Skills

T

team-orchestration

noobygains / godmode

在任务能从多个 Claude 实例通过点对点消息协作中获益时使用——并行调研、多模块功能、跨层变更，或竞争性假设调试。不适用于简单的独立任务（使用 parallel-execution）或顺序任务（使用 delegated-execution）。

T

teneo-agent-deployment

teneoprotocolai / teneo-skills

使用 Teneo Agent SDK（Go）在 Teneo Network 上部署自主 AI Agent。铸造免 gas 的 NFT 身份、定义命令与定价，并通过 x402 微支付按查询赚取 USDC。支持 EnhancedAgent、SimpleOpenAIAgent 和 OpenAIAgent。

T

to-tickets

paololeonardi / mattpocock-skills

将计划、规范或当前对话拆分为一组 tracer-bullet 工单，每个工单注明其阻塞关系，并发布到已配置的跟踪器（关系以文本形式保存在本地每个工单各自的文件中，或在实际跟踪器中使用原生阻塞链接）。

T

tutorial

q00 / ouroboros

以动手实践方式教授 Ouroboros 的交互式教程

T

two-tier-extraction

garrytan / gbrain

用于大规模语料处理（邮件存档、文档转储、转录库）的分层 LLM 提取模式。效用层模型快速分流和分类；推理层负责默认的深度阅读；深度层用于升级处理价值最高的内容。避免在噪声上花费深度层成本，同时确保重要内容得到最仔细的审阅。任何 LLM 调用之前都会运行确定性的隐私屏障。

U

using-superpowers

mavcui / agent-skills-hunter

Agent Skills 终极集合地，一站式装载，“让每一寸上下文都发挥到极致” The Ultimate Collection of 400+ High-Quality Agent Skills for Claude AI — Creative, Technical & Enterprise Workflows

U

using-superpowers

mavscui / agent-skills-hunter

Agent Skills 终极集合地，一站式装载，“让每一寸上下文都发挥到极致” The Ultimate Collection of 400+ High-Quality Agent Skills for Claude AI — Creative, Technical & Enterprise Workflows

U

using-superpowers

zhanlincui / agent-skills-hunter

在开始任何对话时使用——确立如何查找和使用技能，要求在任何回应（包括澄清性提问）之前先调用 Skill 工具。

V

verification-before-completion

mavcui / agent-skills-hunter

Agent Skills 终极集合地，一站式装载，“让每一寸上下文都发挥到极致” The Ultimate Collection of 400+ High-Quality Agent Skills for Claude AI — Creative, Technical & Enterprise Workflows

V

verification-before-completion

mavscui / agent-skills-hunter

Agent Skills 终极集合地，一站式装载，“让每一寸上下文都发挥到极致” The Ultimate Collection of 400+ High-Quality Agent Skills for Claude AI — Creative, Technical & Enterprise Workflows

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

V

verification-before-completion

zhanlincui / agent-skills-hunter

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

V

verify

ariadoss / superskills

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

V

vps-server-management

davidondrej / skills

当用户想管理其 VPS 服务器及其中运行的 AI Agent 时使用——包括连接、部署、监控、重启，以及运维远程主机及其 Agent。触发词：VPS、server management、remote host、SSH into server、manage my servers、agents on the server。

W

wordpress-router

midudev / autoskills

用户询问 WordPress 代码库（插件、主题、区块主题、Gutenberg 区块、WP 核心代码检出）且需要快速判断仓库类型并路由到正确工作流／技能（区块、theme.json、REST API、WP-CLI、性能、安全、测试、发布打包）时使用。

W

workflow-lite-plan

catlog22 / claude-code-workflow

轻量级规划技能——任务分析、多角度探索、澄清、自适应规划、确认与执行交接

W

wrap-session

product-on-purpose / pm-skills

会话结束时的文档工作流，更新 README、CHANGELOG、Agent 上下文文件并创建会话日志。在收尾工作会话、被要求记录会话进展、准备交接文档时，或用户说 "wrap up"、"end session"、"document progress"、"save session" 时使用。

W

write-a-skill

lvtd-llc / skills

使用适当的结构、渐进式展开和捆绑资源创建新的 Agent 技能。当用户想要创建、编写或构建新技能时使用。

W

write

reactjs / react.dev

在创建新的 React 文档页面或更新现有页面时使用。接受 "add optimisticKey reference docs"、"update ViewTransition with Activity"、"transition learn docs" 等指令。

