Skills

O

obsidian-mind

akillness / jeo-skills

将 obsidian-mind 工作路由到正确的模式：安装/引导 vault（ShardMind 与 git clone），每日 standup/dump/wrap-up 会话循环，决策、事故、1:1 与成果的捕获路径，绩效图谱审查流程（/om-review-brief、/om-self-review、/om-peer-scan），vault 维护与 /om-vault-upgrade 迁移，跨 Claude Code、Codex CLI 与 Gemini CLI 的多 Agent 接线，以及可选的 QMD 语义搜索。obsidian-mind 是一个特定的现成 Obsidian vault 模板，通过五个生命周期 hooks、/om-* 命令、子 Agent 与能力图谱，为编码 Agent 提供持久、跨会话的记忆 —— 它不是通用的 vault 构建或 wiki 编写工作流。触发词：obsidian-mind、om-standup、om-dump、om-wrap-up、om-review-brief、om-self-review、om-peer-scan、om-vault-upgrade、brag doc、North Star.md、performance graph、competency notes、session lifecycle hooks、shardmind install obsidian-mind。

O

oma-brainstorm

first-fluke / oh-my-agent

在动手之前探索目标、约束和替代方案

O

opencode-runner

robsonrung / rar-skills

通过宿主审批流程引导一次外部 OpenCode CLI 运行。仅在用户明确要求 OpenCode，或在没有捆绑 runner 脚本的情况下批准 OpenCode 对比时使用。

O

opensquad

renatoasse / opensquad

Opensquad — 多 Agent 编排框架。为你的业务创建并运行 AI 小队。

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。

使用公开的 `orca` CLI 操作 Orca 管理的工作树、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、制品、技能共享、工作树评论以及 Orca 应用内嵌的浏览器。适用于用户说 "$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"、"share skills" 或 "control the browser inside Orca" 的场景。当任务涉及 Orca 管理的状态时，优先使用此技能而非原生 `git worktree`、临时 PTY、Playwright 或 Computer Use。仅在任务需要操作系统/窗口级控制（如焦点、菜单、对话框、坐标或截图）时，对外部浏览器窗口、webview 或桌面 UI 使用 Computer Use。对 Orca 的内嵌页面使用 `orca-cli`，对外部页面使用 Playwright 或 CDP 等页面自动化工具。

P

panther-strike

autumnsgrove / lattice

锁定单个 GitHub issue 并发动 STRIKE 修复它。高能、精准聚焦。潜行、调查、规划、出击、终结。适用于针对某个具体 issue 进行快速解决时。

P

performance-goal

yeachan-heo / oh-my-codex

在 Codex goal 模式上运行由评估器把关的性能优化工作流，配合持久的 OMX 产物和安全的 goal 交接。

P

ppt-agent-workflow

mucsbr / ppt-agent-workflow-san

引导安装型 Agent 完成分阶段的 PPT 或幻灯片工作流，而不限制其实现方式。适用于用户希望从主题、文章、报告或简报得到演示文稿、幻灯片、故事板或可成页的结构，且成功取决于以下部分组合：澄清简报、按需收集事实、构建大纲、进行页面级规划、生成可审阅的中间产物，以及在环境缺少研究、渲染或交付能力时优雅降级。

P

probe

zenon-red / skills

使用 Probe 接入 Agent、运行 Nexus 守护进程、检查已派发的操作，并执行 Nexus 工作流命令，用于想法、任务、项目、消息和 SQL 检查。

P

project-development

sickn33 / agentic-awesome-skills

此技能涵盖识别适合大模型处理的任务、设计有效的项目架构以及利用 Agent 辅助开发快速迭代的原则。

P

pythia-autopilot

thaildhe172591 / pythia

当开发者希望 Agent 无需逐次批准每次写入即可工作时使用——例如“tu dong hoan toan”“cu lam het di”“dung hoi tung buoc”“work autonomously”“approve everything for this task”、长时间构建会话，或应用预览显示自动驾驶已启用、暂停、过期或不涵盖某条语句时。申请一份经开发者批准的租约，严格在其范围内工作，到期即停止，并报告所做的每次写入。

