Skills

V

vllm-sota-humanize-loop

bbuf / ai-infra-auto-driven-skills

为单个 LLM 模型运行由 Humanize 自主管理的 vLLM SOTA 性能循环：先执行固定的公平 vLLM/SGLang/TensorRT-LLM 部署搜索与基准测试，然后启动一个 RLCR 循环，反复判定差距、分析当前瓶颈、运行层/kernel 流水线分析、修改 vLLM 代码、可选使用 ncu-report-skill 获取 kernel 证据，并重新验证，直到 vLLM 在相同工作负载和 SLA 下达到或超过观测到的最佳框架。

W

walkie

vikasprogrammer / walkie

使用 walkie-sh CLI 在 AI Agent 之间进行 P2P 通信。当用户要求设置 Agent 间通信、创建 walkie 频道、在 Agent 之间收发消息，或实现多个 AI Agent 之间的实时协调时使用。触发词包括 "walkie"、"agent communication"、"talk to another agent"、"set up a channel"、"inter-agent messaging"、"collaborate with"、"coordinate with"。

W

wayfinder

niekcandaele / skills

将一大块工作量 — 超出一个 Agent 会话所能承载的范围 — 规划为问题追踪系统上一张共享的决策工单地图，并逐个解决，直到通往目标的路径清晰为止。

为复杂任务设计并优化 AI 驱动的工作流

W

wp-gravity-stack

kylebrodeur / wordpress-agent-kit

用于 Gravity 技术栈的搭建与编排：为完整插件套件（Gravity Forms、SMTP、Connect、GravityView、Spellbook、Pods）配置 SatisPress/Composer、阅读 .cursorrules 与 llms.txt 模板，或理解各产品如何组合在一起。针对具体产品的工作，请改为加载对应的独立 skill。

W

writing-kit-skills

devarfeen / agent-skills-kit

编写或编辑 agent-skills-kit 技能，或解释其规范的一句话描述和字数预算。通用技能：skill-creator。单独运行路由评测属于维护者任务。

暂无简介

当开发者希望从一次艰难的会话中总结经验、记录 Claude 出错的地方、保存实现中的坑，或用来之不易的知识更新 steering 文档时，应使用本技能——例如「let's reflect」「capture what we learned」「that was painful, save this」「update the steering docs with what went wrong」「I need to debrief」「what went wrong today」「log this lesson」「save this gotcha」「document this mistake」「I want to write this down before I forget」「add this to the steering docs」，或在多次纠正后由 intervention tracker 提示时。将每条经验归入正确的 steering 文档（TECH、QA、DESIGN 或 VISION）中名为 "Hard-Won Lessons" 的章节。

Z

zai-cli

numman-ali / n-skills

Z.AI CLI 提供： - Vision：图像/视频分析、OCR、UI 转代码、错误诊断（GLM-4.6V） - Search：带域名/时效过滤的实时网页搜索 - Reader：网页转 Markdown 提取 - Repo：通过 ZRead 进行 GitHub 代码搜索与阅读 - Tools：MCP 工具发现与原始调用 - Code：TypeScript 工具链式调用 用于视觉内容分析、网页搜索、页面阅读或 GitHub 探索。需要 Z_AI_API_KEY。

A

afk-orchestrator

ykdz / skills

AFK 长任务编排，按不确定性与影响路由设计、实现、审查和验收已规划工作

A

agent-architecture-lens

robsonrung / rar-skills

审视 Agent 控制流、持久状态、重试与恢复。在选择循环或状态图时使用，或当工具调用工作流必须能在故障中存活并安全恢复时使用。

A

agent-design

fusengine / agents

在工作流与 Agent 模式之间做选择、构建编排器/子 Agent 流水线，或编写 Claude Code Agent 模板时使用。

A

agent-design

fusengine / claude-plugins

通过认知自动化和协作式 Agent 系统重新定义开发。

A

agent-readiness

redhat-developer / rhdh-skills

使用 agentready 工具评估并提升 git 仓库对 AI 编码 Agent 的就绪度，并报告得分、认证等级、未通过的发现项以及报告写入位置。覆盖单个仓库或某目录下的每个 RHDH 仓库，并应用报告支持的所有修复。适用于「评估 Agent 就绪度」「运行 agentready」「提升我们的 Agent 就绪度得分」「为此仓库做好编码 Agent 准备」或「评估所有 RHDH 仓库」。

A

agent-security

wgpsec / aboutsecurity

AI Agent 系统安全测试方法论。当目标系统使用 AI Agent 执行工具调用、多 Agent 协作、 或自主决策时触发。覆盖 OWASP Agentic AI Security Top 10 (ASI01-ASI10): 目标劫持、工具滥用、身份权限、供应链、代码执行、记忆投毒、多 Agent 通信、 级联故障、人机信任利用、失控 Agent。

A

agent-self-recovery

archieindian / openclaw-superpowers

检测 Agent 是否陷入循环并系统性地脱离。当发现反复失败或失去方向时使用。

A

agent-tools

blogic-cz / agent-tools

在以下情况加载本技能：使用 CLI 包装工具（gh-tool、observability-tool、db-tool、k8s-tool、az-tool、azdo-tool、logs-tool、session-tool、api-tool、api-proxy），处理可观测性、数据库、GitHub PR、Kubernetes、Azure 平台资源、Azure DevOps 或应用日志。包含工具概览、使用模式和项目专属别名。

