Skills

C

claude-coach

alirezarezvani / claude-skills

个人教练，教用户成为 Claude 高级用户。当用户第一次要求“学习 Claude”“成为高级用户”“指导我”“教我 Claude 技巧”“Claude 能做什么”“让我更会写提示词”或任何类似说法时使用此技能。激活后，在之后的每一轮对话中也要使用它，以发现被错过的优化机会（模糊的提示词、被忽略的能力、Claude 可以自动化的人工工作），并给出一个高级用户技巧。要大方地触发——大多数用户并不知道自己不知道什么，所以宁可多指导一些。

C

claude-code-debug

0xdarkmatter / claude-mods

排查 Claude Code 扩展和行为问题。触发于：debug、troubleshoot、not working、skill not loading、hook not running、agent not found。

C

claude-config-advisor

chujianyun / skills

审查或设计 Claude Code 项目配置。用于用户提到 `.claude`、`CLAUDE.md`、Claude 配置文件、项目级 Claude 自定义配置、配置结构是否合理、该创建哪些配置文件，或希望从零规划 Claude 配置时使用。默认先审查或诊断，再给方案；只有用户明确要求时，才进一步输出推荐结构或样例文件。

C

claude-md-doctor

agent-clinic / claude-md-doctor

为这个仓库的 CLAUDE.md / AGENTS.md 做一次体检 — 对照官方指引检查体量指标、失效引用、失效命令、过时说法 — 然后用仓库自身的 Claude Code 会话历史对每条规则做回测，看哪些规则真正被遵守、被忽视或从未被使用，并生成一份医生风格的 HTML 报告，附有引用证据的处方。当被要求检查、诊断、审计、审查、改进、优化、lint、评分、修复、清理、缩短或"体检" CLAUDE.md、AGENTS.md 或 Agent 指令/记忆文件，或想弄清 CLAUDE.md 规则是否真的奏效时使用。也用于仓库没有记忆文件而用户想要一个的情况 — "根据我的会话写/生成/建议一个 CLAUDE.md（或 hooks）" — 该技能会挖掘仓库真实的会话历史，并起草一份附有证据的拟议文件。

C

codex-consultation

shokai / agent-skills

与 Codex CLI 进行咨询的技能。用户说“和 codex 商量一下”“问问 codex”或“让 codex 帮我审查”时使用。根据当前对话上下文向 Codex CLI 发送提示词，并总结结果进行汇报。用户指定 Codex 的 model、reasoning effort 或 Daybreak（例如“用 Astra”“effort 设为 high”“启用 Daybreak Blue”）时，按指定执行。

C

completion-evidence-discipline

fudesign2008 / open-skills

严格遵守完成声明的验证纪律：没有当前轮次运行的命令或检查所产生的最新证据，不得声称测试通过、修复有效或任务完成；无法执行的检查应标记为待处理，并说明所需的确切操作。PDCA 验证阶段通过 staged-review-flow 和宿主工作流引用此项。触发词：“完成须有证据”“验证证据纪律”“宣称完成前验证”“completion evidence”／completion evidence discipline、fresh verification evidence。声称已通过打开的 UI 检查时，必须引用本轮保存的非空图像。不要将其作为独立产品工作流使用。

管理对话上下文和记忆，以优化 AI 性能

C

cost-model

avelikiy / great_cto

面向 great_cto 方案的标准成本估算框架。强制明确列出大模型成本、基础设施成本、人工监督时间，以及（站得住脚的）人工等效对比。输出格式可被董事会的 /api/cost 路径解析 — 必须严格遵守。

C

crafting-self-prompting-loops

dhanesh / agent-skills

设计并构建可靠的自我提示循环——即模型跨多轮迭代趋向目标的循环（草稿→评审→修订、自主任务循环、多 Agent 编排、带人工检查点的循环）。当用户希望让模型"不断改进 X 直到 Y"、构建自我精炼或反思循环、构建在极少监督下朝目标推进的自主 Agent、构建编排或分发到其他 Agent 的循环、构建周期性的自我驱动/定时任务，或任何 Agent 循环时使用——即使他们没有说出"循环"一词；也用于审计或修复已有的循环，如失控、永不停止、来回振荡、偏离目标或易受提示词注入攻击。它会产出一份填好的循环规格、一个可运行的脚手架，并内置循环不可或缺的强制安全属性（硬停止兜底，以及可信/不可信双通道边界）。接受 skill-contract task-plan 信封作为循环的计划。在其写入门禁处遵循 skill-contract 的自主授权。