R

reflect

hachej / boring-stack

把本次会话所学转化为仓库中持久的改动：一条 lint 规则、一个测试、一项检查、一次 skill 编辑、AGENTS.md 或 docs/DECISIONS.md。在收尾一项任务、在一次错误或纠正之后，或当有人说 reflect 或记住这一点时使用。

R

review-agents-md

richtabor / agent-skills

使用渐进式披露创建最小而有效的 AGENTS.md 文件。触发词为“create agents.md”“refactor agents.md”“review my agents.md”“claude.md”，或与 Agent 配置文件相关的问题。当项目缺少 AGENTS.md 时也会主动触发。

R

rlm

trampoline-ai / predict-rlm

使用 predict-rlm 规划并构建新的可调用递归语言模型。当用户想要设计 RLM、评估 RLM 是否适合某个工作流，或用结构化边界、技能、宿主侧工具、自定义适配器或运行时内核扩展来实现 RLM 包时使用。若要优化现有的 RLM，请改用 rlm-gepa。

R

roundfix

marcioaltoe / skills

使用 Roundfix，通过只读的 Release Plan Command 规划发布、清理 CodeRabbit 的拉取请求反馈、使用 Doctor Command 诊断运行时就绪状态、使用 Implement Command 执行 Spec 的 Task Graph、通过 Supervisor Run Event Stream 监控 Runs、使用 GC Command 回收 Run 存储、归档已完成的 Specs、运行其 `--follow-up`、`--status` 和 `--unattended` Skill Modes，并在守护进程分配的 Batch 运行中遵循有界的 Review Issue 或 Task 解决约定。

S

self-improving-for-codex

godgod126 / self-improving-for-codex

使用全局 `AGENTS.md`、持久化记忆目录以及可选的夜间精炼自动化，构建或维护 Codex 原生的自我改进记忆循环。当 Codex 需要将 OpenClaw 风格的自我改进思路适配到 Codex、设置长期用户/画像记忆、创建 `PROFILE.md` / `ACTIVE.md` / `LEARNINGS.md` / `ERRORS.md` / `FEATURE_REQUESTS.md`、添加从原始学习记录到有效指导的提升规则，或创建周期性的记忆精炼自动化时使用。

S

senior-ui-ux-orchestrator

sergekostenchuk / ui-ux-agent-skill-system

主要的 senior UI/UX 编排技能。当用户要求构建、重构、审查、点评、规划或验证 Web 应用 UI、SaaS 仪表盘、内部工具、落地页、产品页、截图、Figma 设计、Figma MCP 工作流、设计到代码、代码到画布、设计系统同步、Stitch/AI UI 探索、三方向设计探索、cursor reveal 效果、响应式行为、无障碍、视觉质量、senior UI/UX/SEO/LLM 委员会决策、wiki 上下文关卡或 UI 技能系统工作流时，使用此技能。将工作分派给 webapp-ui-skill、marketing-site-skill、ux-audit-skill、design-critic-skill、ui-ux-pro-max、stitch-design-bridge、senior-figma-orchestrator、cursor-reveal-hero、image-layer-alignment-validator、task-plan-v2-orchestrator、obsidian-wiki-ingest 及共享验证工具，同时强制本地优先隐私、单一主负责人、禁止虚构工具、证据报告与视觉验证。

S

serena-usage

practicalswan / agent-skills

用于项目记忆与代码导航的 Serena MCP。在管理 Serena memories、导航符号、执行智能重构，或跨 AI Agent 会话维护上下文与连续性时使用。

