JSON

continuous-learning 會自動從 Claude Code 的對話工作階段中擷取可重複使用的模式，並將它們儲存為已學習的技能。它採用 Stop-hook 流程，支援在 config.json 中設定可調整的門檻值，特別適合想要一份實用的 continuous-learning 會話結尾擷取指南的技能作者、repo 維護者與進階使用者。

json-canvas 可協助建立與編輯有效的 .canvas 檔案，適用於 Obsidian 風格看板，並正確處理節點、邊、ID、座標、群組與參照。

obsidian-bases 可協助建立與編輯 Obsidian `.base` 檔案，支援篩選器、公式、摘要，以及表格、卡片、清單或地圖檢視。特別適合把筆記中繼資料轉成可實際運作的知識庫檢視，並可透過技能檔案提供的 YAML 驗證與函式參考指引，降低出錯機率。

baoyu-imagine 是一個支援多家供應商的圖像生成 skill，提供具型別的 CLI、必要的 EXTEND.md 設定、參考圖片支援、長寬比控制，以及可在 OpenAI、Azure OpenAI、Google、OpenRouter、DashScope、MiniMax、Jimeng、Seedream 與 Replicate 間執行批次產圖。

dummy-dataset 可產生接近真實的測試資料，輸出格式包含 CSV、JSON、SQL 或 Python script。它可用於 mock dataset、demo、資料庫種子資料、QA 與資料清理；你可以定義欄位、列數與限制條件，生成更像真的範例紀錄。

針對使用者留存、互動衰減與功能採用，按 cohort 進行 cohort-analysis。這項 cohort-analysis 技能是為 Data Analysis 工作流程設計的，適合需要驗證、計算、視覺化，以及從結構化使用者行為資料中提煉清楚洞察的情境。

使用 huggingface-datasets 技能來處理 Hugging Face Dataset Viewer API 工作流程：驗證資料集、解析 splits、預覽與分頁列資料、搜尋文字、套用篩選條件，並取得 parquet 連結或統計資訊。這是一份實用的 huggingface-datasets 指南，適合只讀的資料集探索。

sarif-parsing 是一個掃描後技能，用來讀取、篩選、去重、摘要與轉換來自 CodeQL、Semgrep 等工具的 SARIF 2.1.0 結果。當你已經有掃描輸出，並且需要清楚的解析、彙整，或可直接用於 CI/CD 的轉換時，就適合使用它。它不負責執行掃描。

interpreting-culture-index 可協助解讀 Culture Index 問卷、個人檔案匯出內容，以及相關的招募或教練筆記。這個 interpreting-culture-index 技能適合用於職務適配、團隊動態、倦怠風險、候選人回饋簡報、入職規劃與衝突調解。它強調依箭頭相對位置來閱讀、檢查反模式，以及產出實用的分析結果，支援資料分析與決策判斷。

plugin-forge 可協助 Claude Code 外掛作者快速建立外掛結構、管理 `plugin.json` 與 marketplace 中繼資料、加入 commands 或 skills 等元件、進行本機測試，並透過內附的輔助腳本與工作流程參考，讓版本資訊維持同步。

openapi-to-typescript skill 可協助你將 OpenAPI 3.0 的 JSON 或 YAML 規格轉成 TypeScript 介面、endpoint 的 request/response 型別，以及執行期型別守衛。當你手上已經有有效的 API spec，並希望用一套有結構的流程來做驗證、產生型別並將輸出存成 `types/api.ts` 這類檔案時，就很適合使用。

vega 是一個圖表撰寫技能，可將結構化資料轉成互動式、以資料驅動的視覺化圖表；多數情況使用 Vega-Lite，進階版面則使用 Vega。當你有真實資料欄位，並且需要合法的 JSON 規格時，可用來製作長條圖、折線圖、散點圖、熱度圖、面積圖、堆疊圖與多序列圖表。

canvas 可建立 JSON Canvas 圖表，支援自由定位與明確的 x/y 座標。適合用在心智圖、知識圖譜、概念圖、規劃板，以及其他以空間佈局比順序更重要的 Diagramming 工作流程。它不適合流程圖或資料圖表。當你需要可編輯的節點、連結與結構化版面時，請使用 canvas skill。

obsidian-bases 可協助建立與編輯有效的 Obsidian `.base` 檔案，涵蓋 YAML 視圖、篩選器、公式、屬性與摘要。特別適合 Knowledge Bases 工作流程，當你需要 table、cards、list 或 map 視圖，又想減少 schema 判斷與摸索成本時很實用。

json-canvas 可協助代理為 Obsidian 與其他 JSON Canvas 應用建立與編輯有效的 `.canvas` 檔案。可用來產生結構正確的節點、連線、群組、位置與圖層順序，適合心智圖、流程圖與輕量型圖表工作流程。

veo-3.2-prompter 是一項用於 Google Veo 3.x 工作流程的提示設計技能，可將混合素材與初步意圖整理為結構化 JSON prompt，包含參考角色對應、建議參數，以及安裝、使用與撰寫 Veo 適用 prompt 的實務指引。

seedance-2.0-prompter 可將多模態 Seedance 2.0 素材整理為結構化提示，提供清楚的角色設計、`@asset` 語法與可重用範本，方便安裝評估、設定與實際使用。

read-file 可協助代理讀取與檢視 CSV、JSON、Parquet、Avro、Excel、SQLite、空間檔案，或透過 DuckDB 存取遠端 URL。可用來預覽資料列、檢查 schema、分析資料，並回答這個檔案裡有什麼。它最適合用在實際資料檔案上的 read-file 使用情境，不適合原始程式碼。

query 技能可對已連結的資料庫執行 DuckDB 查詢，也可直接對檔案查詢。它支援 SQL 與自然語言問題，並提供 session 與 ad-hoc 兩種模式，適合用於資料分析、快速檢查，以及搭配 DuckDB Friendly SQL 進行反覆查詢工作。

firecrawl-search 是一個用於網頁研究的 skill，可協助找資料來源、執行結構化搜尋，並透過 Firecrawl CLI 視需要將完整頁面內容擷取為 JSON。

firecrawl-map 可協助代理在深入 scraping 或 crawling 前，先探索並列出網站上的 URL，並支援搜尋篩選、筆數限制、JSON 輸出、sitemap 模式與子網域控制等選項。

tavily-search 是一項網頁研究技能，透過 Tavily CLI 為 AI 代理回傳結構化搜尋結果，包含摘要片段、相關性訊號與中繼資料。它支援網域篩選、時間範圍與進階搜尋深度設定，適合用於最新來源探索與引導式網路研究流程。

paperzilla 是一個結合聊天與 CLI 的技能，用來處理 Paperzilla 專案、推薦、canonical papers、markdown 摘要、回饋與 feed 匯出。當你需要直接存取 Paperzilla 的資料來做學術研究，而不只是拿到一般摘要時，就該使用它。它也適合處理 paperzilla 的使用方式、paperzilla 指南相關任務，以及結構化輸出。

database-lookup 可將研究問題導向正確的公開資料庫 API，並回傳附上來源資料庫名稱的原始 JSON。當你需要的是資料庫查找指南，而不是一般網頁摘要時，可用於化合物、基因、蛋白質、變異、臨床試驗、專利、環境資料或經濟指標等查詢。