C

create-plan

gabriel-lafrance / skills

在 grill 关卡之后，将一个已锁定、有边界的切片转化为共享执行上下文中的内联实现契约。

C

create-plan

netease-youdao / lobsterai

创建一份简明的计划。当用户明确要求提供与编码任务相关的计划时使用。

C

create-tool

xmcp-dev / skills

创建带有 schema、metadata 和 handler 的新 xmcp 工具。当用户想向自己的 xmcp 项目添加新工具时使用。

C

cs-build-create-tasks

codespringapp / codespring-skills

把 CodeSpring 功能的笔记 + PRD 转化为带编号、有优先级、关联该功能的看板任务清单。读取该功能、其子功能、其 PRD，以及任何链接到它的功能，然后写出可安全并行构建的有序任务——每项都包含 what/why/what-it-touches/what-not-to-touch/dependencies。当用户已规划好功能并想要一份构建计划时使用。触发词："create tasks"、"make a task list"、"break this feature into tasks"、"generate a build plan"、"turn my PRD into tasks"、"what do I build first"。

C

cs-build-getting-started

codespringapp / codespring-skills

CodeSpring 的入口点。把 Agent 连接到用户的 CodeSpring 账号，报告项目实际处在什么位置（地图？笔记？PRD？任务？），并指出唯一的下一步——审计一个不称职的应用、导入一个称职的应用、从零规划一个新应用，或从项目已推进到的地方继续。基于两个问题来分流：有没有代码，它是否称职（五项具体检查，而不是"你信不信它"）。在任何时点运行都安全，不限于开头。当用户不确定从哪开始或下一步做什么，或刚安装完 CodeSpring 技能时使用。触发词："get started with CodeSpring"、"set up CodeSpring"、"connect CodeSpring"、"I just installed the CodeSpring skills"、"what can I do with CodeSpring"、"where do I start"、"what should I do next"。

D

data-structure-protocol

k-kolomeitsev / data-structure-protocol

构建并浏览 DSP（Data Structure Protocol）——面向 LLM Agent 的、基于图的代码库长期结构化记忆。存储实体（模块、函数）、它们的依赖（导入）、公开 API（共享/导出），以及每个连接的原因。适用场景：(1) 项目中有 .dsp/ 目录，(2) 用户要求搭建 DSP 或初始化项目结构，(3) 在 DSP 跟踪的项目中创建/修改/删除代码文件，(4) 浏览项目结构、理解依赖或查找模块，(5) 用户提到 DSP、dsp-cli、.dsp 或结构映射。

D

deep-dive

okou-ai / okou-skills

结构化研究与方案设计工作流。当用户提到

D

discovery

avelikiy / great_cto

在设计任何架构决策被锁定之前，通过结构化的前置提问揭示隐藏约束。迫使架构师/审计者/评审者在提出方案前先列举出自己尚不知道的内容。

E

elon-musk

star23 / elon-musk

使用 Elon Musk 的思维框架回答任何问题。当用户说 "think like Elon"、"how would Musk see this"、"Elon-style thinking"、"first-principles analysis"、"answer like Elon" 等，或讨论技术、初创公司、物理、制造、太空、AI、能源、人类未来、公司管理、产品设计、人口、文明存续等 Elon Musk 式深度思考有价值的主题时，触发此 skill。即使用户只是问 "what would Elon think about this" 或 "break this down from first principles"，也应触发此 skill。此 skill 基于 Eric Jorgenson 的《The Book of Elon》，从 Elon Musk 的公开言论中提炼其核心思维框架与理念。

E

event-storming

melodic-software / claude-code-plugins

AI 模拟的事件风暴研讨会,支持多角色。当发现领域事件、命令、角色和有界上下文时使用。支持三种模式 —— full-simulation(5 个角色 Agent 辩论)、quick(单遍分析)和 guided(与用户交互)。编排角色 Agent 并综合结果。

暂无简介

F

feature-branch-closeout

fudesign2008 / open-skills

验证后的 feature 分支收尾菜单：在 verify（以及适用时的 archive）之后，并在需要代码交付时可选执行 delivery-discipline 之后，提供 PR / merge / keep / continue 选项；可选 worktree 清理；选择 merge 必须加载 merge-discipline 的 Parts A→B→C→R→D；keep/continue 不得触发合并门禁。打开/更新 PR 委托给 delivery-discipline。触发词 — 「分支收尾」「feature 收尾菜单」「合入或保留分支」「branch closeout」 / feature branch closeout、post-verify branch menu。不要将其用作 finishing-a-development-branch 的名称别名。