S

skill-context-detection

nyldn / claude-octopus

自动检测工作上下文（Dev 与 Knowledge）——用于根据当前任务类型调整工作流

S

skill-creator

alphaonedev / openclaw-graph

STUB — 安装于 ~/openclaw/skills/skill-creator/SKILL.md

S

skill-creator

openai / codex

创建或更新 Codex skill，并提供范围恰当的说明和所需的支持资源。

S

skill-debate

nyldn / claude-octopus

Claude 与可用顾问之间的结构化多提供方 AI 辩论——用于关键决策

S

skill-finder

mizchi / skills

仅当用户明确要求从精选目录之外发现或评估某项技能时使用——例如"找一个 Stripe 技能"、"有没有针对 X 的技能？"、"在采用前评估这个候选技能"。这是一项元技能，与 skill-selector 互补：不要在例行的 apm-management、project-init 或目录内请求时自动调用。跨来源调查经过审核的注册表（Anthropic 官方、claude-skill-registry、VoltAgent/awesome-agent-skills、ComposioHQ、Superpowers、GitHub topic），并设有强制性的 waxa-eval 采用门槛。

S

skill-iterative-loop

nyldn / claude-octopus

循环运行任务直到达成目标——用于迭代优化、轮询或收敛

S

skill-review

ovachiever / droid-tings

通过系统性的 9 个阶段审查来审计 claude-skills 仓库文档：标准符合性、通过 Context7/WebFetch 验证官方文档、代码示例准确性、跨文件一致性以及版本漂移检测。自动修复无歧义的问题并进行严重程度分类。使用场景：调查技能问题、检测到重大包更新（例如 v1.x → v2.x）、技能超过 90 天未验证、提交市场之前，或排查过时的 API 模式、相互矛盾的示例、失效链接、版本漂移。

S

skill-review

richtabor / agent-skills

依据最佳实践审查并校验 Agent 技能。触发条件：“review this skill”“check my skill”“validate skill”“is this skill well-written”，或创建/编辑技能时。

S

skill-stats

proffesor-for-testing / agentic-qe

在评审哪些 QE skills 正在被使用、查找触发不足的 skills，或分析 skill 有效性时使用。展示使用模式与建议。

S

skill-writing-plans

nyldn / claude-octopus

创建零上下文实现计划，任务颗粒度小——用于多步骤功能规划

S

spec-loop-plan-task

dpolivaev / spec-loop

为新工作选择规划形式，并在执行前完成规划。当需要判断工作属于无任务、仅对话、单任务文件、含子任务的任务文件，还是多个任务文件 / 待办事项，并为非平凡的实现工作或需要独立任务的调研工作制定所需计划时，使用此技能。

S

specify-meta

rsmdt / the-startup

搭建、状态检查并管理规范目录。在创建新规范、读取规范状态、在阶段之间转换，或记录 .start/specs/ 中规范的决策时使用。

S

speckit-taskstoissues

full-stack-skills / speckit-skills

基于现有设计产物，将已有任务转换为按依赖排序、可执行的 GitHub issues，用于该功能。适用于需要按 Spec Kit 工作流执行该步骤的场景（基于 GitHub Spec Kit 官方模板）。

S

strategic-partner

jimmysadek / strategic-partner

面向 Claude Code 的战略思考伙伴，将决策与构建分开。它会质疑假设、比较各种方案，并在全新会话中把可直接运行的提示词交给执行环节。负责技能路由、上下文交接和记忆管理。使用时机："plan my project"、"advise on architecture"、"what should I build next"、"help me think through"、"explore"、"brainstorm"、"how should I approach"、"what's the right tool"、"which skill do I use"、"route this task"、"hand off context"、"manage my session"。触发于：/strategic-partner、/advisor、/sp

T

tavus-cvi-interactions

tavus-engineering / tavus-skills

使用 Interactions Protocol 实时控制 Tavus CVI 对话。在发送文本让 replica 朗读（echo）、打断 replica、在对话中途注入上下文、处理工具调用或通过 WebRTC/Daily 监听对话事件时使用。

T

thai-interpreter

nxdus / thai-interpreter

通过两种模式将泰语提示词翻译为英语，并防止文件中的泰语文本损坏，从而实现泰语用户与 Agent 之间的高效沟通。适用于用户用泰语写作、要求泰语到英语的口译、希望进行省 token 的提示词改写，或报告保存文件中的乱码/替换字符问题（如 U+FFFD）时。

