Skills

E

execute-plan

jayden-dang / skills

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

F

feature-planning

nicepkg / ai-workflow

在研究之后使用（Z01 文件已存在）来创建实现计划 — 遵循结构化工作流。

F

fixflow

majiayu000 / spellbook

在以严格的交付工作流执行编码任务时使用:制定完整计划,一次实现一个步骤,持续运行测试,并默认在每个步骤后提交(`per_step`)。支持显式覆盖提交策略(`final_only`、`milestone`),以及当用户要求行为驱动交付或需求不清晰时可选启用 BDD(Given/When/Then)。

F

fleet-plan

quickcall-dev / skills

分析任务，选择合适的 fleet 类型，并生成可直接启动的 fleet（fleet.json + prompt.md 文件）。动态发现可用的 fleet 技能。当用户想并行执行工作、要求 "plan a fleet" 或说 "fleet-plan" 时使用。

F

flow-deep-understanding

jurgendn / agent-skills

对用户已部分了解的某一个具体对象——一篇论文、方法、算法、定理、推导或结果——编排深度优先的精通过程，直到用户能够重新推导它、批判它，并找出它在哪里失效。当用户说 "I want to really understand X"、"help me understand this paper deeply"、"I get the gist but not the mechanism"、"walk me through this method"、"defend/criticize this" 或 "tear this apart so I get it" 时使用。通过单例技能进行路由，并用分级练习验证关卡。还支持 DISCUSSION MODE，用户通过向一位诚实的初学者、一位有主见的实验室同伴和一位教授讲解来精通该对象；在 "I learn better by discussing"、"question me while I explain"、"let's discuss instead of lecturing"、"run this like a lab meeting" 或 "grill me on this paper" 时触发。需要广度优先地入门某个领域时使用 flow-learn-new-topic；需要把用户自己的想法形式化时使用 flow-idea-to-proof。

G

gateway-diagnose

joelhooks / joelclaw

通过读取守护进程日志、会话记录、Redis 状态和 OTEL 遥测来诊断网关故障。完整的 Telegram 路径排查：守护进程 → Redis 频道 → 命令队列 → pi 会话 → 模型 API → Telegram 投递。适用于：'gateway broken'、'telegram not working'、'why is gateway down'、'gateway not responding'、'check gateway logs'、'what happened to gateway'、'gateway diagnose'、'gateway errors'、'review gateway logs'、'fallback activated'、'gateway stuck'，或任何想要了解网关为何失败的请求。与 gateway skill（运维）不同——本 skill 用于诊断。

G

grill-me

niekcandaele / skills

对照现有领域模型拷问你的方案、打磨术语，并在决策定型时同步更新文档（CONTEXT.md、ADR）的拷问式会话。当用户想用项目的语言和已有决策来压力测试方案时使用。

G

guidance

ovachiever / droid-tings

使用正则表达式和语法控制 LLM 输出，确保生成有效的 JSON/XML/代码，强制采用结构化格式，并借助 Guidance（Microsoft Research 的受约束生成框架）构建多步骤工作流

H

harness-engineering

majesticlabs-dev / majestic-marketplace

为最大化 AI Agent 效能而设计的仓库结构方法论。三大支柱——上下文工程(把仓库当作知识产品)、架构约束(确定性强制执行)、垃圾回收(主动对抗熵增)。适用于为 AI 开发搭建仓库、诊断反复出现的 Agent 失败、编写 AGENTS.md,或设计 CI 门禁与结构性测试。

H

hrt-dark-mode-decision-gate

hash-id / openspec-schema

为 tempa-spec 的暗色模式做钢人化（steel-manning）裁定。解决那些通常会升级给用户的发现项（来自 hrt-align-consistency-review 和 hrt-apply-code-review 的 DECISION/HIGH；来自 hrt-adversarial-authoring 的单一审查者 UNANCHORED）。始终是一个全新的 subagent。仅在 dark.md 存在且调用方技能遇到仅凭自身证据无法解决的发现项时使用。

H

hrt-dark-mode-opt-in

hash-id / openspec-schema

tempa-spec 暗黑模式的选择启用门控（在发现至对齐阶段进行有界自主决策，可选择延伸至应用阶段）。绝不主动提供——仅在用户主动用自己的话提出请求时启用。任何确认前必须显示风险警告，然后询问选择哪种变体（仅规划或加实现），并创建 dark.md。仅在发现阶段或之后，于用户明确请求时使用一次。