F

fiddler-download-setup

telerik / fiddler-agent-tools

从零开始下载、安装并启动 Fiddler Everywhere，然后为 AI Agent 工具配置 MCP。当用户尚未安装 Fiddler，或说“下载 Fiddler”“安装 Fiddler Everywhere”“开始使用 Fiddler”“首次设置 Fiddler”“从零开始设置 Fiddler”，或需要从零到可用 Fiddler MCP 连接的完整入门指导时，使用本 skill。

F

figma-workflow-auditor

sergekostenchuk / ui-ux-agent-skill-system

审计 Figma MCP、设计到代码、代码到画布、画布编辑和设计系统工作流的正确性、时效性、隐私、证据和路由质量。当用户询问某个 Figma 工作流、技能、任务计划、MCP 能力声明或 Agent 交接是否有效、是最新的、安全或可用于生产时使用此技能。

F

flow-learn-new-topic

jurgendn / agent-skills

编排对一个陌生主题、方法、子领域或研究领域的广度优先入门，从近乎零基础到形成一份可用的地图。当用户说“我想学 X”“帮我快速上手 X”“我是 X 的新手，从哪开始”“给我一个 X 的学习路径”“我需要在读该领域的论文之前先理解它”，或给出一个他毫无基础的主题时使用。通过带有分级练习检查点的单例技能进行路由。还带有一种讨论模式，用户通过向一组角色——一个诚实的新手、一个有主见的实验室同伴和一位教授——解释来学习，而不是做练习检查点；触发语为“我通过讨论学得更好”“在我解释时向我提问”“我们讨论这个而不是你来讲”“建立一个学习小组”或“像实验室组会那样进行”。当用户已掌握基础，想要精通某一个具体事物时使用 flow-deep-understanding；将用户自己的研究想法形式化时使用 flow-idea-to-proof。

F

fullstack-feature

mgd34msu / goodvibes-plugin

当任务涉及跨多个层级构建完整功能时主动加载。当用户说 "build a feature"、"add user profiles"、"create a dashboard"，或提出任何横跨数据库、API、UI 和测试的请求时使用。按顺序编排多 Agent 工作：schema 与迁移、API 端点、UI 组件、测试和审查。运行时引擎通过 <gv> 指令自动处理 WRFC 链。处理依赖排序和跨层类型共享。

G

goal-prompt

imbajin / goal-prompt

为 Codex、Claude Code 和其他编码 Agent 创建、改写、缩短或审查 /goal 提示词。仅在用户明确要求 /goal 文本或要求把任务转换为 /goal 时使用；切勿自动启动 goal。

H

handoff

hu3rror / my-skills

将当前对话压缩为一份交接文档，供另一个 Agent 继续执行

H

health-audit

laurigates / claude-plugins

将项目已启用的插件与检测到的技术栈进行对照审计，并推荐添加或移除哪些插件以提升相关性。当用户希望审查当前项目的插件相关性、清理未使用的插件、发现与项目技术栈（Python、Node、Rust、Go、Terraform、Docker、Kubernetes）匹配但缺失的插件、优化项目专属的插件配置，或新加入既有项目时使用。

I

i-am-afk

yahyabedirhan / skills

告知各 Agent 用户暂时离开，无法回复，让它们继续自主工作，并把需要用户处理的部分留到最后。

I

i-am-back

yahyabedirhan / skills

告知各 Agent 用户已回来，让它们使用 /show-me 向用户展示其离开期间发生的事情。

I

implement-idea

frostney / known-good-route

将未归档的想法转化为已确认的迷你规格，实现所选方案，重复代码审查和黑盒测试，运行项目门禁，并打开草稿拉取请求。当用户运行 /implement-idea 或要求在没有现有 issue 的情况下构建某物时使用。

I

infinite-gratitude

sickn33 / agentic-awesome-skills

规划并综合多角度研究；仅在获准时使用并行 Agent，并根据来源核实研究结果

I

install-dexsql

lsposed / dexsql-release

安装预构建的 DexSQL 二进制文件，并将其连接到用户的本地 MCP 客户端。适用于安装、设置或更新 DexSQL MCP 的请求；也接受用户提供的本地 DexSQL 可执行文件。

