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Set up and use 1Password CLI (op). Use when installing the CLI, enabling desktop app integration, signing in (single or multi-account), or reading/injecting/running secrets via op.
Build CLI applications with TimeWarp.Nuru - a .NET route-based CLI framework with web-style routing, source generators, and AOT support. Use when creating CLI tools, defining commands/queries, adding parameters or options, testing CLI output, or working with TimeWarp.Nuru.
Expert guidance for working with Dagster and the dg CLI. ALWAYS use before doing any task that requires knowledge specific to Dagster, or that references assets, materialization, components, data tools or data pipelines. Common tasks may include creating a new project, adding new definitions, understanding the current project structure, answering general questions about the codebase (finding asset, schedule, sensor, component or job definitions), debugging issues, or providing deep information about a specific Dagster concept. --- ## dg CLI The `dg` CLI is the recommended way to programmatically interact with Dagster (adding definitions, launching runs, exploring project structure, etc.). It is installed as part of the `dagster-dg-cli` package. If a relevant CLI command for a given task exists, always attempt to use it. ONLY explore the existing project structure if it is strictly necessary to accomplish the user's goal. In many cases, existing CLI tools will have sufficient understanding of the project structure, meaning listing and reading existing files is wasteful and unnecessary. Almost all `dg` commands that return information have a `--json` flag that can be used to get the information in a machine-readable format. This should be preferred over the default table output unless you are directly showing the information to the user. ## UV Compatibility Projects typically use `uv` for dependency management, and it is recommended to use it for `dg` commands if possible: ```bash uv run dg list defs uv run dg launch --assets my_asset ``` ## Core Dagster Concepts Brief definitions only (see reference files for detailed examples): - **Asset**: Persistent object (table, file, model) produced by your pipeline - **Component**: Reusable building block that generates definitions (assets, schedules, sensors, jobs, etc.) relevant to a particular domain. ## CRITICAL: Always Read Reference Files Before Answering NEVER answer from memory or guess at CLI commands, APIs, or syntax
Interact with GitHub via gh CLI
Set up and use 1Password CLI (op). Use when installing the CLI, enabling desktop app integration, signing in (single or multi-account), or reading/injecting/running secrets via op.
This skill should be used to review and audit the bt CLI for adherence to CLI best practices from clig.dev AND internal codebase patterns. It checks source code for help text, flags, error handling, output formatting, subcommand structure, pattern consistency, and more. Triggers on "review my code", "audit the CLI", "check CLI best practices", or /bt-review. --- # CLI Best Practices Review Audit the `bt` CLI codebase against two reference documents: 1. **clig.dev guidelines** — industry CLI best practices 2. **bt codebase patterns** — established internal conventions for consistency ## When to Use - When a user asks to review, audit, or check the CLI - When triggered via `/bt-review` - After implementing new commands or subcommands - Before releases to ensure CLI quality ## Review Process ### 1. Scope the Review
This skill should be used when the user asks to "log in", "check auth", "create API key", "revoke API key", "check health", "submit feedback", "view audit log", "feature flags", "shell completions", "account details", "accept terms", "validate token", "elnora setup", or any task involving Elnora Platform authentication, administration, or diagnostics. --- # Elnora Admin & Diagnostics Authentication, API key management, account settings, health checks, feature flags, audit logs, feedback, and shell completions. ## Invocation ``` CLI="uv run --project ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} elnora" ``` ## Authentication ### Login ```bash $CLI auth login $CLI --compact auth login --api-key <KEY> ``` Interactive login prompts for the API key and saves to `~/.elnora/config.toml`. The `--api-key` flag is insecure (visible in process listings) -- prefer interactive prompt or env var. Keys must start with `elnora_live_` and be 20+ characters. ### Check Auth Status ```bash $CLI --compact auth status # -> {"authenticated":true,"totalProjects":N} ``` Quick way to verify the CLI is properly configured. ### Logout ```bash $CLI --compact auth logout # -> {"loggedOut":true,"removed":"~/.elnora/config.toml"} ``` Removes saved credentials from disk. ### Validate Token ```bash $CLI --compact auth validate $CLI --compact auth validate --token <TOKEN> ``` Validates the current API key (or a specific token). Useful for debugging auth issues. ## API Key Management ### Create API Key ```bash $CLI --compact api-keys create --name "CI Pipeline" $CLI --compact api-keys create --name "Agent Key" --scopes "read,write" ``` | Flag | Required | Notes | |------|----------|-------| | `--name` | Yes | Key name for identification | | `--scopes` | No | Comma-separated scope list | **IMPORTANT:** The key value is only shown once in the response. Store it securely. ### List API Keys ```bash $CLI --compact api-keys list ``` ### Revoke API Key ```bash $CLI --compact api-keys revoke <KEY_ID> # -> {"revoked":true,"keyId":"..
