mcpField

Skills

收录 97,501 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引,复制一行命令即可安装。

Agent 工作流

E
executing-plans
executing-plans
dev-toolings / superpowers-symfony

以 TDD 方法、增量提交和持续验证来有条不紊地执行实施计划

Agent 工作流81
F
fastmcp
fastmcp
ovachiever / droid-tings

使用 FastMCP 框架在 Python 中构建 MCP 服务,向大模型暴露工具、资源与提示词。支持存储后端(memory/disk/Redis)、中间件、OAuth Proxy、OpenAPI 集成与 FastMCP Cloud 部署。使用场景:创建 MCP 服务、定义工具或资源、实现 OAuth 认证、为 token/缓存配置存储后端、添加用于日志/限流的中间件、部署到 FastMCP Cloud,或排查模块级 server、存储、lifespan、中间件顺序、循环导入或 OAuth 错误。关键词:FastMCP、MCP server Python、Model Context Protocol Python、fastmcp framework、mcp tools、mcp resources、mcp prompts、fastmcp storage、fastmcp memory storage、fastmcp disk storage、fastmcp redis、fastmcp dynamodb、fastmcp lifespan、fastmcp middleware、fastmcp oauth proxy、server composition mcp、fastmcp import、fastmcp mount、fastmcp cloud、fastmcp deployment、mcp authentication、fastmcp icons、openapi mcp、claude mcp server、fastmcp testing、storage misconfiguration、lifespan issues、middleware order、circular imports、module-level server、async await mcp

开发81
I
initializing-memory
initializing-memory
letta-ai / letta-code

用于初始化或重组 Agent 记忆的全面指南。在运行 /init 时、用户要求你设置记忆时,或你需要关于创建有效记忆文件的指导时加载此技能。

Agent 工作流81
I
install-watchdog
install-watchdog
athola / claude-night-market

通过 launchd 或 systemd 安装 egregore watchdog 守护进程,以实现自主重启。在新机器上设置 egregore 时使用。不要在 CI/CD runner 上使用。

Agent 工作流81
L
ln-750-commands-generator
ln-750-commands-generator
levnikolaevich / claude-code-skills

为 Claude Code 生成项目专属的 .claude/commands

Agent 工作流81
O
orca-cli

使用公共的 `orca` CLI 操作 Orca 管理的 worktree、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、产物、worktree 评论以及 Orca 应用内嵌的浏览器。当用户说出「$orca-cli」、「use orca cli」、「Orca worktree」、「child worktree」、「cardStatus」、「spawn codex/claude in a worktree」、「read/wait/send Orca terminal」、「terminal send」、「full handoff」、「handover」、「give this to another agent」、「another worktree」、「Orca browser」、「orca artifacts」、「share HTML/Markdown」、「public artifact link」或「control the browser inside Orca」时使用。任务涉及 Orca 管理的状态时,优先使用它而非原始的 `git worktree`、临时 PTY、Playwright 或 Computer Use。对于 Orca 内嵌浏览器之外的浏览器窗口、webview 或桌面 UI,使用 Computer Use。

Agent 工作流81
P
prism-discover
prism-discover
cranot / super-hermes

发现某个产物所有可能的分析维度。找出显而易见和不显而易见的角度 - 架构、安全,也包括营销定位、用户心理、监管影响、教学价值。在 prism-scan 或 prism-full 之前使用,以探索值得调查的内容。

生产力81
P
proactive-agent-lite

通过记忆架构、反向提示和自我修复模式,将 AI Agent 从任务执行者转变为主动的伙伴。轻量版本,聚焦核心主动能力。

Agent 工作流81
P
project-onboarding
project-onboarding
oimiragieo / agent-studio

面向新代码库的引导式项目上手。通过创建持久化的知识记忆,帮助 Agent 理解项目结构、构建系统、测试命令与开发工作流。

开发81
R
redfox-skill-generator
redfox-skill-generator
redfox-data / redfox-community

一键生成高质量红狐 Skill 专属技能文件包(SKILL.md + 配套资源)。只需描述功能需求、提供接口地址和接口文档,即可自动生成符合红狐规范的专业技能文件,开箱即用。支持按需定制与迭代优化。触发词:当用户提到"创建红狐 skill"、"生成红狐技能"、"新建红狐 skill"、"写一个红狐 skill"、"做个红狐 skill"、"红狐技能生成"时使用