H

hrt-dark-mode-routing

hash-id / openspec-schema

tempa-spec 暗黑模式（存在 dark.md）启用时，规定值得升级处理的发现应转到何处的唯一事实来源。proposal、specs、design、align 和 apply 均指向此处，而不是各自内嵌暗黑模式例外规则。说明哪些发现应路由到 hrt-dark-mode-decision-gate、哪些仍交由用户处理，以及结果记录在 dark.md 的哪个部分。

I

implement-afk-agentic

nstaab1 / nathan-agent-skills

利用预先商定的接缝，无人值守地实现并交付一张可供 Agent 处理的工单，当工单留有未决决策时暂停而非猜测。适用于应以一个待人工验证的未合并 PR 收尾的自主或云端 Agent 编码运行。

I

implement-spec

hu3rror / my-skills

将 /to-spec 和 /to-tickets 的结果落实为代码

I

inference-sh

inference-sh / skills

通过 inference.sh CLI 运行 150+ AI 应用——图像生成、视频创作、LLMs、搜索、3D、Twitter 自动化。模型：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter 等更多。在运行 AI 应用、生成图像/视频、调用 LLMs、网页搜索或自动化 Twitter 时使用。触发词：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok

I

install-skill

schwepps / skills

当用户要求 “install a skill”、“add a skill to the project”、“unpack a skill” 或 “integrate a new skill” 时应使用本技能。自动完成从 dist/ 解包 .skill 包并在市场中注册的完整工作流。

L

lessons

johnlindquist / claude

捕获并回顾编码会话中的经验教训。用于记录洞见、阅读过往教训并随时间改进。

L

llm-evaluation

ckorhonen / claude-skills

使用自动化指标、LLM-as-judge、人工反馈和基准测试，为 LLM 应用实施全面的评估策略。在测试 LLM 性能、衡量 AI 应用质量、比较提示词/模型或建立评估框架时使用。涵盖用于 RAG 流水线的 RAGAS、evals-as-code CI/CD 集成，以及包括结构化输出评估和 Agent 任务成功率衡量在内的 2025/2026 现代实践。

L

llmintegration

thelobbi / claude

适用于 Claude、GPT、Gemini 和 Ollama 的 LLM 集成模式。在 AI API 集成、提示词工程、令牌管理、扩展思考和多模型编排时激活。

L

loop

dobroslavradosavljevic / skills

针对开发任务实现-审查-修复循环。当用户调用 $loop，说 "loop"、"loop this"、"run the loop"、"implement then review"、"review/fix until clean"，或要求 Codex 持续循环实现、审查、修复与再审查，直到没有可操作的问题为止时使用。

L

lytics-agent

lytics / agent-skills

顶层 Lytics CDP Agent——将用户意图路由到相应技能，涵盖受众管理、画像探索、数据集成和 schema 浏览。当用户提出宽泛的 Lytics 问题或请求，无法明确对应到某个具体技能时使用。

M

mastra-framework-guide

efoo-team / skills

Mastra 框架的 API 验证、最新文档检索与版本迁移指南。用于编写 Mastra 代码前确认现行规范、验证 API 签名、构建 agent / workflow / tool / memory / RAG，以及 v0.x → v1.x 等迁移场景。应将内部知识视为过时前提，务必用已安装版本的类型定义或官方文档进行验证。职责分离等设计判断请使用 mastra-ai-architecture-rules。

M

mcp-builder

bbeierle12 / skill-mcp-claude

创建高质量 MCP (Model Context Protocol) 服务的指南，使大模型能够通过设计良好的工具与外部服务交互。在使用 Python (FastMCP) 或 Node/TypeScript (MCP SDK) 构建 MCP 服务时，可用于集成外部 API 或服务。

M

mcp-builder

project-n-e-k-o / n.e.k.o

创建高质量 MCP (Model Context Protocol) 服务的指南，使大模型能够通过设计良好的工具与外部服务交互。在使用 Python (FastMCP) 或 Node/TypeScript (MCP SDK) 构建 MCP 服务时，可用于集成外部 API 或服务。

M

memory-kit

cowork-os / cowork-os

创建 Workspace 本地的 .cowork/ memory kit（规则、身份、长期笔记、每日日志、心跳模板）。

M

money-upgrade

iamzifei / show-me-the-money

自动将 show-me-the-money 技能套件更新到最新版本。一条命令即可检查 npm 上的新版本、下载、替换已安装的技能，并展示变更内容。当用户想要更新技能、检查新版本，或说“upgrade money”“update skills”“latest version”“auto-update”“check for updates”时使用。

