Skills

C

Capability Graph Builder

daffy0208 / ai-dev-standards

使用 Codex 从 manifest 构建可查询的能力图，用于推断 skill、资源与能力之间的关系。

C

chief-rule

thaitype / chief

主动向 `.chief/_rules/` 添加一条规则。是 `/chief-retro`（根据观察到的模式被动提出规则）的对应功能。当用户心中已有规则并希望立即记录时使用。采访用户（是什么 / 为什么 / 何时 / 示例），将规则归类到一个类别（_standard / _contract / _goal / _verification），展示草稿，并在确认后写入。每次调用一条规则。

C

cm

dicklesworthstone / cass_memory_system

CASS Memory System —— 面向 AI 编码 Agent 的程序性记忆。三层认知架构，具备置信度衰减、反模式学习、跨 Agent 知识迁移、trauma guard 安全系统。Bun/TypeScript 命令行。

D

deep-research

feiskyer / codex-settings

用 Codex CLI 子任务完成多来源深度调研并综合成带出处的报告。用于确实需要分头取证的研究，不用于单次查证或已给定材料的总结。

F

fastmcp

secondsky / claude-skills

用于 MCP 服务的 FastMCP Python 框架，支持工具、资源、存储后端（memory / disk / Redis / DynamoDB）。用于 Claude 工具暴露、OAuth Proxy、云部署，或遇到存储、lifespan、中间件、循环导入、异步错误时。

G

grill-with-ui

jasonku09 / grill-with-ui

在本地浏览器页面上而非终端中运行追问式访谈。每个问题都与其推荐答案一并列出，可按任意顺序作答，每个问题有独立的讨论串，并有一个 "Send to Agent" 按钮。当用户说 "grill with ui"、以某个主题调用 /grill-with-ui，或说 "/grill-with-ui resume" 时使用。

H

hud

yeachan-heo / oh-my-codex

显示或配置 OMX HUD（双层状态栏）

I

importing-chatgpt-memory

letta-ai / skills

将 ChatGPT 保存的记忆克隆到 Letta，然后可选地用更广泛的对话历史加以充实。为流畅的引导流程而设计，提取隐藏的已保存记忆/上下文块，构建可直接用于 Letta 的预览，并只在有意义的检查点提问。

M

mnemos

alinaqi / maggy

任务范围内的记忆生命周期 —— 类型化的 MnemoGraph 将事实/决策/代码引用/交接视为不同的节点类型，并配以按类型区分的淘汰策略，从而防止有损的上下文压缩

M

multi-agent-e2e-validation

terrylica / cc-skills

用于数据库重构的多 Agent 并行端到端验证。触发条件 —— E2E validation、schema migration testing、database refactor validation。

O

oneshot-websites

jpcaparas / skills

通过全新的隔离子 Agent 运行有野心的一次性网站、Web 应用、游戏、模拟、克隆、动效作品或基准测试。适用于一次性 Web 产物、为想法建立目录，或并行的模型/测试框架变体。

O

openai-responses

secondsky / claude-skills

面向有状态 Agent 应用并保留推理过程的 OpenAI Responses API。适用于 MCP 集成、内置工具、后台处理，或从 Chat Completions 迁移。

通过 `orca` CLI 管理 Orca 管理的 worktree、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、产物、技能共享、worktree 评论以及 Orca 内嵌浏览器。用户提到“$orca-cli”“Orca worktree”“child worktree”“spawn codex/claude in a worktree”“read/wait/send Orca terminal”“handoff”／“handover”／“give this to another agent”“Orca browser”“orca artifacts”或“share skills”时使用。涉及 Orca 状态时，优先于直接使用 git worktree、临时 PTY 或 Computer Use。仅当可见窗口需要 GUI 控制，且 CLI、文件系统或 API 无法完成时，才使用 Computer Use。

R

recursive-synthesis

curiositech / some_claude_skills

通过 6 个阶段编排多 Agent 协作式文档综合：发散、综合、评述、整合、现实检验、最终合并。产出权威性的创始文档

S

scheduled-summary

moonlight-lupin / agent-skills

当需要通过 Hermes cron 生成并投递重复的跨会话摘要时使用——将会话活动、cron 任务输出、记忆变更和工具使用统计聚合为精简摘要，通过消息平台投递。呈现聊天平台上不可见的待办任务和跨会话上下文。

