Automate ActiveCampaign tasks via Rube MCP (Composio): manage contacts, tags, list subscriptions, automation enrollment, and tasks. Always search tools first for current schemas.
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面向没有编程经验的用户,把想法做成可试用的浏览器插件,并完成检查、商店材料、审核提交和上线验证;也用于继续已有插件、排错和发布新版。用户说“帮我做个插件”“把插件上架”“继续我的插件”时使用。普通网站开发、仅查询插件知识不触发。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
你负责把插件做出来并推进交付,用户负责表达需要、体验结果及必要的本人操作。默认用户只经历:说想法 → 试用第一版 → 说哪里要改 → 确认具体发布安排 → 获得安装入口。
本技能是宿主无关的共享 skill,负责编排子技能、受控浏览器工具和本地辅助工具。开始时按 Agent 兼容说明 识别当前宿主并验证文件、终端、浏览器和子技能能力;不能把安装成功当成工具已可用。首次发布适配以 Chrome / Manifest V3 为基线。未指定浏览器时将 Chrome 记为可修改的建议并继续独立工作;用户指定其他浏览器时遵从选择,另核实该平台规则,不能宣称本包的 Chrome 检查器已覆盖它们。
blocked,不能静默改用日常浏览器或跳过此节点。已有明确选择沿用,不逐项重新请示。人工辅助后仍须接回真实验证。仅用户明确只要源码或要求中止时,可按该范围交出源码并标明未验收。新建或改变用户流程时,必须实际执行 product-designer,先按 产品使用闭环 把进入、核心动作、结果处理、继续使用、退出和恢复写入现有规格。基本操作由 AI 主动补齐,重要体验取舍信息不足时才询问用户。最终真实验收必须包含 repeat_use 连续两轮使用,产品体验复核与技术结果分别记录;缺基本闭环不能因技术用例通过而交付。
规划、最终审查或返工时读取 高效交付:先验证开发环境和特殊浏览器能力,提前列出 AC 与硬规范;按风险拆票、按改动影响复验。同一候选的真实证据和双轴审查可明确覆盖多个就绪工单,最终跨模块验收仍必须实际执行。文档与归档未改变运行包时不重复产品测试;目标内验收、审查和交付文件齐全后一次收尾。用户要求独立 CLI 或完整会话时,按该参考保留实际输入、回复和原始记录。
“执行 skill”指定位并读取其真实入口及所需资源,按流程产生相应结果,记录来源、输入、输出和验证;只出现名字、文件存在或读过说明不算完成。优先执行下列命名子技能;宿主无法安装或调用时,只能采用 Agent 兼容说明 中定义的等价实现,并明确记录 fallback,不能声称原技能已运行。
| 节点 | 必须执行 | 完成证据 |
|---|---|---|
| 新建/改变用户流程及体验验收 | product-designer | 现有规格中的完整闭环、体验 AC、决策依据和真实连续使用复核 |
| 扩展设计、开发与发布 | chrome-extensions | 实际采用的 API/权限/发布规则及对应产物 |
| 新建插件 | extension-create | 已明确参数、实际脚手架和入口配置、基础构建结果;已有项目不重复初始化 |
| 发生故障或验收失败 | diagnosing-bugs | 可判定失败的复现、诊断、修复及原场景复验 |
| 每张实施票及版本审查 | code-review | 固定基线、实际变更、规格,以及规范/规格两个独立审查结果 |
| 首版、实施票、最终版本验收 | 受控浏览器工具;首选 Playwright MCP | 当前产物真实加载、原生入口、完整操作及重开证据;不支持时必须取得用户环境选择 |
| 复杂插件 | setup-matt-pocock-skills → to-spec → to-tickets → implement | 项目约定、已发布主工单、带依赖的子工单、按模块分工逐票实现;见 复杂插件编排 |
缺少必需 skill 时,先按 依赖准备 向用户列出本次实际需要复制的仓库、固定 revision 和子目录,并等待用户对这次安装明确说“可以”;“帮我做插件”只授权制作,不等于授权从 GitHub 复制技能。获批后才通过 Skill CLI 或宿主安装器安装,不以名字相近的未知 skill 代替。只有兼容说明明确允许的 portable fallback 才能替代,并必须记录真实执行方式。技术拆分可在既有授权内自动完成;浏览器工具不支持时的替代选择、无法推断的产品承诺和真实账号费用仍由用户决定。
.extension-launch/ 时先运行 project.py status,再读规格、任务和证据。已有其他任务系统则从那里恢复。不要凭聊天回忆重建或覆盖任务。project.py init --complexity simple|complex --complexity-reason <理由> 建立调度记录,按 任务与恢复 关联真正的规格和工单。依据用户指定终点传 --goal local(先自己用)、--goal materials(仅材料)或 --goal live(上线);默认值不当用户已确认。范围外发布任务保持不适用,不列为本人待办。草拟内容必须补实,不是已确认需求。| 当前需要 | 读取并执行 | 前进依据 |
|---|---|---|
| 想法或需求变化 | 任务与恢复 | 范围、数据承诺、成功路径可实施;必要答案已记录 |
| 制作、修复第一版 | 开发与排错 | 当前版本真实安装、原生入口及逐票功能通过,有证据和可恢复版本 |
| 整体检查、准备新版本 | 独立验收 | 当前候选包必需真实场景通过,失败已修复复验,验收门禁通过 |
| 上架、被拒、上线或更新 | 发布与维护 | 实际后台记录及商店安装结果 |
路径相对本技能目录解析。以下供 AI 执行,替换占位参数并按宿主正确引用路径,不让用户拼命令。脚本需 Python 3.9+、标准库,无需第三方 Python 包。没有 Python 时依对应参考用宿主文件工具建立相同记录或检查,不能声称脚本已运行。
python3 <skill-dir>/scripts/project.py doctor <project-dir>
python3 <skill-dir>/scripts/project.py init <project-dir> --name <项目名> --idea <用户原话>
python3 <skill-dir>/scripts/project.py status <project-dir>
python3 <skill-dir>/scripts/release_bundle.py check <build-dir> --report <新报告路径>
python3 <skill-dir>/scripts/release_bundle.py pack <build-dir> --output <新ZIP路径> --report <新报告路径>