M

multi-agent-orchestration

cat-xierluo / legal-skills

编排两个以上边界独立的本地 worker，使用 Orca Run/Task/Dispatch、独立 worktree/session 或 tmux 回退，由 PM 负责拆解、派发、巡检、429 停滞恢复、独立验收、PR 收口与临时资源清理；也用于用户明确要求“并行推进”“多个 worker”“PM 总控”“Wave Autopilot”或防止 PM 直接实现逃逸。不要用于单个短任务、纯状态同步，或仅需 Git 分支、提交、PR、merge 规则的工作。

N

nerdzao-elite

sickn33 / agentic-awesome-skills

软件工程与产品设计工作流及高级产品设计师。涵盖规划、架构、TDD、整洁代码和像素级 UX 验证的完整工作流。

使用 Notion 为 AI Agent 构建结构化记忆系统。在设置 Agent 记忆、讨论记忆持久化，或帮助 Agent 跨会话记住上下文时使用。包含 ACT 框架数据库、MEMORY.md 模板和 Continuity Cycle 模式。

N

notion-spec-to-implementation

ovachiever / droid-tings

将产品或技术规格转化为 Claude code 可执行的具体 Notion 任务。将规格页面拆解为详细实施计划，包含明确的任务、验收标准和进度跟踪，指导从需求到完成的开发过程。

O

omc-help

yeachan-heo / oh-my-claudecode

使用 oh-my-claudecode 插件的指南

O

opsx-workspace-gate

fudesign2008 / open-skills

OPSX 工作流共享的 OpenSpec 工作区门禁：定位项目根目录、验证 openspec/，并要求在委派前具备确切的 OPSX 原生技能。触发词——「OpenSpec 工程门禁」「OPSX 工程定位」「OpenSpec 原生技能检查」 / OPSX workspace gate, OpenSpec project root, native skill gate. 不要用于 Jira、Git、重试绑定或实现编排。

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。

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。

O

orchestration

numman-ali / n-skills

面向复杂任务的多 Agent 编排。当任务需要并行工作、多个 Agent 或复杂协调时使用。触发场景包括功能开发、评审、重构、测试、文档等任何适合拆解为并行子任务的工作。本 skill 定义了如何使用 cc-mirror 任务进行持久化依赖跟踪，以及使用 TodoWrite 实现实时会话可见性来编排工作。

P

paleo-auto

mocasus / paleo

当你希望无需手动选择技能即可自动节省 token 时使用。自动检测长会话（>15 轮）、高 token 用量或庞大的上下文——然后以安全默认值自动启用 paleo + paleo-trim-context + paleo-converse + paleo-budget。用户无需考虑哪个技能处于启用状态。关闭：“禁用 paleo-auto”/“手动 paleo”。

P

paleo-converse

mocasus / paleo

当用户说“压缩对话”“精简聊天”“总结历史”“上下文太长”，或某个会话包含许多旧的轮次时使用。将先前的对话轮次浓缩为紧凑的摘要，合并近乎重复的消息，原样保留最后 N 个轮次。在不丢失任务状态的前提下节省上下文 token。关闭：“停止压缩”/“保留完整历史”。

P

paleo-json

mocasus / paleo

当用户说 "compact json"、"minify output"、"tight structured"，或 Agent 必须输出 JSON/结构化数据时使用。去除无意义的空白，折叠长数组，在安全之处缩短键名，保持可解析。减少结构化载荷的 token。关闭："pretty print" / "human-readable"。

P

paleo-summary

mocasus / paleo

当用户说 "summarize output"、"condense this"、"tldr"，或工具结果/日志/文件转储/长 stdout 内容很大时使用。将冗长内容（工具输出、日志、diff、文档）压缩为保留关键字段的简洁 intisari。在体积庞大的载荷上节省上下文 token。关闭："full output" / "no summary"。

P

paperclip-admin

bbengamin / skills

处理一般的 Paperclip 管理事务和小型操作请求，无需启动完整的规划会话。当用户要求检查 Paperclip 状态、进行轻微的控制平面变更、更新现有 Paperclip Agent、查看或挂载公司技能、准备或派发问题交接、调整分配或审查门禁，或执行临时 Paperclip 维护时使用。

P

parent-project-skills

cloudflare / workerd

当 workerd 作为子模块使用时，用于从父项目发现额外 skill 和上下文的引导 skill。当任务跨越项目边界时加载此 skill（例如 Sentry/生产问题排查、集成测试、跨仓库调试）。

