热门 Agent Skills

Execute Python code in a safe sandboxed environment via [inference.sh](https://inference.sh).

caveman-stats 技能直接从 Claude Code 会话日志中读取真实令牌使用量和预估节省量，并在 /caveman-stats 命令触发时显示。

Caveman at maximum compression: fragments, one word when one word is enough, each fact once.

审查 Caveman learn 报告，经用户同意后应用降低 token 成本的修复，并报告节省情况。

caveman-explore 是一个只读的仓库探索工具，用于快速定位代码位置并返回简洁的路径:行号引用。

Landing page conversion optimization with layout rules, hero section design, and CTA psychology.

AI product photography with studio lighting, lifestyle shots, and packshot conventions.

Film and video storyboarding with shot vocabulary, continuity rules, and panel layout.

YouTube thumbnail design with specific dimensions, contrast rules, and mobile preview optimization.

App Store and Google Play screenshot creation with exact platform specs.

Video ad creation with exact platform-specific specs for TikTok, Instagram, YouTube, Facebook, LinkedIn.

Product Hunt launch optimization with specific specs, timing, and gallery strategy.

Character consistency across AI-generated images with reference sheets and LoRA techniques.

Still-to-video conversion guide: model selection, motion prompting, and camera movement.

Structured competitive analysis with feature matrices, SWOT, positioning maps, and UX review.

在声称工作完成、修复或通过之前，必须先运行验证命令并确认输出，始终以证据为先。

Execute Python code in a safe sandboxed environment via [inference.sh](https://inference.sh).

安全重构技能：在保持行为不变的前提下，通过验证边界来指导代码结构重组。

将 Caveman 的仅报告仓库观察转化为操作者选择的优化候选，并进行配对基线/候选评估。

Web search and content extraction with Tavily and Exa via inference.sh CLI.

Execute Python code in a safe sandboxed environment via [inference.sh](https://inference.sh).

Render videos from React/Remotion component code via inference.sh.

在修改代码前，先诊断模糊故障，基于证据排序假设，并报告原因与证据。

Caveman in Classical Chinese: 文言文 register, far fewer characters, technical terms verbatim.

在最窄的责任层修复缺陷和小行为变更，确保回归证明和相关测试通过。

验证现有工作是否满足验收条件，不扩大范围，适用于纯验证任务、完成度检查、聚焦门禁运行和最后一公里证明。

使用基于令牌的身份验证，通过 Vercel CLI 部署和管理 Vercel 上的项目。

Web search and content extraction with Tavily and Exa via inference.sh CLI.

以精益方式构建功能，避免过度设计，聚焦于明确的范围和停止条件。

Render videos from React/Remotion component code via inference.sh.

实现可逆且兼容性安全的迁移，适用于需要回滚和保留证明的模式、数据、API、协议、配置或依赖迁移。

发现当前仓库中的所有 LLM 工作流并为其打上标签，以便 Caveman Cloud 按实际功能对支出进行分组。

以只读方式审查 Caveman Cloud 证据：成本、Cave Score、Cave Plan、工作流、追踪、延迟、错误、压缩和已验证节省。

通过 Caveman Cloud 网关连接当前仓库，以零行为变化的方式测量每次 LLM 请求的成本、令牌和延迟。

检查 Caveman Cloud 的评估门控实验生命周期，并阻止不安全的执行操作。

通过命令行自动化浏览器交互、测试网页并处理 Playwright 测试。

审计落地页、销售页或结账页的转化漏洞，并按预期收入影响排序返回修复清单。

Web search and content extraction with Tavily and Exa via inference.sh CLI.

Render videos from React/Remotion component code via inference.sh.

Execute Python code in a safe sandboxed environment via [inference.sh](https://inference.sh).

将产品转化为具体的多步骤销售漏斗规格，包括页面结构、价格阶梯、文案大纲和每个步骤的指标。

执行书面实施计划，并在独立会话中通过审查检查点进行。

根据实际总成本和锁定效应，为您的具体情况选择落地页或销售漏斗平台。

通过 MCP 工具调用为 AI 代理提供真实浏览器，支持启动、导航、点击、填写、截图、提取文本和运行 JS，并具备内核级真实设备指纹和持久化配置文件。

Create AI avatar and talking head videos via inference.sh CLI.

设计并实现一键式购买后追加销售和降级销售，在不损害主转化率的前提下提高平均订单价值。

设置服务器端转化跟踪，确保在iOS限制、广告拦截器和Cookie丢失的情况下，向Facebook、TikTok、Google和Bing准确报告购买行为。

验证浏览器配置文件是否真正相互隔离，而非仅凭假设——检查时区与出口IP的一致性、WebRTC仅暴露代理、Canvas和WebGL哈希在重启后保持稳定，以及确保不同配置文件之间不共享身份、Cookie或地址。