Agent 工作流81
S
scan
scan
continuedev / skills

使用并行 Agent 团队,依据另一个 skill 的准则扫描代码库。当用户输入 /scan <skill-name> 以审计代码质量、发现违规或评估是否符合最佳实践时使用。

测试与质量81
S
setup-hyperspell

指导用户将 Hyperspell 集成到其项目中。安装 SDK、配置 API 密钥、检测项目类型、设置记忆摄取(OAuth 或直接方式),并集成记忆搜索。当用户想将 Hyperspell 添加到其代码库、设置记忆搜索,或通过 OAuth 连接用户账户时使用。

开发81
S
shape-idea
shape-idea
toy-crane / skills

将选定的问题与大致方向转化为共识决策和可实施的需求规格。适用于用户希望厘清行为或范围、对想法进行压力测试、在实施前达成一致,或产出规格文档时。

开发81
S
skill-discovery
skill-discovery
oimiragieo / agent-studio

Agent 如何发现和使用技能。用于理解技能调用协议。

Agent 工作流81
S
summon-cc
summon-cc
anfreire / summon-cc

已弃用——已归档且不再维护;由 conclave(https://github.com/anfreire/conclave)取代。在分离的 tmux 窗格中创建并主持 Claude Code 工作会话——从任何 harness 上的任何 Agent 在后台运行 Claude Code。当被要求编排或把工作委派给 Claude Code 会话、在 tmux 中生成工作进程、把任务分散到并行会话、运行“先实现后评审”循环,或监督长时间无人值守的 Claude Code 运行时使用。工作进程通过文件信号进行监督——绝不解析终端。

Agent 工作流81
T
takt-analyzer
takt-analyzer
j5ik2o / ai-tools

分析现有 TAKT 工作流与切面并提出改进建议的技能。进行工作流 YAML 的结构验证、切面间一致性检查、风格指南合规性确认、未使用切面检测以及规则设计优化建议。若存在执行日志(.takt/logs/*.jsonl),还会进行基于日志的诊断分析,报告规则评估效率、循环热点、ABORT 率等。以 references/takt 的风格指南和引擎规范为基准进行分析。触发词:「ワークフローを分析」「taktの設定を確認」「ファセットの品質チェック」「ワークフローのレビュー」「takt analyze」「ワークフローの改善提案」「ワークフローの整合性チェック」「taktの問題を見つけて」「ログを分析」「実行ログの診断」「taktのログを見て」「ルール評価の統計」「ai_fallbackの頻度」「ループの検出」

Agent 工作流81
T
takt-facet-builder
takt-facet-builder
j5ik2o / ai-tools

TAKT 切面(Persona/Policy/Instruction/Knowledge/Output Contract)的单独创建与编辑技能。生成符合各切面风格指南的单一文件。以 references/takt 中的风格指南和内置切面群作为参考资料,进行切面类型判断、模板选择和质量检查。触发词:「ペルソナを作りたい」「ポリシーを追加」「インストラクションを書く」「ナレッジを定義」「出力契約を作成」「ファセットを編集」「takt facet」「レビュアーのペルソナ」「コーディングポリシー」

Agent 工作流81
T
takt-optimizer
takt-optimizer
j5ik2o / ai-tools

优化现有 TAKT 工作流(工作流 YAML 与切面群)的技能。实施 token 消耗削减、步骤整合、规则简化、切面复用促进、循环控制改进和并行化建议,并直接生成优化后的文件。可将 takt-analyze 的诊断结果(静态分析、日志诊断)作为输入使用。本技能仅负责「优化的执行」,诊断与分析交由 takt-analyze。以 references/takt 的引擎规范和风格指南为基准。触发词:「ワークフローを最適化」「taktの高速化」「ワークフローを軽くしたい」「トークンを減らしたい」「ステップを減らしたい」「takt optimize」「ワークフローの効率化」「ファセットを整理したい」「ワークフローをスリムにして」「taktのコスト削減」「ワークフローをシンプルにしたい」

Agent 工作流81
T
tmux-cli
tmux-cli
pchalasani / claude-code-tools

用于与其他 tmux 窗格中的 CLI Agent 或脚本通信的 CLI 工具;仅当用户要求你与其他 tmux 窗格中的 CLI Agent 或脚本通信时使用。

Agent 工作流81
T
tooluniverse-cs-setup
tooluniverse-cs-setup
mims-harvard / tooluniverse