T

tkm

jorgemuza / orbit

使用 orbit CLI 跟踪 AI token 消耗、成本和用量趋势。当用户询问 token 用量、AI 成本、Claude Code 支出、使用了多少 token、按模型划分的成本明细、会话历史或 token 分析时，随时使用此技能。触发短语包括 'how much have I spent'、'token usage'、'show me costs'、'what's my AI spending'、'how many tokens today'、'cost per model'、'list sessions'、'track usage'、'token report'、'weekly usage'、'monthly costs'，以及任何 token/成本跟踪任务——即使是 'am I spending too much on Claude'、'what did that session cost'、'show me the dashboard' 或 'how much is opus costing us' 这类随口提及。

T

tmux-worktree-session

steveclarke / dotfiles

在独立的 tmux 会话中启动隔离的 git worktree——一个窗口运行编码 Agent，另一个运行 shell,第三个运行开发栈——并让 Agent 已了解情况并开始工作。适用于启动 worktree、以隔离方式开始功能/分支/任务、将工作交给新的 Agent（Claude/Codex）,或设置隔离的 tmux 开发会话。

T

triage

akillness / jeo-skills

让 issue 与外部 PR 经过由分诊角色组成的状态机：分类、验证、必要时拷问，并撰写 Agent 可直接执行的简报。当 issue 或外部 PR 需要分类、验证并转化为 Agent 可直接执行的简报时使用。触发词：triage、triage the backlog、review these issues。

U

using-tmux-for-interactive-commands

ovachiever / droid-tings

当你需要运行需要实时输入输出的交互式命令行工具（vim、git rebase -i、Python REPL 等）时使用——提供基于 tmux 的方案，通过分离会话和 send-keys 控制交互式会话

V

verified-delivery

magnus919 / agent-skills

端到端实施并交付一项已授权的变更——验证、创建 PR、合并，并确认合并后状态——使用实时状态门禁、可持久化的中断交接，以及实时状态优先的恢复机制。当用户授予某项具体变更的端到端交付权限，且工作可能在触及交付边界前跨越工具调用次数上限、上下文耗尽、worker 丢失或会话中断时使用。不要用于没有交付指令的普通修复，不要用于授予用户未授予的合并或合并后权限，也不用于设计发布流水线（此类场景请使用 release-engineering）。

V

verify-with-controls

vivswan / skills

在即将报告探测或状态读取得到的零值或空值、令人警觉的发现、成功声明或静止无变化时使用，以便先让该读数有证据支撑并处于受控状态。

V

voiceflow

membranedev / application-skills

Voiceflow 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户希望与 Voiceflow 数据交互时使用。

W

wait-what

leandrocfe / skills

停。上一条消息没说清楚——重新讲一遍。

W

write-handoff

koruworks / skills

编写 docs/<feature>/HANDOFF.md，为全新的 Agent 会话提供接手未完成工作的简报，无需查看此前对话。内容包括分支和工作区的位置、已推送的内容、应先合并的内容、已构建的内容及权威文档、后续恢复工作的起点，以及本次会话耗时踩过的陷阱。当实现流程（execute-plan、execute-roadmap、build-feature）停止但仍有未完成工作、上下文即将耗尽，或用户调用 /write-handoff <feature>、要求将工作交给另一个 Agent 或会话时使用。若要将已完成的工作交给人员测试和验收，请改用 write-acceptance。

W

write-tasks

marcioaltoe / skills

将 spec 的 PRD/TechSpec 拆解为按依赖排序的任务图 —— 纵向切片的任务文件，加上位于 docs/specs/<slug>/ 下可被机器解析的 _tasks.md DAG 清单，其中包含由作者确定的 QA 关卡决策，该决策根据 Spec 自主决定，只有在涉及权限、架构或影响范围时才上报。

W

writers-room

bybren-llc / story-systems-template

此技能召集一场 6 个席位的协作式前期制作会议——Story Architect、Story Analyst、Dialogue Writer、Scene Writer、Standards Reviewer 和 Research Specialist 在动笔前先提出各自的创作构想。可选地跨多个模型/提供商（Claude + 可自托管 vLLM + 云）召集各席位，以实现真正的多样性。使用场景：开始新剧本、规划重大改写、重新构想现有素材，或寻求多元的专家视角。

