Skills

O

openspec-propose

fission-ai / openspec

一次性生成所有产物，为新的 OpenSpec 变更提出方案。适用于用户想快速描述要构建的内容，并获得包含设计、规范和任务且可直接实施的完整提案。用户说“openspec propose”或“opsx propose”时也使用。

C

codex

softaworks / agent-toolkit

当用户要求运行 Codex CLI（codex exec、codex resume），或提及使用 OpenAI Codex 进行代码分析、重构或自动编辑时使用。默认使用 GPT-5.2，提供先进的软件工程能力。

O

openspec-explore

fission-ai / openspec

进入 OpenSpec 探索模式，作为思考伙伴，帮助在使用 OpenSpec 的项目中探索想法、调查问题并明确需求。用户希望在 OpenSpec 变更之前或过程中梳理想法时使用。用户说“openspec explore”或“opsx explore”时也使用。

S

setup-pstack

cursor / plugins

配置 pstack 为各角色使用哪些模型以及推理预算。检测可用模型，并写入一条始终应用的规则，以覆盖技能默认设置。适用于 /setup-pstack、“configure pstack models”、“pstack budget”或更改 pstack 的模型选择。

O

openspec-ff-change

fission-ai / openspec

快速完成 OpenSpec 工件创建。用户希望快速创建实现所需的全部工件，而不逐项操作时使用。用户说“openspec ff”或“opsx ff”时也使用

M

memory-discipline

rohitg00 / agentmemory

让 agentmemory 发挥作用的会话循环：开始工作前回忆，做出决定时保存，从纠正中学习。在开始非简单任务、确定决策或调试出棘手问题后，或需要判断某事是否应写入记忆时使用。

设计面向目标的 Agent 循环，或审查其故障模式：空转、利用 Goodhart 效应欺骗验证器，或将错误答案执行到底。涵盖机器可判定目标、循环类型、plan/build/judge 框架和失控预防；机制接线由 autonomous-loops 负责。在设计、编写或检查 Agent 循环时使用。中文触发：写 loop、设计 loop、做一个 loop、检查 loop 对不对、loop 体检、loop 会不会跑飞、可判定目标、五个崩法、plan build judge

C

command-creator

softaworks / agent-toolkit

创建 Claude Code 斜杠命令时应使用此技能。用户要求“创建命令”、“制作斜杠命令”、“添加命令”，或想将工作流记录为可重复使用的命令时使用。此技能对于按照正确结构和最佳实践创建经过优化、可由 Agent 执行的斜杠命令至关重要。

O

openspec-apply-change

fission-ai / openspec

实现 OpenSpec 变更中的任务。用户想开始实现、继续实现或逐项完成任务时使用。用户说“openspec apply”“opsx apply”或“openspec implement”时也使用。

L

lesson

rohitg00 / agentmemory

将纠正意见或来之不易的经验保存为带置信度权重的经验规则，以便在类似工作前再次提示。当用户纠正你的做法、说“记住这个”“始终”或“永远不要这样做”，或你发现自己重复过去的错误时使用。

O

openspec-onboard

fission-ai / openspec

OpenSpec 引导式入门，通过讲解和实际代码库操作走完完整的工作流周期。用户说 "openspec onboard" 或 "opsx onboard" 时也使用。

M

mongodb-mcp-setup

mongodb / agent-skills

指导用户配置 MongoDB MCP 服务的关键选项。用户已安装 MongoDB MCP 服务但尚未配置必需的环境变量，或询问如何连接 MongoDB/Atlas 但尚未设置凭据时使用此技能

K

kibana-agent-builder

elastic / agent-skills

创建和管理 Kibana Agent Builder Agent 及自定义工具。需要在 Agent Builder 中创建、更新、删除、测试或检查 Agent 或工具，或了解现有 Agent 或工具时使用。

D

Desktop Control

patrickporto / desktop-agent

控制鼠标、键盘和屏幕，以执行桌面自动化任务

R

react-mcp

assistant-ui / skills

通过 `@assistant-ui/react-mcp` 将用户管理的浏览器 MCP 服务添加到 assistant-ui。用于挂载 `McpManagerResource`、声明 `defineConnector` 预设、持久化自定义服务和 OAuth 状态、组合 `McpManagerPrimitive`、`McpServerPrimitive`、`McpAddFormPrimitive` 或 `McpElicitationPrimitive`、处理 OAuth 回调、浏览 MCP 资源，或诊断缺失的服务工具、连接失败和 OAuth 重定向。适用于终端用户选择的服务，不适用于应用自有的后端 MCP 工具。后者使用 tools；聊天运行时使用 runtime；复制的对话框使用 elements。