在 Claude Science 中安装或更新 ToolUniverse——创建 conda 环境,安装 tooluniverse pip 包,并通过从 GitHub 获取当前工作流库来(重新)构建 tooluniverse-research 技能。用于首次设置、升级 ToolUniverse 版本、在上游发布后刷新捆绑的工作流,或在新的机器上重新安装。

Agent 工作流81
T
turix-cua
turix-cua
shiehxj / turix-cua-skill

用于 macOS 桌面自动化的 TuriX Computer Use Agent。当你需要执行缺乏 CLI 或 API 访问的视觉 UI 任务时使用,例如打开应用、点击按钮、在 GUI 中导航或多步视觉工作流。

生产力81
U
using-superpowers
using-superpowers
osmontero / opencode-skills

在开始与开发或调试特别相关的新对话时使用 —— 确立如何查找和使用技能,要求在做出任何回复(包括澄清性问题)之前先调用 Skill 工具。

Agent 工作流81
V
verification-before-completion
verification-before-completion
cloudflare / workerd

在声称工作已完成、已修复或通过时使用,在提交或创建 PR 前——需要运行验证命令并确认输出,然后再做任何成功声明;先有证据再有断言

测试与质量81
V
voicemode
voicemode
mbailey / voicemode

面向 Claude Code 的语音交互。当用户提到语音模式、说话、交谈、对话、语音状态或语音故障排查时使用。

Agent 工作流81
W
wayfinder
wayfinder
devcxl / mattpocock-skills-zh

规划一大块工作——超过一次 agent 会话能容纳的体量——在你的 Issue 跟踪器上以共享的决策 ticket 地图形式呈现,逐个解决,直到通往目的地的道路变得清晰。

生产力81
W
wiki-llms-text
wiki-llms-text
bklit / bklit-ui

按照 llms.txt 规范生成 llms.txt 和 llms-full.txt 文件,以提供适合 LLM 阅读的项目文档。当用户想要创建 LLM 可读的摘要、llms.txt 文件,或让其 wiki 可被语言模型访问时使用。

开发81
A
acquia-source
acquia-source
grasmash / drupal-claude-skills

连接到 Acquia Source("Source powered by Drupal CMS")站点 —— 其 JSON:API 和 MCP 端点、OAuth2 认证、@drupal-canvas CLI,以及 Canvas Page API 部署工作流。在将 AI Agent 或应用接入 Source CMS 站点、构建/上传 Drupal Canvas Code Components、通过 Page API 部署着陆页,或将 Source MCP 服务注册到 Claude Code/Cursor 时使用。

开发80
A
agent-instinct-system
agent-instinct-system
itallstartedwithaidea / agent-skills

Agent Instinct System 实现了前认知反射 —— 在每次代码改动、工具调用或输出生成之前自动执行的安全检查与校验。

Agent 工作流80
A
ai-prompting

AI 辅助开发中的高效沟通策略。学习以上下文为先的提示、分阶段交互、迭代式改进和验证技巧,以便从 Claude 及其他 AI 编码助手中获得更好的结果。

Agent 工作流80
A
alibabacloud-find-skills

当用户想要搜索、发现、浏览或查找阿里云(Alibaba Cloud)agent skill 时使用此技能。触发语包括:“find a skill for X”、“search alicloud skills”、“阿里云有什么 skill”、“搜索阿里云技能”、“有没有管理 ECS/RDS/OSS 的 skill”、“阿里云 skills 有哪些类目”、“帮我找一个 skill”、“browse alicloud skills”、“list alicloud skill categories”、“is there an alicloud skill that can...”、“what alicloud skills are available”、“XX Skill 的内容是什么”、“我想了解阿里云 XX Skill 具体做什么”、“帮我安装阿里云 Skill”、“阿里云 agent skill 市场”、“搜一下阿里云的 skill”。