W

writing-opencode-plugins

sveltejs / ai-tools

官方 svelte MCP，满足各种 Agent 需求

0

08-wrap

team-attention / workshop-upstage

用于收尾工作的技能。在检查测试、提交/PR、清理 worktree 的同时，用 5 个专业 Agent 提取会话洞察。

暂无简介

A

ag2-evaluation

ag2ai / ag2-skills

离线评估、测试并跟踪 AG2 Agent。构建由任务组成的 Suite，用 run_agent 运行 Agent，并用预置评分器（final_answer_matches、tool_called、no_tool_errors、token_budget）或自定义 @scorer——包括 agent_judge 大模型裁判——为答案评分。读取 RunResult 记分卡（pass_rate、score_stats、value_counts），用确定性的 TestConfig 磁带在 CI 中设门禁，持久化到 store_dir 并对运行做 diff 以捕捉回归，用 evaluate_traces 为已有 trace 评分。当用户想要评估、测试、评分或对 Agent 做基准测试，构建 CI 或回归门禁，或对正确性、工具使用、成本或质量评分时使用。要正面比较不同构建或在排行榜上比较，请参见 ag2-eval-comparison。

A

agent-optimizer

chujianyun / skills

Agent 设计顾问与审查工具。基于 12-Factor AgentOps 最佳实践，用于：(1) 探讨 Agent 架构设计方案；(2) 审查现有 Agent/Skill/工作流的设计，发现问题，给出改进建议。触发词：审查我的 agent、帮我分析这个 skill、agent 设计、agent 优化、帮我 review 这个工作流、这个 agent 有什么问题、怎么设计 agent、agent 架构咨询。

A

agentchat

tjamescouch / agentchat

通过 AgentChat WebSocket 协议进行实时的 Agent 间通信。连接到 AgentChat 服务器、加入频道、收发消息，并与其他 Agent 协作。

A

agentic-design-system

aa-on-ai / agentic-design-system

通过一个限定范围的设计循环来统筹视觉与前端的构建、探索和审查。保留预期的产品目标，使用相关的专家能力，并验证交付的体验。

A

ai-design-workflow

flitzrrr / frontend-design-skills

将 AI 工具整合进设计流程、为设计师提供结构化提示、在明确边界内使用创意 AI，以及审查工作流。

A

amrouter

akillness / jeo-skills

可自托管的 AI 网关，提供单一 OpenAI 兼容端点，用于多提供商 LLM、embedding、图像和音频路由，支持自动回退、负载均衡和成本优化。

A

architect

hachej / boring-stack

先勾勒类型、签名和模块结构，再在实现过程中持续参与。适用于 /architect、“architect this”“design this”，或直接写代码可能导致结构选择不当的复杂工作。

A

arena

hachej / boring-stack

针对同一任务并行生成 N 个候选方案，选定一个作为基础，再将其他方案中最出色的部分融入其中。适用于 /arena、“arena this”、“throw it in the arena”，或单次尝试复杂成果可能导致方向定型错误时。

A

autoresearch-goal

yeachan-heo / oh-my-codex

已弃用存根——请改用 $autoresearch

A

ax

akillness / jeo-skills

AI 时代的 curl，面向 agent 的网页抓取、结构发现，以及带 token 预算输出的确定性结构化抽取。

本技能帮助 LLM 使用 @ax-llm/ax 生成正确的核心 AxAgent 代码。当用户询问 agent()、子 Agent、命名空间函数、discovery 模式、澄清、bubbleErrors、宿主侧 final/clarification 协议或普通 Agent 运行时行为时使用。对于 MCP 客户端、原生运行时模块、订阅、任务或身份验证，请在使用本技能的同时使用 ax-mcp。对于 RLM/代码运行时相关工作使用 ax-agent-rlm；对于回调和遥测使用 ax-agent-observability；对于 recall/记忆/技能加载使用 ax-agent-memory-skills；对于 agent.optimize(...) 使用 ax-agent-optimize。