P

pathfind

jayden-dang / skills

绘制或推进多会话决策地图，直到通往目标的路线清晰为止。

P

peekaboo

alphaonedev / openclaw-graph

macOS UI 捕获：截图、无障碍树检查、窗口列表、UI 自动化定位

P

plan-explain

efoo-team / skills

仅在用户显式调用 /plan-explain（或 Codex 中的 $plan-explain）时使用。切勿自动调用。读取 `.sisyphus/plans/` 等目录下的计划文件，生成结构化概要说明报告，让人能立即掌握该计划要做的事。只进行事实提取，不做解读、推测或额外调查。

P

project-wiki-manager

sergekostenchuk / ui-ux-agent-skill-system

管理经过脱敏的项目记忆和 Obsidian/LLM wiki 关卡，适用于大型 UI/UX、SEO、Figma、Stitch、进度屏、技能系统、迁移、发布或多会话 Agent 项目。当项目需要持久上下文、llms-context 包、决策记录、交接说明或 wiki 同步且不存储机密时使用。

P

prompt-engineer

ericgandrade / claude-superskills

当用户明确要求为与 AI 配合使用而创建、撰写、改进或优化提示词时使用此技能。在出现“write me a prompt”、“improve this prompt”、“create a system prompt”、“how do I ask ChatGPT/Claude to...”、“quero um prompt para...”等表述时触发。当用户想要的是输出结果而非提示词的直接任务请求时，不要触发。

P

prompt-factory

ckorhonen / claude-skills

通过智能的 5-7 个问题流程和覆盖 15 个专业领域的 69 个预设，一次生成世界级、可直接用于生产的提示词。支持 XML/Claude/ChatGPT/Gemini 格式并进行质量校验。返回一个可直接使用的超级提示词——技能本身不实施提示词中描述的工作。针对现代大模型优化，包括 Claude 3.5+、GPT-4.1 和 Gemini 2.5。

P

prompt-injection-guard

archieindian / openclaw-superpowers

在 Agent 对外部内容采取行动之前，检测并拦截其中的提示词注入尝试

R

rag

alphaonedev / openclaw-graph

为 AI 模型实现检索增强生成，以获取并使用外部知识。

R

ralph-loop-help

poteto / plugins

解释 Ralph Loop 插件的原理与可用技能。当用户询问 ralph loop 的帮助、想了解该技术，或需要使用示例时使用。

R

remembering

oaustegard / claude-skills

Muninn 的记忆操作（recall、remember、supersede、config）。规范实现已迁移至 oaustegard/muninn-utilities/remembering/。本文件仅为指针；不要从此路径加载 skill。

R

research

fusengine / agents

在研究文档、最佳实践或复杂技术调查时使用 —— Context7 + Exa + Sequential Thinking 方法论。

R

research

fusengine / claude-plugins

通过认知自动化和协作式 Agent 系统重新定义开发。

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

review-plugin-submission

poteto / plugins

审查 Cursor 插件是否符合市场发布要求。用于发布前验证清单、组件元数据、发现路径和提交质量。

R

review-pr-check

efoo-team / skills

仅在用户显式调用 /review-pr-check（或 Codex 中的 $review-pr-check）时使用。切勿自动调用。将 PR 评审应对拆分为收集 worker、分类 subagent、执行 worker 并进行编排的技能。收集交给运行 gh pr-review-check 的收集 worker，分类、分组与工作包生成交给分类 subagent（默认示例为 Oracle），实现、回复、resolve 等实际工作交给执行 worker，parent 则管理完整性闸门、fallback 启动与轮询循环。在没有 subagent 机制的环境中，由 parent 自身降级执行。

R

roadmap-with-file

catlog22 / claude-code-workflow

带迭代拆解和 issue 创建的战略需求路线图。输出 roadmap.md（人类可读、单一来源）+ issues.jsonl（机器可执行）。

S

saving-workspace-context

revitalb-port / skills-registry-demo

将有用的上下文（研究、决策、经验、模板）自动保存到工作区文件中，让知识在不同对话之间延续。

S

search-history

efoo-team / skills

仅在用户显式调用 /search-history（或 Codex 中的 $search-history）时使用。切勿自动调用。以关键词横跨检索 Claude Code / Codex CLI 的本地聊天记录（JSONL），提示命中的会话与对话片段。记录文件以只读方式处理。

S

session-handoff

hburaktasyurek / agent-skills-and-commands

仅在用户明确提到 session-handoff，或明确要求为后续 Agent 会话创建可持续的恢复包时使用。捕获确切的实时状态、未完成工作、决策、约束以及无需重新推导上下文即可继续所需的下一步操作；当没有可传递的可执行状态时，不要创建恢复包。