Agent 工作流80
B
blofin-setup
blofin-setup
blofin / blofin-skills-hub

设置并配置 BloFin MCP 服务。引导完成 API key 创建、MCP 配置、连接验证,以及演示/生产环境之间的切换。

Agent 工作流80
B
brainstorming
brainstorming
pixel-process-ug / superkit-agents

在任何创意工作之前使用——创建功能、构建组件、添加功能或修改行为。触发条件:/brainstorm 命令、在规划前探索想法、用户描述模糊的目标或功能需求,或设计决策需要协作探索。在实现前探索用户意图、需求和设计。

Agent 工作流80
B
bro
bro
mariusflorescu / pstack-t3

用通俗易懂的人话复述最后一条消息,不要用术语。

Agent 工作流80
C
claude-chrome
claude-chrome
dicklesworthstone / agent_flywheel_clawdbot_skills_and_integrations

Chrome 中的 Claude——通过 Anthropic 官方扩展实现浏览器自动化。控制你已登录的 Chrome 浏览器,自动化工作流、填写表单、提取数据并运行定时任务。

生产力80
C
codex-session-recovery
codex-session-recovery
huajiexiewenfeng / codex-session-recovery

当 Codex Desktop 的会话、线程、侧边栏历史、项目对话或本地会话列表在更新或重启后丢失,只显示一个对话,某个工作区需要恢复会话,或用户要求修复 Codex 的 session_index/state/global-state/cwd 元数据时使用。该技能会安全地审计并恢复本地 Codex 会话元数据。

Agent 工作流80
C
compression-strategy
compression-strategy
athola / claude-night-market

为臃肿或配额消耗过高的会话推荐上下文压缩策略。当上下文感觉迟滞或配额消耗快于预期时使用。

Agent 工作流80
C
continual-learning
continual-learning
microsoft / skills

在 AI 编码 Agent 中实现持续学习的指南——hooks、记忆作用域、反思模式。在为 Agent 搭建学习基础设施时使用。

Agent 工作流80
C
continuous-learning
continuous-learning
itallstartedwithaidea / agent-skills

Continuous Learning 让 Agent 自动从已完成的会话中提取成功模式,并将其固化为可复用的技能、规则和提示词改进。

Agent 工作流80
C
create-paperclip-bundled-skill
create-paperclip-bundled-skill
paperclipai / paperclip

将想法、推文或任务变成 Paperclip 技能目录(packages/skills-catalog)中的技能。当被要求查找或制作技能并作为捆绑/可选的目录技能发布时使用:调研已有成果,引用或编写它,添加示例,重新生成清单,开启 PR。

Agent 工作流80
C
cursor-sdk-guide

暂无简介

开发80
E
ecosystem
ecosystem
vibeindex / skills

以统计数据和趋势仪表盘的方式查看 Claude Code 生态

Agent 工作流80
E
executing-plans
executing-plans
izyanrajwani / agent-skills-library

针对实现任务的严格计划执行。在根据保存的实现计划、按计划文档中的分步说明执行时使用。

Agent 工作流80
E
explain-outcome
explain-outcome
lwlee2608 / agent-skills

报告命令、测试、构建或部署失败、错误或事故调查结果,或多步骤任务的结果时使用。将报告分为三部分:发生了什么、意味着什么、接下来做什么。

Agent 工作流80
G
grill-with-docs
grill-with-docs
dmmulroy / skills

一场不间断的访谈,用以完善计划或设计,同时生成相关文档(ADR 和词汇表)。

Agent 工作流80
G
groq-inference
groq-inference
scientiacapital / skills

使用 Groq API 进行快速大模型推理——聊天、视觉、音频 STT/TTS、工具调用。在以下情况使用:groq、快速推理、低延迟、whisper、PlayAI TTS、Llama、视觉 API、工具调用、语音 Agent、实时 AI。

开发80
I
int-patterns
int-patterns
microsoft / skills-for-copilot-studio

Copilot Studio Agent 设计的模式库。包含经过验证且推荐的实现模式及 YAML 示例。Advisor Agent 用它来建议模式,Author Agent 在实现时用它参考 YAML 结构。适用场景:设计指导、模式建议、对照最佳实践进行评审、排查已知陷阱、实现期间的 YAML 参考。不适用场景:通用 YAML schema 参考(使用 int-reference)、主题创建机制(使用 new-topic)。

Agent 工作流80
I
integrate-arcjet-guard-agent-framework-go
integrate-arcjet-guard-agent-framework-go
arcjet / skills