Set up and use 1Password CLI (op). Use when installing the CLI, enabling desktop app integration, signing in, or reading/injecting/running secrets via op.
Set up and use 1Password CLI (op). Use when installing the CLI, enabling desktop app integration, signing in (single or multi-account), or reading/injecting/running secrets via op.
AI驱动的电商评论深度分析工具,支持CLI本地模式和Gemini增强模式。提供22维度智能标签、黑金奢华可视化看板、四位一体VOC系统(6套3D头像)。 触发词使用场景: - 用户需要分析电商产品评论(Amazon/eBay/AliExpress等) - 用户想要生成产品洞察报告和机会点分析 - 用户需要从评论中提取用户画像和VOC - 用户需要创建专业的可视化分析看板 - 用户提到"电商评论分析"、"评论分析"、"竞品分析"、"用户洞察"、"VOC分析"等关键词 核心能力: - 双模洞察系统: CLI本地模式(使用内置模型) + Gemini增强模式(API付费) - 22维度智能标签系统: 人群/场景/功能/质量/服务/体验/市场/情感 - 黑金奢华可视化看板: 董事会高管汇报级别HTML报告 - 四位一体VOC系统: 6套3D头像,立体化用户画像 - 三位一体输出: CSV标签数据 + Markdown洞察报告 + HTML可视化看板 强制交互约束(绝对级): ❗ 无论任何情况,当用户触发评论分析时,AI Agent 必须先通过 AskUserQuestion 工具依次向用户收集以下三个参数,再执行分析命令: 1. 分析数量(多少条评论) 2. AI引擎模式(CLI/混动/Gemini) 3. 报告署名 严禁自行填充默认值或猜测用户意图。这是本 Skill 的最高优先级规则。 如果用户明确表示"都用默认值"或"你决定",才可以使用默认值(100条/模式1/AI Assistant)。 渐进式披露逻辑: 1. 首次使用时,引导用户克隆主仓库并安装依赖 2. 提供清晰的快速开始命令和参数说明 3. 遇到问题时,引导用户查看主仓库文档 4. 强调双模洞察系统的成本差异和使用场景 技术要求: - Python 3.9+ - Claude Code CLI(CLI本地模式必需) - Gemini API Key(Gemini增强模式可选)
skill-sample/ ├─ SKILL.md ⭐ 必备：技能说明入口：用途 / 安装 / 用法 / 示例 / 依赖 ├─ manifest.sample.json ⭐ 推荐：机器可读元信息：用于索引 / 校验 / 自动填表 ├─ LICENSE.sample ⭐ 推荐：授权与使用范围：开源 / 限制 / 商用说明 ├─ scripts/ │ └─ example-run.py ✅ 可运行示例脚本：让用户导入后立刻验证“能用” ├─ assets/ │ ├─ example-formatting-guide.md 🧩 输出规范：统一排版 / 结构 / 风格 │ └─ example-template.tex 🧩 模板资源：报告/文档模板，快速生成标准产物 └─ references/ 🧩 参考资料库：方法论 / 结构指南 / 最佳实践 ├─ example-ref-structure.md 🧩 结构参考：章节框架 / 目录组织 ├─ example-ref-analysis.md 🧩 分析参考：常用套路 / 指标口径 └─ example-ref-visuals.md 🧩 视觉参考：图表规范 / 可视化建议
更多 Agent Skills 规范 详见Anthropic官方文档：https://agentskills.io/home