A

access

anthropics / claude-plugins-official

管理 Discord 频道访问权限——批准配对、编辑允许列表、设置私信/群组策略。用户要求配对、批准某人、查看允许访问的人员或更改 Discord 频道策略时使用。

C

configure

anthropics / claude-plugins-official

设置 Discord 频道——保存机器人令牌并检查访问策略。用户粘贴 Discord 机器人令牌、要求配置 Discord、询问“如何设置”或“谁能联系我”，或想查看频道状态时使用。

R

ruflo

ruvnet / ruflo

🌊 原版 Agent 框架。部署智能多玩家集群，协调自主工作流，并构建对话式 AI 系统。具备自适应记忆、自学习智能、联邦协作、向量 RAG 集成，并原生集成 Claude Code / Codex / Hermes 等。

R

reflect

cursor / plugins

当前对话记录上并行启动三个审查子 Agent，提炼经验，并将每项经验转化为对现有技能的具体修改。用户说“reflect”时使用

G

gemini

softaworks / agent-toolkit

当用户要求运行 Gemini CLI 进行代码审查、计划审查或处理超大上下文（>200k）时使用。适用于需要大上下文窗口的全面分析。默认使用 Gemini 3 Pro，进行先进的推理与编码。

C

copilots

assistant-ui / skills

使用 assistant-ui copilots 将助手接入你的应用。适用于通过 useAssistantInstructions 引导行为、使用 useAssistantContext({ getContext }) 传入发送时的应用状态、通过 makeAssistantVisible(Component, { clickable, editable }) 暴露组件、通过 interactables 为模型提供双向组件状态（应用范围面板使用 unstable_useInteractable，线程范围对象在 defineToolkit 内使用 unstable_interactableTool，并通过 AuiConfig({ unstable_interactables: unstable_Interactables() }) 挂载）、通过 aui.modelContext.register 注册指令和工具，或使用 AssistantFrameProvider 和 useAssistantFrameHost 跨 iframe 桥接模型上下文。旧版 Interactables()、useAssistantInteractable 和 useInteractableState 已弃用，应改用 unstable_ API。当助手需要读取页面、点击或编辑 UI，或更新组件状态时使用。LLM 工具使用 tools；运行时和线程状态使用 runtime

C

chrome-automation

zc277584121 / marketing-skills

使用 agent-browser CLI 自动执行 Chrome 浏览器任务。浏览页面、填写表单、点击按钮、截取屏幕截图、提取数据，并重放 Chrome DevTools Recorder 导出内容。

C

ce-brainstorm

everyinc / compound-engineering-plugin

将模糊或宏大的想法梳理成规模适当、仅包含需求的统一计划。用户希望头脑风暴或确定构建范围时使用。不用于执行已明确规定的工作。要评估是否采用指定的外部技术，请使用 ce-pov

P

plugin-forge

softaworks / agent-toolkit

按照规范的结构、清单和市场集成创建并管理 Claude Code 插件。适用于为市场创建插件、添加插件组件（命令、Agent、钩子）、提升插件版本，或处理 plugin.json/marketplace.json 清单。

P

prompt-engineering

giuseppe-trisciuoglio / developer-kit

提供编写、调试和优化 LLM 提示词的工作流，包括 few-shot 示例选择、chain-of-thought 结构设计、系统提示词设计和模板组合。用户要求编写或改进提示词、需要 few-shot 示例、chain-of-thought、系统提示词、提示词模板方面的帮助，或询问如何从 LLM 获得更好结果时使用

O

observability-llm-obs

elastic / agent-skills

根据已摄取到 Elastic 的数据，回答有关 LLM 和 Agent 应用行为的问题：延迟和错误率、令牌与成本使用情况、响应质量和安全护栏事件，以及 Agent 调用链编排。用户询问 LLM 监控、GenAI 可观测性、令牌开销或 AI 成本、模型延迟、提示词或安全护栏故障，或 Agent 的工具调用链执行情况时使用。