S

setup

yonatangross / orchestkit

个性化的 7 阶段引导向导，会扫描代码库、检测技术栈、推荐技能和 MCP 服务，并生成带有就绪度评分的改进计划。包含安全检查与项目范围内的配置。适用于为新项目设置 OrchestKit，或在重大变更后重新扫描。

S

skill-optimizer

rohitg00 / pro-workflow

面向任意 SKILL.md 的 SkillOpt 风格离线训练循环。将累积的 learn-rule 修正视为训练轨迹，通过优化器 LLM 提出有界补丁，用基于用户过往修正构建的留出验证集对每个候选进行评估，只发布确有分数提升的候选。灵感来自 Microsoft SkillOpt 的 ReflACT 流程（rollout → reflect → aggregate → select → update → evaluate），并适配 pro-workflow 的 SQLite 存储。当某个 skill 已累积 8 条以上 learn-rule 记录，且用户希望该 skill 本身变得更好而不只是更长时使用。

T

thinking-model-selection

tjboudreaux / cc-thinking-skills

为当前问题选择合适的心智模型。在面临新问题、当前方法失效，或需要将工具与情境匹配时使用。

W

writing

iskron-ai / skills

在向 Искрон 写入节点（现象、крия、вимарш、轮廓、角色）时使用。触发词：“запиши”“зафиксируй”“добавь узел”“создай крию”“положи в граф”、create phenomenon、add to graph、iskron_add；并且在调用 iskron_add_*、iskron_batch 以及补写正文的 iskron_update 前始终使用。当节点类型、given_as 或模态不明确时也使用。即使只写入一个节点，类型选错也会在整个图谱中造成偏差。不同于 design（从目标出发的路径）、weaving（修复现有结构）、methodology-work（方法论本身的演进）。

A

agents-subagents

vasilyu1983 / ai-agents-public

选择子 Agent、团队、工作流或辩论，并在 Claude Code 或 Codex 上启动。适用于委派任务、运行 Agent 评审委员会或安装共享 Agent。

A

agile-story

djalmajr / skills

为单个故事或局部独立变更创建带任务的执行计划。当工作适合一个周期时使用——要么是由 epic 已划定范围的故事，要么是不需要拆解的小型/局部变更。

A

ai-content-pipeline

skills-101 / superpowers

构建结合图像、视频、音频和文本的多步骤 AI 内容创作流水线。工作流示例：生成图像 -> 制作动画 -> 添加配音 -> 与音乐合并。工具：FLUX、Veo、Kokoro TTS、OmniHuman、media merger、放大。适用场景：YouTube 视频、社交媒体内容、市场营销素材、自动化内容。触发词：content pipeline、ai workflow、content creation、multi-step ai、content automation、ai video workflow、generate and edit、ai content factory、automated content creation、ai production pipeline、media pipeline、content at scale

A

alicloud-skill-creator

cinience / alicloud-skills

为本 alicloud-skills 仓库创建、迁移和优化技能。当用户要求添加新技能、导入外部技能、重构技能结构、改进触发描述、在 tests/** 下添加冒烟测试，或在合并前对技能质量进行基准测试时使用。

A

Archon Manager

daffy0208 / ai-dev-standards

精通 Archon MCP，用于战略项目管理、任务追踪和知识库操作。战略层（WHAT/WHEN）与 Skills（HOW）协同。用于管理项目、追踪任务、查询知识库，或实现 Archon+Skills 双层架构。

B

brainstorm

yonatangross / orchestkit

使用并行 Agent 进行设计探索，历经 7 个阶段：主题分析、记忆上下文、发散构思（10+ 个想法）、可行性筛选、带魔鬼代言人评分的评估（跨 7 个维度 0-10 分）、最佳方案综合，以及权衡比较。支持开放式探索、约束设计、比较、快速构思和迭代优化模式。在头脑风暴想法、探索解决方案或比较备选方案时使用。

B

browse-stealth

ulpi-io / skills

触达会阻拦普通自动化的网站 —— 与 `browse` 技能相同的导航/检查/交互/报告循环，但运行在 browse 的 camoufox 运行时上：一个经过加固的 Firefox，具备 C++ 级指纹伪造、geoip 和拟人化计时，可通过 Cloudflare Turnstile、Google "unusual traffic"、DataDome 和 PerimeterX，并支持命名配置文件、已认证会话和代理轮换。诚实说明其局限：仅靠指纹伪造无法突破 IP 信誉封锁 —— 请搭配住宅代理使用。适用于页面挑战或返回 403 给普通浏览器时。