├─ ⭐ 必备：YAML Frontmatter（必须存在，放在文件最顶部） │ ├─ ⭐ name ：技能唯一名；须符合命名规则，并建议与目录名一致 │ └─ ⭐ description ：技能描述；建议包含触发关键词（便于检索/匹配） │ ├─ ✅ 可选：Frontmatter 扩展字段（规范允许，但非强制） │ ├─ ✅ license ：许可证标识（也可配合单独 LICENSE 文件） │ ├─ ✅ compatibility ：兼容性/运行环境要求（仅在确实有限制时写） │ ├─ ✅ metadata ：任意键值对（如 author/version/source_url 等） │ └─ 🧩 allowed-tools ：允许工具白名单（规范标注为 experimental） │ └─ ✅ 推荐：Markdown 正文（自由格式，但建议按“渐进式披露”组织） ├─ ✅ Overview / Purpose ：一句话说明目标 + 不做什么（边界） ├─ ✅ When to use ：触发条件/适用场景（让模型/用户知道何时调用） ├─ ✅ Step-by-step ：步骤化流程（最好 3–6 步，保证可复现） ├─ ✅ Inputs / Outputs ：输入格式、输出格式、产物位置（文件/文本/JSON等） ├─ ✅ Examples ：至少 1 个可复制示例（越“能跑”越好） ├─ 🧩 Files & References ：引用assets/、references/、scripts/（相对路径） ├─ 🧩 Edge cases ：边界情况/限制（大文件、速率限制、失败回退） ├─ 🧩 Troubleshooting ：常见错误与解决（依赖缺失、路径不对、权限问题） └─ 🧩 Safety notes ：涉及联网/写文件/执行命令时给出提醒（建议写）
在 GitHub 和各类社区里，技能文件分散、难检索、也难判断是否可靠。SkillWink 把开源技能集中整理成可搜索、可筛选、可直接下载使用的技能库，让你更快找到“正好能用”的那一个。并且支持在SkillWink上直接上传skills。
我们提供 AI 语义搜索 + 关键字检索，支持 版本更新与多维排序（下载/点赞/评论/更新），并为每个技能提供 SKILL.md 开放标准与来源信息。你还可以在详情页直接 评论讨论、交流用法与改进建议。
快速上手：
支持下载与导入 skills（.zip/.skill），本地放置后即可生效：
~/.claude/skills/（Claude Code）
~/.codex/skills/（Codex CLI）
~/.gemini/skills/（Gemini CLI）
同一份 SKILL.md 跨平台通用。
你需要了解的：技能是什么、怎么运行的、怎么找、怎么导入、怎么判断可信、怎么参与共建。
这里的“skills（技能）”是一种可复用的任务能力包，通常包含 SKILL.md 说明（用途、输入输出、使用方法）以及可选的脚本/模板/示例文件。
你可以把它理解为：给 AI 助手或工具链用的“插件说明书 + 资源包”，可被反复安装与分享。
技能系统采用“渐进式披露”策略，高效管理上下文信息，具体流程如下：
发现阶段：系统启动时，智能体仅加载各技能的名称与简要描述——信息精简，足以判断其适用场景，避免冗余加载。
激活阶段：当任务需求与某技能描述匹配时，智能体才将对应的完整 SKILL.md 说明文档动态载入上下文。
执行阶段：智能体严格遵循文档指引执行操作，并按需调用关联文件或运行内置代码模块。
核心优势：该设计使智能体始终保持轻量高效，同时具备“按需扩展上下文”的能力，既保障响应速度，又确保复杂任务拥有充分执行依据。
推荐 3 种方式组合使用：
注：以上导入方式文件大小控制在10M之内。
常见路径如下（不同系统略有差异，以你本机为准）：
同一份 SKILL.md 通常可以跨工具复用。你在 SkillWink 导入后，也可以查看“放置指引/安装说明”。
可以。很多技能本质是标准化说明 + 资源，只要目标工具支持读取该格式，就能共享使用。
比如：检索类技能 + 写作类技能 + 自动化脚本，形成“发现 → 处理 → 输出”的工作流。
一部分skills来源于公开的 GitHub 仓库。我们会筛掉低质量仓库（至少 2 星），并扫描基本质量指标，还有一部分是SkillWink平台的创作者独立上传的。作为使用者，在安装前应始终审查代码，对安全问题负责。
最常见原因是这几类：
我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前：
