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用于处理建议、定价、自动缩放、业务流程、连接故障排除、容量预留及 Essential Machine… 的 Azure VM 和 VMSS 路由器

从使用量和支出数据中识别 Azure 成本节约。用于：优化 Azure 成本，减少 Azure 支出/费用，分析 Azure 成本，查找成本…

来自 Supabase 的 Postgres 性能优化与最佳实践。在编写、审查或优化 Postgres 查询、Schema 设计或……时，请使用此技能。

统一的 Azure 成本管理：查询历史成本、预测未来支出并进行优化以减少浪费。触发条件："Azure costs"、"Azure spending"、…

在 RunComfy 上使用 Flux 2 Klein（Black Forest Labs 推出的 Flux 2 蒸馏快速变体）生成图像——内置该模型官方文档的提示词模式，使该技能能获得比直接调用同一模型更精准的输出。详细说明了 Flux 2 Klein 的优势（亚秒级延迟、多参考品牌风格、声明式主体优先提示词）、步数策略（4-8 步用于快速迭代，约 25 步用于精修）、9B 与 4B 变体的权衡，以及何时应转用 Flux 2 Pro / Seedream 5 / GPT Image 2。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/9b/text-to-image`（或 `/4b/`）。在触发词为 "flux 2 klein"、"flux-2-klein"、"flux klein"、"BFL flux 2"，或任何明确要求使用此模型生成时触发。

当用户想要优化、改进或提升任何营销页面的转化率时——包括主页、落地页、定价页、功能页或……

当用户希望优化注册后的引导流程、用户激活、首次运行体验或价值实现时间时使用。当用户提及“onboarding…”时也可使用。

当用户想要优化任何非注册/报名表单时——包括潜在客户捕获表单、联系表单、演示请求表单、申请表单……

从任意 URL 提取纯净的 Markdown，包括 JavaScript 渲染的 SPA。当用户提供 URL 并希望获取其内容，或者提到“scrape”、“grab”、“fetch”、“pull”、“get the page”、“extract from this URL”或“read this webpage”时，请使用此技能。支持处理 JS 渲染页面和多个并发 URL，并返回针对 LLM 优化的 Markdown。对于任何网页内容提取，请使用此技能代替 WebFetch。

用于创建针对 Slack 优化的动态 GIF 的知识与实用工具。提供约束条件、验证工具和动画概念。当用户请求……时使用

当用户希望审查或优化 App Store 或 Google Play 的应用详情页时使用。当用户提到“ASO 审查”、“应用商店优化”、“优化……”时也应使用。

在设计或审查 PostgreSQL 专属 schema 时使用此技能。涵盖最佳实践、数据类型、索引、约束、性能模式以及……

精通 ES6+ 特性，包括 async/await、解构、展开运算符、箭头函数、Promise、模块、迭代器、生成器以及函数式…

使用 Tavily 的 LLM 优化搜索 API 搜索网页。返回包含内容片段、评分和元数据的相关结果。在需要查找网页…时使用。

专注于 PostgreSQL 特性的开发助手，涵盖其独有功能、高级数据类型和专属特性。包括 JSONB…

通用 SQL 性能优化助手，提供全面的查询调优、索引策略和跨所有 SQL 的数据库性能分析…

PostgreSQL-specific code review assistant focusing on PostgreSQL best practices, anti-patterns, and unique quality standards. Covers JSONB operations, array…

Expert skill for building web-based game engines and games using HTML5, Canvas, WebGL, and JavaScript. Use when asked to create games, build game engines,…

评估和改进 AI 智能体输出的模式与技术。在以下场景使用此技能： - 实现自我批评与反思循环 - 构建面向高质量生成的评估器-优化器流水线 - 创建测试驱动的代码精化工作流 - 设计基于评分标准或以 LLM 为评判的评估系统 - 为智能体输出（代码、报告、分析）添加迭代改进机制 - 衡量并提升智能体响应质量

Generate production-ready Python code using Dataverse SDK with error handling, optimization, and best practices