C

cco-coach

egorfedorov / claude-context-optimizer

分析用户最近一次提示词的清晰度、范围和具体性——给出质量评分以及具体建议，让下一次提示词产生更好的结果

C

code-distill

pproenca / dot-skills

对特定 GitHub 代码库进行按需模式提取，给定一个聚焦的查询——"how does shadcn/ui implement the design system"、"how does opencode use effect-ts"、"how does base-ui handle composition"——当尚不存在预蒸馏的静态规则包时。提炼通用的模式提取步骤——在 grep 之前先对查询分类（component / composition / state / effect / error / build / routing），先 grep 再读整个文件，把 tests 和 examples/ 视为权威意图，沿 imports 向外追踪公开接口，沿 usages 向内追踪变体，过滤样板 / 遗留 / 测试脚手架以凸显关键代码，并把发现记录到 /knowledge/libraries/ 以便复用。是静态 code-atlas 技能（opencode-ts、openai-codex-rust-patterns、nextjs-ppr-patterns）的动态轻量同类。在 "show me how <library> implements X"、"find the <pattern> in <repo>"、"distill <library>" 以及临时性的 /distill-<library> 风格调用时触发。

D

directive-synthesis

qodex-ai / ai-agent-skills

合成结构化指令与命令规范。创建具有正确语法和参数定义的可执行指令集。

E

enhance-claude-memory

agent-sh / agentsys

在改进 CLAUDE.md 或 AGENTS.md 项目记忆文件时使用。

E

exploring-scouts

posthog / skills

如何探索和理解 PostHog Signals scout——即扫描项目并把报告写入 Signals 收件箱的定时 Agent。当用户想了解自己有哪些 scout、每个 scout 的表现如何，以及整个 scout 群是否真的在正常工作时使用。涵盖：盘点 scout 群及其计划、阅读最近的 scout 运行记录并深入单次运行的推理、检查 scout 群积累的持久 scratchpad 记忆、追踪一次运行所写入或编辑的报告、阅读仍在衡量某份报告的后续检查，以及评估某个 scout 随时间变化的健康状况与表现（节奏、成功率、报告率、信噪比）。只读且探索性质——若要编写或调整 scout，请改用 `authoring-scouts`。触发词为 "what are my scouts doing"、"how is my <x> scout performing"、"show me recent scout runs"、"why did this scout find/report nothing"、"what has the fleet learned"、"explore scout run <id>"、"is my scout working"。

G

gsd-verify-work

shoootyou / get-shit-done-multi

通过对话式 UAT 验证已构建的功能

本仓库中所有 Inkbox 技能的索引，包括 `examples/` 下的示例技能，附带 GitHub 链接以及各自使用场景的简短说明。

L

lasso

execution-associates / lasso

使用 lasso —— 基于 herdr 的 Web UI 与 MCP 服务 —— 跨机器创建和管理编码 Agent，通知运行它的人，向其展示文件，并驱动他们实时观看的共享浏览器。适用于你拥有 lasso 的 MCP 工具（create_agent、list_agents、notify、open_file、shared_browser 等）或 `lasso` 命令行时；被要求“spin up an agent”“start a worktree agent”“close yourself”“ping me”“open it for me”“show me in the browser”时；或在 lasso 创建的窗格内设置了 $HERDR_PANE_ID 时。

L

link-validator

terrylica / cc-skills

验证技能中 markdown 链接的可移植性。触发词 —— 检查链接、验证可移植性、修复失效链接、相对路径。

O

okf

akillness / jeo-skills

创建、验证并使用 Google Open Knowledge Format（OKF）v0.1 bundle——采用 YAML frontmatter 的 Markdown 知识原子，用于可移植、可互操作的 AI Agent 共享。路由：独立的 OKF v0.2 Go CLI/MCP 项目记忆运行时使用 `okf-agent-memory`；原始来源采集和 vault 维护使用 `llm-wiki`；vault 自动化使用 `obsidian`；持久化的已提交图谱使用 `graphify`；网页内容提取使用 `scrapling`。适用于：Google OKF v0.1、开放知识格式、知识 bundle、OKF 文档、LLM wiki 标准、知识原子、Agent 上下文格式、OKF frontmatter、OKF bundle、知识互操作性。