将 Arcjet Guard 集成到面向 Go 的 Microsoft Agent Framework(github.com/microsoft/agent-framework-go)中。用 GuardTool 包装 functool 或 MCP 工具,用 GuardMiddleware 防护 Agent 可见的每个工具并筛查入站文本,或用 arcjet.GuardAction 防护任意 Go 函数。适用于被要求向基于 Microsoft Agent Framework 构建的 Go Agent 添加 Arcjet、为其工具限流、阻断提示词注入,或在工具调用上失效即拒绝。这是 Go 框架,不是 .NET 或 Python 的 Microsoft Agent Framework。

安全80
L
long-horizon-workflows
long-horizon-workflows
itallstartedwithaidea / agent-skills

Long-Horizon Workflows 让 AI Agent 能够执行长达数小时、多阶段的自主流水线,远超单轮对话的范围。

Agent 工作流80
M
mcp-builder
mcp-builder
pixel-process-ug / superkit-agents

适用于用户需要构建 MCP(Model Context Protocol)服务——工具定义、资源管理、提示词模板、传输层和客户端集成。触发条件:用户说 "MCP"、"MCP server"、"model context protocol"、为 AI 客户端构建工具、创建 AI 集成。

开发80
M
memory-init-qoder

暂无简介

Agent 工作流80
M
mobile-harness
mobile-harness
droidrun / mobile-harness

面向 Agent 的便携式 Android 和 iOS 设备控制工具集。适用于 Agent 需要在本地(ADB/Portal/Simulator)或 Mobilerun 云设备上控制或自动化 Android/iOS 设备——点击、滑动、截图、应用控制。

Agent 工作流80
N
nocobase-ai-employee
nocobase-ai-employee
nocobase / skills

仅适用于 NocoBase 2;切勿在 NocoBase 3 项目中使用。当 NocoBase 任务涉及 AI 员工生命周期工作时使用,例如发现现有员工、判断匹配度、创建或维护专属员工,以及在另一项技能将其绑定到 UI 界面前做好准备。

Agent 工作流80
N
nocobase-mcp-setup
nocobase-mcp-setup
nocobase / skills

将 NocoBase 配置为编码 Agent 命令行使用的 MCP 服务。适用于用户首次需要为 NocoBase 建立 MCP 连接时。

Agent 工作流80
O
opencode-sdk-guide

暂无简介

开发80
O
orca-cli
orca-cli
abhijitbansal / orca-local

通过 `orca` CLI 操作 Orca 管理的工作树、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、技能共享、工作树评论以及 Orca 内置浏览器。当用户提到 “$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” 或 “share skills” 时使用。当涉及 Orca 状态时,优先使用它,而非原始 git worktree、临时 PTY 或 Computer Use。仅当可见窗口需要 CLI、文件系统或 API 无法完成的 GUI 控制时,才使用 Computer Use。

Agent 工作流80
O
orchestration-workflow
orchestration-workflow
pepperu96 / hyper-mla

完整优化工作流、子 Agent 启动模板、Agent 通信契约、默认配置、调优策略和知识库更新协议。适用于:(1) 启动优化周期,(2) 启动 Profiler 或 Designer 子 Agent,(3) 解读或格式化 Agent 通信,(4) 在性能分析或实现迭代后更新知识库,(5) 为内核决定默认配置或调优策略。

Agent 工作流80
P
package-evaluator
package-evaluator
mathews-tom / armory

评估 Armory 包、审计 Agent 或 hook 的质量、检查包完成契约,或跨包类型审查目录时使用。涵盖单个包和整个代码库的审计。不用于 LLM 提示词优化或常规 PR 代码审查。

测试与质量80
P
prompt-analysis
prompt-analysis
git-ai-project / git-ai

分析 AI 提示词模式与接受率

数据与数据库80
P
promptify
promptify
ravnhq / ai-toolkit

将用户请求转化为面向 AI 模型的详细、精确的提示词。

Agent 工作流80
Q
qe-skill-builder
qe-skill-builder
proffesor-for-testing / agentic-qe

创建新的 Claude Code Skills,采用规范的 YAML frontmatter、渐进式披露结构和完整的目录组织。需要为特定工作流构建自定义技能、生成技能模板或了解 Claude Skills 规范时使用。

Agent 工作流80
第 7921–7980 条,共 13,313 条

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。