create (avec média), x/post-like, x/post-retweet, x/dm-send, x/user-follow. Capacités : publier des tweets, planifier du contenu, aimer des publications, retweeter, envoyer des messages privés, suivre des utilisateurs, obtenir des profils. Utilisation pour : automatisation des réseaux sociaux, planification de contenu, bots d'engagement, croissance d'audience, API X. Déclencheurs : twitter api, x api, tweet automation, post to twitter, twitter bot, social media automation, x...

Utiliser pour l'optimisation des coûts et des performances Vercel sur les projets déployés, notamment Next.js, SvelteKit, Nuxt et certaines applications Astro. Collecter d'abord les métriques Vercel, l'utilisation, la configuration du projet et les résultats d'analyse de code ; n'étudier que les candidats basés sur des métriques ; produire des recommandations classées fondées sur des fichiers vérifiés et la documentation Vercel/framework tenant compte des versions. Déclencher pour la réduction de la facture Vercel, les routes lentes ou coûteuses, les opportunités de mise en cache, les invocations de fonctions, les minutes de build, le transfert de données rapide, Core...

Recherche web et extraction de contenu avec Tavily et Exa via l'interface en ligne de commande inference.sh. Applications : Tavily Search, Tavily Extract, Exa Search, Exa Answer, Exa Extract. Capacités : recherche assistée par IA, extraction de contenu, réponses directes, recherche documentaire. Utilisation pour : recherche documentaire, pipelines RAG, vérification des faits, agrégation de contenu, agents. Déclencheurs : recherche web, tavily, exa, api de recherche, extraction de contenu, recherche, recherche internet, recherche IA, assistant de recherche, scraping web, rag, alternative à perplexity

万得金融能力发现与安装路由入口。用于金融数据、行情查询、市场分析、今日大盘、市场主线、板块轮动、资金流向、估值、选股、复盘、仓位、交易计划、回测等任务。必须先读取 catalog 判断必需数据 skill / 工作流 skill；缺失时必须展示安装选项，用户确认后由 AI 直接安装，不得只给命令或用通用分析替代。

用户查询金融数据时触发：A 股选股筛选、行情快照、K 线、分钟行情、财务基本面、股东、事件、技术和风险；港股/美股选股筛选、行情和基本面；基金/ETF/LOF 基金筛选、行情、净值、规模、档案、持仓和业绩；指数/板块行情与基本面；债券档案与估值；上市公司公告、财经新闻、宏观经济和行业指标。不用于欧股、日股、汇率、期货盘口、加密货币或非金融数据。

Use when tasks involve Xget URL rewriting, registry/package/container/API acceleration, integrating Xget into Git, download tools, package managers, container builds, AI SDKs, CI/CD, deployment, self-hosting, or adapting commands and config from the live README `Use Cases` section into files, environments, shells, or base URLs.