L

learning-aggregator-ci

pskoett / pskoett-ai-skills

[Beta] 仅用于 CI 的学习聚合工作流，使用 gh-aw（GitHub Agentic Workflows）。按计划扫描 .learnings/ 文件，按 pattern_key 对条目分组，识别可晋升的模式，并将差距报告以 PR 或 issue 评论的形式发布。适用于：你希望在 CI/无头流水线中自动进行跨会话模式检测，且无需交互式提示。若需交互式使用，请使用 learning-aggregator。

M

memory

maxgent-ai / maxgent-plugin

读取长期记忆文件以获取历史上下文、代码引用和错误修复记录。当用户想要读取记忆、获取上下文、查看历史、避免重复错误时使用。

M

memory-recall

zilliztech / memsearch

通过 memsearch 搜索并召回以往会话中的相关记忆。当用户的问题能受益于历史背景、过往决策、调试笔记、之前的对话或项目知识时使用——尤其是诸如 "what did I decide about X"、"why did we do Y" 或 "have I seen this before" 之类的问题。当看到通过 SessionStart 或 UserPromptSubmit 注入的 `[memsearch] Recall available if needed` 能力提示时也使用。典型流程：搜索 3-5 个 chunk，展开最相关的内容，可选地通过 anchor 格式深入原始记录。当问题纯粹关于当前代码状态（使用 Read/Grep）、属于临时性内容（仅今天的任务），或用户明确要求忽略记忆时跳过。

M

moai-foundation-thinking

modu-ai / moai-adk

统一的思维工具包：创意框架（批判性评估、发散-收敛、深度提问）、第一性原理推理（吸收自 moai-foundation-philosopher），以及通过 `ultrathink` 关键词实现的自适应思维。适用于构思、战略分析、架构决策以及复杂问题的深度推理。

O

openclaw-agent-builder

timlai666 / skills

从主机（本地或通过 SSH）创建、配置和编辑 OpenClaw Agent。当用户想要添加新的 OpenClaw Agent，为业务或组织构建 Agent（客服、内部服务台、预订机器人等），搭建 Agent 工作区文件（SOUL.md / AGENTS.md / IDENTITY.md / USER.md），接入渠道（LINE / WhatsApp / Discord / Telegram / Slack 等）与绑定，配置 Agent 知识库（RAG），加固 Agent 以抵御提示词注入和身份混淆，或编辑 / 重新配置 / 重新调校现有 OpenClaw Agent 时，必须使用此技能。只要提及 OpenClaw Agent、openclaw.json、Agent 绑定、Agent 工作区、“add an agent”、“build a bot”、“編一個 agent”、“做一個客服 bot”，都必须触发；即使没有点名 OpenClaw，只要工作主机中存在 ~/.openclaw 或 openclaw.json 文件，也必须触发。

O

ov-memory-doctor

volcengine / openviking

诊断并修复本机上的 OpenViking 记忆插件：插件安装（启用、hooks、MCP 服务）、客户端配置（ovcli.conf / ov.conf / OPENVIKING_* env）以及与 OpenViking 服务的连接（可达性、401/403、/mcp）。凡记忆"不工作"时皆可使用：没有 <openviking-context> 块、recall 为空、捕获未落地、MCP 记忆工具缺失或失败、401/403、状态栏离线，或在刚安装/更新插件、切换服务器/密钥之后，或用户询问插件状态时。触发词："memory not working"、"check OpenViking"、"plugin status"、"记忆没生效"、"插件状态"、"连不上 OpenViking"、"recall 为空"、"401"。

P

peach-e2e-browse

peachsolution / peach-harness

使用 agent-browser CLI 连接 Chrome Beta CDP，进行页面导航、数据检查和元素操作。由 "브라우저 확인"、"페이지 봐줘"、"DOM 확인"、"데이터 점검"、"클릭해줘"、"화면 확인" 等关键词触发。在编写 E2E 场景时也用于确认选择器或调试执行失败。无需 e2e/ 文件夹也可独立运行。

P

pi-context-pipeline

cowork-os / cowork-os

编排 pi-finder 和可选的 pi-librarian，在编码前生成紧凑的上下文包和 Codex 启动提示词。

P

pi-librarian

cowork-os / cowork-os

面向 Pi 的 GitHub 研究 subagent，利用 gh 工作流在实现之前查找并引用相关的仓库文件。

P

pipeline

alexcdever / pipeline

面向长程编程任务的子代理协作与上下文管理流程：谁做什么、如何控制噪声、按什么顺序、什么算完成。

P

plan

duc01226 / easyplatform

[Planning] 在需要借助提示词增强来智能创建计划时使用。标志：--mode={ci|cro}（默认无——标准规划）；--mode=ci 根据 GitHub Actions CI 运行/日志规划修复，--mode=cro 规划转化率优化（25 项 CRO 框架）。