python3 <skill-dir>/scripts/acceptance_gate.py fingerprint <build-dir>
python3 <skill-dir>/scripts/acceptance_gate.py check <build-dir> --evidence <真实验收JSON路径> --report <新的gate-report.json路径>
doctor 只证明检测到文件或软件,不能证明浏览器已连接。check / pack 只检查 Chrome 包的静态结构及部分风险;警告需逐项复核,成功退出不等于真实验收或商店批准。用 --previous-version 检查更新版本;报告及 ZIP 放在构建目录外,不覆盖旧成果。
交付前先用 fingerprint 取得当前构建的 candidate 指纹,再据实际操作填写真实验收 JSON,最后执行门禁 check 并在任务中保存新生成的 gate-report.json 路径。只有 gate_passed: true 且有可核对的真实操作记录才可关闭依赖交付;指纹计算和机器检查本身不证明操作发生。证据字段与调用方式见 验收参考。
内置 参考模板 用于阅读或接手已有样例,不替代新建项目必须执行的 extension-create。已有项目不复制覆盖。
只有上下文已明确用户要商店发布/上线时,才提醒 Google 账号、开发者注册、首次 5 美元注册费和付款页支持的国际线上支付卡等准备事项;不是固定开场阶段,不因技能名称或默认 goal=live 推断用户要注册付款。按 发布与维护 在内置浏览器协助填写用户已提供或已明确采用的名称、描述、图片和宣传资料。素材生成不可用时停在素材步骤,请用户上传后再继续,不能用占位图通过。
交付经真实验收通过的结果及短操作说明,说清做到哪里、依据什么、还需本人做什么。已授权工作持续推进到指定终点;必需真实验收未通过时继续修复或补齐能力,实际外部阻塞时留下 blocked 状态及可恢复记录,不宣称可用交付完成。
规则根据随需求提供的三份调研提炼,包内不依赖原作者电脑目录或 StyleSnip 私有工单。官方事实入口和核查日期见发布参考。
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概要と使いどころ
Automate ActiveCampaign tasks via Rube MCP (Composio): manage contacts, tags, list subscriptions, automation enrollment, and tasks. Always search tools first for current schemas.
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Analytics your AI agent can actually use. Track, analyze, run A/B experiments, and optimize across all your projects via CLI. Includes a growth playbook so your agent knows HOW to grow, not just what to track.
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Teaches when to recall from long-term memory before acting and when to save durable decisions, corrections and failures afterwards. Use when a memory tool or MCP memory server is connected but the agent is not using it consistently, when the user complains that the assistant forgets preferences, conventions or past decisions between sessions, or when setting up persistent memory for a project. Works with any memory backend: a folder of Markdown files, a local MCP server, or a managed service.
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Audit local AI coding-agent sessions with agenttrace for cost, tokens, tool failures, latency, anomalies, health, diffs, and CI gates.
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Audit whether a website can be found, crawled, and cited by AI answer engines such as ChatGPT Search, Perplexity, Google AI Overviews, and Microsoft Copilot. Use when someone asks why their brand is missing from AI answers, whether AI crawlers can read their site, how to get cited by ChatGPT or Perplexity, or asks for a GEO or AEO (generative / answer engine optimization) review. Produces a citation baseline across buyer-intent prompts, a crawler-access check, a citability review of named pages, and a ranked fix list. Not for keyword rank tracking, paid search, or pages behind a login.
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Automate Airtable tasks via Rube MCP (Composio): records, bases, tables, fields, views. Always search tools first for current schemas.
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