R

review-all

gjkim42 / kanon-repo

运行双 Agent 代码审查：启动两个全新且上下文干净的 Agent，并行检查同一个已提交分支差异。一个 Agent 运行 Codex 原生的 `codex review --base` 命令，另一个独立依据 Google 的“What to look for in a code review”指南审查代码。将两者输出合并为一份按共识程度排序的报告。用户要求“review-all”、第二意见审查、双重审查、PR 前交叉检查，或对已提交分支更改进行高置信度审查时使用。不要用于应用修复；此技能仅用于审查。

G

generating-custom-lightning-type

forcedotcom / sf-skills

当用户需要为 Einstein Agent 操作或结构化输入/输出架构创建 Custom Lightning Types（CLT）时使用。用户提到 CLT、Custom Lightning Types、带 widget/mosaic/fragment rendition/renderer 的 Custom Lightning Types（CLT）、Agent 的 JSON 架构、类型定义、lightning__objectType，或编辑器/渲染器配置时触发。若用户要求 widget rendition，必须先阅读此技能 references/ 目录中的 widget-rendition.md 参考文件，并遵循其中的完整流程。这项工作较复杂；所有 CLT 工作都应使用此技能。

O

om-auto-create-pr

open-mercato / skills

端到端执行任意自主任务，并以 PR 形式提交到配置的基分支。创建带 Progress 跟踪的执行计划，在新的 worktree 分支上提交，分阶段实现，运行配置的验证关卡，并应用流水线标签。较长的计划会自动交由 om-auto-create-pr-loop 处理。可通过 om-auto-continue-pr 恢复。

M

maintain-verification-skill

cursor / plugins

定期检查项目的验证技能和功能映射，确保其准确：每项功能由并行源码阅读者检查，通过一次实时会话驱动每项功能，已验证的修正最多提交一个 PR。适用于 /maintain-verification-skill 或“审计 verify skill”。

S

skill-authoring

grafana / skills

依据 Anthropic 发布的 Agent Skills 指南及 grafana/skills CI 门禁采用的四维评分标准（简洁性、可操作性、工作流清晰度、渐进式披露），编写、审计和改进 Grafana SKILL.md 文件。遵循标准的 SKILL.md 结构（YAML frontmatter + 正文 + references/ + scripts/ + assets/）、“pushy description”触发模式、三级渐进式披露模型，以及验证—修复—重跑的反馈循环。适用于在此仓库中创建新技能、审查技能 PR、技能的 Tessl 审查得分低于 75（合并门槛）、技能描述未被 Agent 识别、将冗长的 SKILL.md 重构为套件，或用户询问如何编写、改进、优化、审计或修复技能的情况——即使用户没有明确说“skill”（例如“这个没有触发”“Tessl 给了 72 分”“拆分这份文档”）。

O

om-auto-create-pr-loop

open-mercato / skills

面向耗时、多步骤且需要可恢复执行和严格步骤跟踪的规范实现任务的高级 om-auto-create-pr：运行文件夹（PLAN/HANDOFF/NOTIFY），每个 Step 一个精简提交，每约 5 个 Step 通过集成测试和 UI 截图进行检查点验证，完成时执行完整门禁，并生成标记为 ready 的 PR。可通过 om-auto-continue-pr-loop 恢复。小型修复请使用普通的 om-auto-create-pr。

Y

your-skill-name

grafana / skills

清楚描述此技能的功能及适用时机。用户询问 X 或希望处理 Y 时使用。加入明确的触发短语，以便 Agent 正确自动加载。最多 1024 个字符。

O

om-auto-fix-issue

open-mercato / skills

用一条命令端到端修复或实现跟踪器中的 issue——接受 issue ID 或纯问题描述（先通过 om-prepare-issue 提交），随后进行分类，再驱动缺陷自动修复链（om-verify-in-repo、om-root-cause、om-fix、om-open-pr、om-auto-review-pr，UI 修复还有 om-auto-qa-pr）或功能路线（通过 om-auto-write-spec 写规格，用 om-auto-implement-spec 构建）。隔离工作树、认领协议、干净收尾。适用于 "fix issue 123" 或粘贴的问题描述。

C

claude-to-deerflow

bytedance / deer-flow

通过 HTTP API 与 DeerFlow AI Agent 平台交互。当用户想向 DeerFlow 发送消息或问题以进行研究/分析、启动 DeerFlow 对话线程、检查 DeerFlow 状态或运行状况、列出 DeerFlow 中可用的模型/技能/Agent、管理 DeerFlow 记忆、向 DeerFlow 线程上传文件，或委派复杂研究任务时使用。用户提到 deerflow、deer flow，或想运行 DeerFlow 能处理的深度研究任务时也适用。