P

project-fix

fearovex-labs / agent-config

实现 /project-audit 发现的修正项。将 audit-report.md 作为规格读取，并执行每项要求的操作。触发：/project-fix、应用审计修正、修复 claude 项目。

P

project-onboard

fearovex-labs / agent-config

诊断当前项目状态，并针对 6 种上手场景之一推荐确切的命令序列。触发：/project-onboard、我该先运行什么、项目设置帮助、诊断项目状态。

P

project-planner

0xdarkmatter / claude-mods

检测过期的项目计划并建议会话命令。触发条件：同步计划、更新计划、检查状态、计划已过期、跟踪进度、项目规划。

P

project-setup

fearovex-labs / agent-config

在当前项目中部署完整的 SDD 架构，包含 engram 持久化和 ai-context/ 记忆层。还会运行可选的交互式向导模式（/project-setup --interactive），仅引导生成项目 CLAUDE.md，并在每次提问后停下来确认。触发：/project-setup、/project-setup --interactive、初始化新项目、设置 SDD、配置 claude 项目、引导 claude、初始化项目 claude、创建项目 CLAUDE.md。

P

prompt-design

xmcp-dev / skills

设计 MCP 提示词以暴露可复用的提示词模板。当在 xmcp 中创建参数化提示词时使用。

P

prompt-testing

fusengine / agents

在比较两个提示词变体、定义质量/效率/稳健性指标，或决定是否采用挑战者提示词替代基线时使用。

P

prompt-testing

fusengine / claude-plugins

通过认知自动化和协作式 Agent 系统重新定义开发。

R

recommend-evolution

oimiragieo / agent-studio

检测能力缺口并记录标准化的演进建议。

R

research-skill-creator

kalarislabs / research-agent-skills

创建、改进和测试适用于研究工作流（论文写作、实验室规程、分析流水线、领域数据库）的 Agent Skills，使其符合 Agent Skills 规范以及本仓库的质量和安全标准。将重复的研究任务转化为可复用技能、为 Research Agent Skills 添加新技能、重写现有技能、编写触发条件准确的描述或添加评估时使用。可与 Anthropic 官方 skill-creator 配合使用。

R

reset

nykooi1 / vibe-wise

备份此项目的学习笔记，并在确认后重新开始入门流程。不会重置应用代码

R

resume-session

q00 / ouroboros

列出进行中的 Ouroboros 会话，并显示 MCP 断连后重新连接所需的命令

R

retro

hu3rror / my-skills

对一次编码会话进行回顾

R

roast-room

nateherkai / roast-room

当创始人希望由一组世界级运营者就重大业务决策展开激烈辩论，或说出“roast room”“put this in the Roast Room”“founder council”“convene the council”“take this to the board”“what would Hormozi, Bezos, or Buffett say”“should I do X”，或对定价、招聘、融资、新产品、合作、转型、活动或支出犹豫不决时使用。由多个子 Agent 组成的董事会，每个成员根据一位专家的公开作品构建（默认包括 Bezos、Paul Graham、Hormozi、Gary Vaynerchuk、Dan Martell、Gino Wickman 和 Buffett，也可通过 /newroaster 添加成员），经过三轮辩论后，由主席给出评分判决、理由、异议和后续步骤。也支持单席咨询（“ask the Hormozi seat”）。不是 /roast（通用角色、创意验证）。

R

roblox-studio-mcp

flatbedj / roblox-skills

通过 Studio MCP 工具操作或检查 Roblox Studio 时使用：在 Studio 中运行 Luau、播放/停止、截图、读取/搜索数据模型或脚本、生成网格/材质/模型、插入资源、移动角色，或 MCP 链接失效（没有 Roblox 工具显示）时使用。提供功能菜单、注意事项和连接故障排查。

R

role-repo-manager

jsonlee12138 / agent-team

用于查找、添加、列出、检查、更新和移除角色仓库的角色来源管理 skill。适用于用户在管理角色的来源，而不是浏览目录时。

R

run

q00 / ouroboros

通过工作流引擎执行 Seed 规范