在创建新技能、编辑现有技能或在部署前验证技能工作时使用

A

aep-calibrate

memorysaver / agentic-engineering-patterns

把人的主观判断转化为 Agent 可应用的标准。适用于 works-vs-right 差距、.5 层或 “calibrate”——不适用于可用性审查。

A

aep-reflect

memorysaver / agentic-engineering-patterns

对发布后的反馈进行分类，并将其路由到故事图谱、架构或假设。在 /aep-wrap 或用户测试之后使用，或用于 “我们学到了什么”。

A

ag2-eval-comparison

ag2ai / ag2-skills

比较 AG2 的 Agent、模型或提示词，判断哪个更好。run_variants 在同一套件上为多个具名 Agent 打分并在排行榜中排名（Variants 保存具名 Agent 实例的映射以及一个轴标签）。run_pairwise 配合 pairwise_judge 使用双顺序位置交换进行 LLM 头对头比较（只有在交换后仍然获胜才算胜，否则算平局），报告胜率及 Wilson 95% CI、胜、负、平、翻转和一致性（Cohen's kappa）。human_pairwise 以内联方式收集人工盲投，或通过 export_pairwise_cases 和 human_labels 导出的清单收集。当用户想要对提示词或模型做 A/B 测试、运行排行榜、选出胜者、进行头对头评判、测量胜率或收集人类偏好标签时使用。要运行和评估单个 Agent，参见 ag2-evaluation。

A

agent-architecture-audit

shipshitdev / skills

审计 LLM Agent 应用中的 wrapper 回归、提示词或记忆污染、工具误用以及隐藏的重试循环。当某个 Agent 在产品中失败但直接调用正常时使用。

A

agent-browser

ckorhonen / claude-skills

使用 agent-browser CLI 自动化无头浏览器交互。适用于抓取网页、自动化表单提交、测试 Web 应用，或执行浏览器自动化任务。支持针对 AI Agent 推理优化的元素引用（@e1、@e2）。

A

agent-history-hygiene

daviddwlee84 / agent-skills

提交 SpecStory 记录以及 Claude/Cursor/OpenCode/Codex 计划并附带功能差异，派生分阶段的 `AI-Assisted-By` 以及记录/计划 trailer，防止密钥泄露，并忽略 SpecStory 的机器本地状态。当被要求提交/保存/分阶段处理 Agent 会话、记录跨 harness 来源、引导 pre-commit、修复 `.specstory/statistics.json` 频繁变更、清理记录，或以轮换优先的原则补救意外的密钥提交/推送时使用。

A

agent-memory

s-hiraoku / synapse-a2a

用户要求保存、记住、回忆或整理记忆时使用此技能。触发词包括：“记住这个”“保存这个”“记下这个”“我们讨论过……什么”“查看你的笔记”“整理记忆”。发现值得保留的重要信息时，也应主动使用。

A

agent-messaging

noobygains / godmode

在派发子 Agent、为队友撰写提示词、组织交接报告，或管理 Agent 之间的上下文边界时使用。涵盖子 Agent 提示词与团队级消息传递。

A

agent-native

boshu2 / agentops

将独立任务分派给并行 worker 或子 Agent，避免写入冲突。使用时机：并行运行或规划 Agent 时，即便只有两个；任何启动前先检查作用域。

Agent 睡眠系统 - 记忆整合、日志归档、工作区清理（支持 CortexGraph）

A

agents-brain

paulrberg / agent-skills

维护 README.md、AGENTS.md/CLAUDE.md、技能和仓库上下文。创建、搭建或初始化 AGENTS.md 文件及项目本地 Agent 技能。根据任务证据删除过时技能、合并重叠技能，并记录重复出现的工作流。

A

aliyun-fc-agentrun

cinience / alicloud-skills

当通过 OpenAPI 管理函数计算 AgentRun 资源（运行时、沙箱、模型、记忆、凭证）时使用，包括创建运行时/端点、查询状态，以及排查 AgentRun 工作流。

A

aliyun-modelstudio-entry

cinience / alicloud-skills

在将阿里云 Model Studio 请求路由到正确的本地技能（Qwen 文本、编码、深度研究、图像、视频、音频、搜索与多模态技能）时使用。适用于用户要求 Model Studio 但未指定具体能力时。

A

aliyun-qwen-asr-realtime

cinience / alicloud-skills

当你需要借助阿里云百炼 Qwen ASR Realtime 模型实现低延迟实时语音识别时使用，包括流式麦克风输入、实时字幕或双工语音 Agent。

A

apm-usage

mizchi / skills

APM（Agent Package Manager）参考——apm.yml 语法、install / uninstall / update 命令、目标检测、锁文件工作流。当你需要准确的字段名时阅读，但不要在每一个与 apm 相关的任务上自动调用；用户关于已安装技能的项目的提示可以用通用 APM 知识处理。当用户明确提到 APM、要求编写或审计 apm.yml，或遇到不熟悉的 APM 命令/错误时，显式调用。

A

appsec-agent

seqra / opentaint

运行端到端的 OpenTaint 应用安全分析，同时负责耗时的项目构建和扫描，并将其他各流水线阶段委派出去。当用户要求查找漏洞，或扫描应用的安全问题时使用。

A

ask

yeachan-heo / oh-my-codex

向本地外部顾问命令行（Claude 或 Gemini）提问，并捕获可复用的产物

A

auto-skill

matrixy / auto-skill

自动工作流模式检测与主动式社区技能发现。观察你的会话，检测重复模式，并从 27,000+ 个社区来源中推荐相关技能。

本技能帮助 LLM 使用 @ax-llm/ax 生成正确的音频代码。当用户询问 ai.transcribe()、ai.speak()、signature 音频输入或输出、Agent 音频行为、.chat() 对话式音频、OpenAI 音频或实时模型、Gemini Live 原生音频、Grok Voice Agent 模型、语音、格式、转录，或音频如何与结构化输出配合时使用。

