提示专家是“语言核心”的大师。 2026年，提示已经从简单的文字指令演变为架构编排。该技能侧重于优化推理模型（o3、Gemini 3 Pro）、实现思想树等高级逻辑框架，以及构建允许代理一致行动和推理的自主 ReAct 循环。我们不只是与人工智能“交谈”；我们还与人工智能“交谈”。我们设计它的认知行为。

mcp-expert 是用于构建和管理模型上下文协议 (MCP) 生态系统的权威资源。到 2026 年，MCP 将成为自主 AI 代理的支柱，使它们能够导航复杂的数据、与旧版 API 交互并呈现动态用户界面。该技能涵盖整个生命周期 - 从主动加入到高级 MCP 应用程序开发和高安全性服务器编排。

在生成任何看起来带有 Anthropic 品牌的视觉输出时使用此技能：绘图、图表、图表、幻灯片或网页。

这项技能使座席能够根据“人工智能作为新员工”的理念系统地优化提示。它应用结构、上下文和技术增强来确保人工智能模型以最大的清晰度和精度执行任务。

掌握 TypeScript 高级类型系统的综合指南，包括泛型、条件类型、映射类型、模板文字类型和实用程序类型，用于构建健壮、类型安全的应用程序。

在需要修改项目时，用一个位于项目根目录的 CSV 文件把工作拆成可勾选的步骤；在推进过程中持续更新；全部完成后删除该 CSV，避免把临时清单遗留或提交进仓库。

帮助安装技能。默认情况下，这些来自 https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated ，但用户也可以提供其他位置。

该技能为创建有效技能提供了指导。

通过 gitmcp.io MCP 服务访问 GitHub 存储库文档和代码。

针对错误、功能或任务创建详细的分阶段实施计划。

针对错误、功能或任务创建详细的分阶段实施计划。您可以通过冲刺和原子任务制定分阶段实施计划。

使用编排模式。解析计划文件并将任务委托给并行子代理。

从 shell 中使用 OpenAI 开发人员文档 MCP 服务器来搜索和获取权威文档。始终为 OpenAI 平台工作执行此操作，而不是依赖记忆或非官方来源。

浏览器自动化，可在脚本执行期间维护页面状态。编写小型的、重点突出的脚本来逐步完成任务。一旦您证明了工作流程的一部分并且需要完成重复的工作，您就可以编写一个脚本来在单次执行中完成重复的工作。

通过 Context7 API 检索当前的库文档。

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BrowserPilot Executor 通过 HTTP API 提供全面的浏览器自动化功能。您可以控制浏览器导航、与页面元素交互、提取数据以及分析页面结构。

一个基于 Rust 的快速无头浏览器自动化 CLI，具有 Node.js 后备功能，使 AI 代理能够通过结构化命令导航、单击、键入和快照页面。

你是仓颉语言文档检索专家。根据用户查询意图，智能选择最优检索策略，准确定位相关文档。

除非用户或现有模板另有说明