W

wayfinder

vinvcn / mattpocock-skills-zh-cn

将单个 Agent session 无法容纳的大块工作，规划为 issue tracker 上的 decision tickets shared map，并逐一解决，直到通往 destination 的路径清晰。

O

om-apply-upgrade-notes

open-mercato / skills

升级后应用技能集合中的 UPGRADE_NOTES.md。重新同步已安装的跟踪器和浏览器提供程序描述，同时保留本地修改；报告自定义提供程序的缺失项，检查流水线配置和已安装的构件，并准确总结变更内容。

S

skill-scanner

getsentry / skills

扫描 Agent Skills 中的安全问题。有人要求“扫描某个 skill”时使用。

F

find-skills

bytedance / deer-flow

帮助用户发现和安装 Agent 技能，当他们提出「我怎样才能做 X」、「查找 X 的技能」、「有没有能够...的技能」等问题，或表达扩展功能的兴趣时。当用户寻找可能以可安装技能形式存在的功能时，应使用此技能。

O

om-auto-continue-pr

open-mercato / skills

继续处理任何尚未关闭的 PR——无论是由 `om-auto-create-pr` 发起，还是在流水线之外打开。领取该 PR，并在隔离的 worktree 中从执行计划的第一个未勾选步骤继续；若 PR 没有计划，则接手并根据描述、评论、评审反馈、关联问题和 diff 还原目标，然后执行。用法 - /om-auto-continue-pr <PR-number>

O

om-auto-review-pr

open-mercato / skills

在隔离的 worktree 中按编号审查或重新审查 PR。运行 `om-code-review` 技能 —— 或对纯设计规范类 PR 进行规范评审 —— 提交批准/请求修改，管理流水线标签。在请求修改的情况下，自动修复循环（修复/测试/验证/重新审查直至可合并）仅在自动化自身的 PR 上运行，或通过 --autofix 运行；其他作者的 PR 只做审查与交接。用法 - /om-auto-review-pr <PR-number> [--autofix]

S

session-report

anthropics / claude-plugins-official

根据 ~/.claude/projects 中的记录生成可交互浏览的 HTML 报告，展示 Claude Code 会话用量（令牌、缓存、子 Agent、技能和高成本提示词）。

O

om-auto-continue-pr-loop

open-mercato / skills

为 om-auto-create-pr-loop 启动的 PR 提供进阶版 om-auto-continue-pr：认领 PR，在隔离的 worktree 中从 PLAN.md Tasks 中第一个未完成的行继续，遵循逐步提交和检查点规范（UI 需进行集成测试并提供截图），完成时运行完整门禁，确保仅包含规范的设计 PR 仍仅限设计（实现通过 om-auto-implement-spec 在独立 PR 中发布），并保留运行文件夹和标签约定。简单运行请使用普通的 om-auto-continue-pr

S

site-md

google-labs-code / stitch-skills

分析项目描述或网站需求，并将项目章程综合整理为 SITE.md，供 Stitch Build Loop 使用。

S

spring-ai-mcp-server-patterns

giuseppe-trisciuoglio / developer-kit

提供 Spring Boot MCP 服务模式，通过定义工具处理器、公开资源、配置提示词模板，并设置传输方式，以使用 Spring AI 创建模型上下文协议服务器，支持 AI 函数调用和工具调用。适用于构建 MCP 服务以扩展 AI 能力、使用 Spring 官方 AI 框架、实现 AI 工具、自定义函数调用或集成 MCP 客户端。

D

developing-agentforce

forcedotcom / sf-skills

使用 Agentforce Agent Script 构建、修改、调试和部署 Agent。以下情况触发：用户创建、修改或询问 .agent 文件或 aiAuthoringBundle 元数据；更改 Agent 行为、响应或对话逻辑；设计 Agent 操作、工具、子 Agent 或流程控制；编写或审阅 Agent Spec；预览、调试、部署、发布或测试 Agent；使用 Agent Script 命令行命令（sf agent generate/preview/publish/test）。以下情况不要触发：Apex 开发、Flow 构建、Prompt Template 编写、Experience Cloud 配置，或与 Agent Script 无关的常规 Salesforce CLI 任务

P

paperclip

paperclipai / paperclip

用于 Paperclip 管理的任务和心跳：读取任务上下文、交付任务文档或文件、更新完成状态或阻塞事项、协调或委派工作，以及遵循公司治理要求。包括用于分配、评论、审批和例行流程的控制平面 API 操作。