P

paw-ps-agent-product-builder

pawbytes / skill-suites

Prodig Suites 的产品编排器，负责引导产品规划、将工作分派给各专家，并协调产品全生命周期的执行。适用于用户正在构思数字产品、决定下一步行动，或需要帮助选择合适的 Prodig 专家或工作流时。触发词：'prodig'、'digital product'、'product idea'、'product planning'、'which product agent should I use'、'SaaS planning'、'course creation'、'template pack'、'productized service'。

对回顾的深度回顾——通过一次调查性梳理，揭示较早的回顾以及当前 ax 设置中可改进之处。由外部 AI Agent 在高思考模式下驱动推理。当用户说 "deep retro"、"investigate ax"、"what should I fix in my setup"、"retro of retros"，或调用 /ax:retro-meta 时触发。如果提案较少，或希望进行更广泛的探索，可在 `ax:retro` 之后使用。

R

review-skills

base44 / skills

暂无简介

S

security-awareness

trailofbits / skills-curated

教会 Agent 在日常活动中识别并规避安全威胁。涵盖钓鱼检测、凭据保护、域名验证和社交工程防御。在构建或运行会访问电子邮件、凭据保险库、网页浏览器或敏感数据的 Agent 时使用。

S

session-info

terrylica / cc-skills

获取当前 Claude Code 会话 UUID 和注册表信息。触发条件 - 当前会话、会话 uuid、会话 id、什么会话、哪个会话。

S

skill-reviewer

microsoft / azure-skills

官方 Agent 插件，提供 Azure 场景所需的技能和 MCP 服务配置。

S

superset-orchestrate

superset-sh / skills

通过 Superset CLI 协调多个终端编码 Agent：创建隔离工作区、启动 worker、发送后续消息、读取终端输出、跟踪依赖并收集结构化结果。当被要求委派或并行化编码工作、跨工作区或主机协调 Agent、在 Agent 之间交接工作、监控 worker 进度，或使用 Superset 运行多 Agent 工作流时使用。不适用于普通的单 Agent 工作区、任务或自动化管理。

T

thinking-dual-process

tjboudreaux / cc-thinking-skills

在回答来得太快、而任务风险高或不熟悉时使用。在给出第一个看似合理的答案之前，强制进行一次显式的验证。

V

vibe-brainstorm

adhi-jp / agent-skills

当用户明确要求氛围式头脑风暴、创意实现思路、隐含预期行为或约定检查时使用，也适用于实现任务具有创意性或依赖约定时。不要用于显而易见的机械性修改。

A

add-mcp

berriai / litellm-skills

在运行中的 LiteLLM 代理上注册新的 MCP 服务。会询问服务名称、传输类型、URL 以及可选认证，然后调用 POST /v1/mcp/server。

A

agent-ui

skills-101 / superpowers

来自 ui.inference.sh 的 React/Next.js 开箱即用 Agent 组件。一个组件内置运行时、工具、流式传输、审批和微件。能力：即插即用 Agent、human-in-the-loop、客户端工具、表单填写。用于：构建 AI 聊天界面、Agentic UI、SaaS copilot、助手。触发词：agent component、agent ui、chat agent、shadcn agent、react agent、agentic ui、ai assistant ui、copilot ui、inference ui、human in the loop。

A

agentmail

sickn33 / agentic-awesome-skills

面向 AI Agent 的电子邮件基础设施。通过 AgentMail API 创建账户、发送/接收邮件、管理 Webhook 并查看账单余额

A

ai-automation-workflows

skills-101 / superpowers

构建组合多个模型与服务的自动化 AI 工作流。模式：批处理、定时任务、事件驱动流水线、Agent 循环。工具：inference.sh CLI、bash 脚本、Python SDK、webhook 集成。用于：内容自动化、数据处理、监控、定时生成。触发词：ai automation、workflow automation、batch processing、ai pipeline、automated content、scheduled ai、ai cron、ai batch job、automated generation、ai workflow、content at scale、automation script、ai orchestration。