B

best-of-n-solving

revitalb-port / skills-registry-demo

使用相互隔离的 git worktree 并行尝试多种方法来解决难题。每次尝试都在独立分支中运行，随后选出最佳方案。适用于复杂重构、棘手的 Bug，或存在多种可行策略的架构决策。

B

blueprint-claude-md

laurigates / claude-plugins

根据 blueprint 产物生成或更新 CLAUDE.md。在添加团队说明、将内联内容转换为 @imports，或设置 CLAUDE.local.md 时使用。

B

blueprint-derive-rules

laurigates / claude-plugins

从 git 提交历史推导 Claude 规则。在从提交中提取隐含决策，或把代码风格、测试与 API 设计规则成文时使用。

B

blueprint-prp-create

laurigates / claude-plugins

创建 PRP（Product Requirement Prompt），包含调研、上下文与验证关卡。在为子 Agent 执行规划功能包、采用 TDD 与置信度评分时使用。

暂无简介

B

build-in-waves

jayden-dang / skills

当已批准的 tasks.md 的 Execution-mode 为 continuous 且需要时使用

C

chaindesk

membranedev / application-skills

Chaindesk 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户需要与 Chaindesk 数据交互时使用。

C

clarify

ariadoss / superskills

通过提出最多 5 个高度针对性的澄清问题，找出当前功能规格中描述不充分的部分，并将答案补充回规格中

C

clickup-issue-implement

promovaweb / clickupfy

执行 ClickUp 的任务和子任务，提供可视化计划、实时评论、清单、日期、状态和时间跟踪。

C

codex-advisor

ckorhonen / claude-skills

从 OpenAI Codex CLI 获取第二意见，用于方案评审、代码评审、架构决策和难题。适用于需要外部验证、想比较不同方案或卡在难题上的场景。

C

codex-browser-fix

vivswan / skills

当 macOS 上的 Codex 必须通过内置 Chrome 插件驱动用户的 Chromium 浏览器（Brave、Vivaldi、Opera、Edge、Chrome），或该插件因“Codex auth token is unavailable”、扩展连接缺失、桌面应用更新后插件缓存过期而失败时使用。仅限 Codex。

C

codex-code-review

nickcrew / claude-cortex

使用 codex CLI 自动化代码审查整改循环。向 codex 请求审查，按严重程度（P0-P4）分类发现，通过迭代循环修复关键问题（P0/P1），将质量改进延后至待办，并在 3 轮审查后升级。适用于需要结构化整改的代码：请求中出现 ''codex review'' 即触发此工作流。

C

codex-ollama

mathruffian-dot / codex-lazy-packs

Codex 安装本地 AI Ollama。说「安装 Ollama」「本地 AI」时加载。

C

codex-supabase

mathruffian-dot / codex-lazy-packs

Codex 連接 Supabase MCP。說「連接 Supabase」時載入。

C

constitution

rsmdt / the-startup

创建或更新带有治理规则的项目章程。使用基于发现的方法生成项目专属规则。

C

context-compression

vudovn / ag-kit

在长会话中管理与压缩对话上下文。检测上下文何时变得过大，总结已完成的工作阶段，归档旧的发现同时保留关键决策。防止上下文退化。

C

contract-builder

magebyte-zero / spec-superflow

仅当现有的旧版变更要求执行合约时，才维护该合约。对于缺少合约的新直接变更或计划变更，不要调用此技能。

C

council

borkweb / skills

当用户要求 council、辩论或对抗式评估时，从多个视角评估一个提案。

C

creating-online-evaluations

posthog / skills

在 PostHog AI observability 中编写持续运行的在线评估，以你发现的真实失败模式为基础。适用于用户希望评估能自动为后续的新生成内容或整条 trace 打分的场景——"创建一个 eval 来捕获 X"、"持续检查响应是否满足 Y"、"把这些失败变成 eval"。涵盖：让探索过的数据决定要创建多少个 eval，提出该集合供用户挑选，选择评估目标与评估类型（hog / llm_judge / sentiment），为 llm_judge 评估配置 provider 和 model（provider key 只限制启用，不限制创建），通过条件限定哪些生成内容会触发它，以禁用状态创建，验证作用范围，启用，以及回填历史数据。当没有值得捕获的失败模式时，提出 sentiment 评估。寻找并排序值得评估的失败模式是另一项工作——先使用 exploring-ai-failures。若要调试或管理已存在的评估，使用 exploring-llm-evaluations。

D

dcg

dicklesworthstone / agent_flywheel_clawdbot_skills_and_integrations

Destructive Command Guard——用于 Claude Code 的高性能 Rust hook，在执行前拦截危险命令。SIMD 加速、模块化 pack 系统、白名单优先架构。Agent 工作流必备的安全层。

D

develop-skills

sjunepark / agent-scripts

编写、审查、合并和评估 Agent Skills 与指令栈。仅限显式调用。