C

ce-plan

everyinc / compound-engineering-plugin

为软件和非软件的多步骤工作制定结构化计划。用户要求制定计划、拆解实施步骤、根据需求规划或细化现有计划时使用；探索性构思优先使用 ce-brainstorm。

A

automate-me

cursor / plugins

适用于“automate me”、“create/update/refresh my -mode skill”、“turn/capture my preferences or working style into a skill”，或希望 Agent 按照用户的工作方式行事的场景。通过 create-skill + unslop 起草或修订个人 -mode skill，也可选择从近期转录中提取最新依据

D

developing-genkit-js

google / skills

使用 Genkit 在 Node.js/TypeScript 中开发 AI 驱动的应用。用户询问 JavaScript/TypeScript 中的 Genkit、AI Agent、流程或工具，或遇到 Genkit 错误、验证问题、类型错误或 API 问题时使用。

D

developing-genkit-python

google / skills

使用 Python 中的 Genkit 开发 AI 驱动的应用。用户询问 Genkit、AI Agent、流程或 Python 工具，或遇到 Genkit 错误、导入问题或 API 问题时使用。

通过本地 ECC Memory Vault，在 Claude、Codex、Hermes、Cursor、OpenCode 及其他 Agent 之间共享持久且可检查的上下文和交接信息。Agent 需要保存工作状态、传递上下文、继续其他 Agent 的任务，或搜索共享项目知识时使用。

L

langchain4j-tool-function-calling-patterns

giuseppe-trisciuoglio / developer-kit

提供并生成 LangChain4j 工具和函数调用模式：使用 @Tool 将方法标注为工具，配置工具执行器，通过 AiServices 注册工具，验证工具参数，并处理工具执行错误。构建会调用工具的 AI Agent、定义函数规范、管理工具响应，或将外部 API 集成到由 LLM 驱动的应用时使用。

S

skill-installer

openai / skills

从精选列表或 GitHub 仓库路径将 Codex skills 安装到 $CODEX_HOME/skills。用户要求列出可安装的 skills、安装精选 skill，或从其他仓库（包括私有仓库）安装 skill 时使用。

D

developing-genkit-dart

google / skills

为 Genkit Dart SDK 生成代码并提供文档。用户要求使用 Dart 构建 AI Agent、使用 Genkit flows，或将 LLM 集成到 Dart/Flutter 应用时使用。

D

developing-genkit-go

google / skills

使用 Go 中的 Genkit 开发 AI 驱动的应用。当用户要求使用 Genkit 和 Go 构建 AI 功能、Agent、流程或工具，或处理涉及生成、提示词、流式处理、工具调用或模型提供商的 Genkit Go 代码时使用。

G

google-cloud-solution-multi-agent-security

google / skills

设计、部署并保护 Google Cloud Agent Gateway 解决方案。适用于用户需要配置涉及 Model Armor、IAP 和 Agent Registry 的多 Agent 安全、入口流量（CLIENT_TO_AGENT）或出口流量（AGENT_TO_ANYWHERE）模式。不要用于与 Agent Gateway 无关的常规 Cloud Load Balancing 或基础 VPC 设置。

P

paseo-advisor

getpaseo / paseo

启动一个 Agent 作为顾问，为当前任务提供第二意见。用户说“顾问”“第二意见”“X 怎么看”，或希望获得外部观点但不委派实际工作时使用。

L

langchain4j-ai-services-patterns

giuseppe-trisciuoglio / developer-kit

提供使用 LangChain4j 构建声明式 AI Services 的模式，用于 LLM 集成、聊天机器人开发、AI Agent 实现以及 Java 对话式 AI。通过基于接口的模式、注解、记忆管理和工具集成，生成类型安全的 AI 服务。适用于以最少样板代码创建 AI 驱动的 Java 应用、实现带记忆功能的对话式 AI，或构建支持函数调用的 AI Agent。

O

ontology

sundial-org / awesome-openclaw-skills

用于结构化 Agent 记忆和可组合技能的类型化知识图谱。适用于创建/查询实体（Person、Project、Task、Event、Document）、关联对象、实施约束、将多步操作规划为图转换，或技能需要共享状态时。用户提及“记住”“我知道关于……的什么”“关联 X 和 Y”“显示依赖关系”、实体 CRUD 或跨技能数据访问时触发。