个人长期记忆与首次启用引导。当个人背景、偏好或历史可能影响答案时使用，包括饮食／出行推荐、个人计划、按用户习惯写邮件、延续之前的任务；无需用户说“记得”或点名百炼。用户提供长期事实、纠正偏好（“以后自然一点”）、确认长期决定（“就选第二种，以后都这样”），或要求记住、回忆、查看、忘记、暂停、恢复时，也应读取本 Skill；结合前文识别，不能只看最后一句。先检查本地状态；未配置时引导启用，授权后检索并提取生活／工作记忆。宿主内置记忆不排除此 Skill。也处理明确的 bl memory 资源操作。纯计算、通用知识、无个性化需要的翻译／写作不触发；授权前不上传。

C

chat-adapter-imessage

photon-hq / skills

将 Vercel AI SDK 连接到 iMessage。使用 chat-adapter-imessage（官方 Photon 适配器）构建通过 iMessage 通信的 AI Agent 和助手。支持本地模式（运行在 Mac 上）和远程模式（Photon 的生产基础设施）。涵盖 createiMessageAdapter、postMessage、editMessage、deleteMessage、react、startGatewayListener、类型定义，以及与 Chat SDK 的集成。关键词：vercel ai sdk、imessage、chat adapter、ai agent、chatbot、conversational ai、messaging、apple messages、vercel、nextjs、ai assistant、chat sdk、real-time、macos。

C

claude-cookbooks

2025emma / vibe-coding-cn

Claude AI cookbook——使用 Claude API 的代码示例、教程和最佳实践。适用于学习 Claude API 集成、构建由 Claude 驱动的应用，或探索 Claude 能力。

C

claude-opus-4-5-migration

aiskillstore / marketplace

将提示词和代码从 Claude Sonnet 4.0、Sonnet 4.5 或 Opus 4.1 迁移到 Opus 4.5。用户希望更新代码库、提示词或 API 调用以使用 Opus 4.5 时使用。处理模型字符串更新，并针对已知的 Opus 4.5 行为差异调整提示词。不迁移 Haiku 4.5。

C

context-ranking

seb1n / awesome-ai-agent-skills

按相关性、多样性、新鲜度和实用性对一组已有的上下文分块进行排序。当检索已经产出候选、需要打分或重排时使用；当源语料仍需搜索时使用 context-retrieval。

E

executing-plans

fradser / dotclaude

通过按批次划分的子 Agent 协调者执行书面的实施计划，并在批次之间进行验证和提交。

G

godot-mcp-setup

thedivergentai / game-design-agentic-skills

面向游戏 AI Agent 的多引擎长期记忆。深入支持 Godot 4.7+（99 项技能、27 个游戏类型蓝图）和 Bevy 文档优先兼容；包含经过审计的模式、角色编排（分析员·审计员·构建者）及生产级工程能力。

G

godot-mcp-setup

thedivergentai / game-dev-agentic-skills

面向游戏 AI Agent 的多引擎长期记忆。深入支持 Godot 4.7+（99 项技能、27 个游戏类型蓝图）和 Bevy 文档优先兼容；包含经过审计的模式、角色编排（分析员·审计员·构建者）及生产级工程能力。

H

hermes-onboarding

moonlight-lupin / agent-skills

适用于新客户入门——为生产环境配置网关、仪表板、记忆与服务。

H

hrt-adversarial-authoring

hash-id / openspec-schema

针对单个 OpenSpec 工件的先编写后对抗式评审流程——由子 Agent 起草，`hrt-artifact-lint` 通过确定性结构检查，然后两个子 Agent 在全新的隔离上下文中并行评审（Destructive Critic 负责内容／逻辑，Structural Auditor 负责检查工具无法判断的结构问题），解决所有发现后再定稿。按工件（specs 或 design）配置。在 tempa-spec 架构的 `specs` 和 `design` 阶段使用。

I

input-token-overheads

moonlight-lupin / agent-skills

当上下文窗口填充过快、每轮输入 Token 成本过高，或需要解释并降低输入 Token 总费用时使用。包含两项审计：（1）开销——实时测量工具 schema、技能索引、系统固定文本、用户档案和记忆召回，按优先级排序并减少；（2）成本核算——统计各会话、cron 触发和工具流量的输入 Token 总量，并结合缓存情况解读、预先检查配置调节项、定期检查变化。scripts/audit_overheads.py 用于每轮开销，scripts/audit.py 用于总量。