A

agentic-actions-auditor

waybarrios / opencode-power-pack

审计运行 AI Agent 的 GitHub Actions，检查提示词注入、不安全插值、沙箱缺口和过宽的 actor 规则。适用于 agentic CI 工作流，而非一般应用代码审查。

A

agentsmd-claudemd-generator

mounirdhahri / skills

为代码仓库生成 AGENTS.md 和 CLAUDE.md 文件。AGENTS.md 提供跨工具的 Agent 指令（受 Claude Code、Cursor、Windsurf、Zed、Codex 等支持）。CLAUDE.md 添加 Claude 专属配置，并通过 @import 引用 AGENTS.md。当代码仓库需要 Agent 上手说明或启动新项目时使用。

A

antigravity-swarm

wjgoarxiv / antigravity-swarm

安装并使用 Antigravity CLI ASW skills、hooks、诊断及 swarm 工作流指南。

完整交付流水线：规划、构建、发布、收尾。覆盖：shape/spec/design、TDD 构建、提交、创建 PR、修复 PR（CI/评审/冲突）、打磨 PR、精简、测试覆盖率、验证 AC、走查、issue 管理。适用场景：交付功能、修复 PR、创建 PR、构建 issue、精简代码、检查质量、编写提交信息、管理 issue。触发：/autopilot、/build、/shape、/commit、/issue、/check-quality、/test-coverage、/verify-ac、/pr-walkthrough。

A

avoid-ai-writing-router

conorbronsdon / avoid-ai-writing

请求同时涉及 AI 写作审查、改写、文件编辑、保留原有语气、误报解读或验证时使用；用户提到 Avoid AI Writing 但未指定模式时也使用。

A

aws-agentic-ai

aws-samples / sample-agent-skills-for-builders

AWS Bedrock AgentCore 的综合专家，用于大规模部署和管理 AI Agent。适用于使用任何 AgentCore 服务，包括 Gateway、Runtime、Memory、Identity、Code Interpreter、Browser、Observability、Agent Registry 和 Evaluations。涵盖 Agent 部署、MCP 工具集成、凭证管理、Agent 发现、治理工作流和自动化质量评估。当用户提到 AgentCore、Agent 运行时、Agent 注册表、Agent 评估、MCP 网关、部署 Agent、注册 MCP 服务、发现 Agent、评估 Agent 质量、Agent 凭证，或希望在 AWS 上构建、部署、编目或监控 AI Agent 时，必不可少。

B

bedrock-agentcore

adaptationio / skrillz

Amazon Bedrock AgentCore 平台，用于构建、部署和运营生产级 AI Agent。涵盖 Runtime、Gateway、Browser、Code Interpreter 和 Identity 服务。适用于构建 Bedrock Agent、将 AI Agent 部署到生产环境，或集成 AgentCore 服务。

B

best-skills

linklyai / best-skills

每日更新的 Top 100 Agent Skills 排名——汇总 skills.sh、ClawHub、Tencent SkillHub、GitHub、X 和 10 多个社区的安装量、增长情况及社交热度。开放数据（CSV）。

B

botstar

membranedev / application-skills

Botstar 集成。管理数据、记录并自动化工作流。适用于用户希望与 Botstar 数据交互的场景。

B

brainstorm

superclaude-org / superclaude_framework

激活头脑风暴模式，进行协作式探索和创造性问题解决。当用户请求含糊、想要探索想法或需要需求发现时使用。

B

brainstorm

witooh / skills

在回答头脑风暴、构思、提示词撰写或开放式探索请求之前，务必先使用此 skill。通过自适应引导式提问将模糊请求转化为可执行产出——分流为 Prompt Mode（撰写/改进提示词）、Explore Mode（头脑风暴想法）或 Focused Mode（具体问题策略）。当用户说 "brainstorm"、"ช่วยคิด"、"help me think"、"I have an idea"、"improve this prompt"、"let's explore"、"I want to build"、"I'm thinking about"、"brainstorm วิธี"、"ช่วยคิดหน่อย"、"อยากทำ"、"ยังไม่รู้จะทำอะไร"、"not sure about the approach"、"help me figure out"、"what should I" 时触发。也适用于：副业项目、职业决策、项目规划、迁移策略、架构决策、成本优化，或任何用户尚未确定方向并会受益于结构化探索的请求。不要跳过——自动调整深度（2-7 个问题），并通过先提出有针对性的问题获得更好的结果。

B

brainstorming

ericgandrade / claude-superskills

当用户需要在创意工作开展前进行构思时，应使用此技能，例如创建功能、构建组件、添加功能或修改行为。

B

building-loops

posthog / skills

为 PostHog Desktop 构建 Loop：一种工作流，每次触发器触发时创建一个 AI 任务，之后可选地通过 Slack 或电子邮件通知任务结果。当被要求创建、设置或更改 loop、周期性 Agent、计划任务，或在 GitHub、Slack 或 PostHog 事件发生时运行 AI 任务的自动化时使用。涵盖确切的图、触发器配置、计划预设、通知步骤、结构化输出以及测试运行步骤。

B

business-knowledge-workflow

tencentblueking / bk-ci

获取陌生业务知识并沉淀为 BK-CI skill 或架构文档时使用，例如阅读 iWiki、结合代码交叉验证、提炼模块边界和重写知识文档。当用户要先理解业务再写文档时优先使用。

B

byted-skillhub-upload

bytedance / agentkit-samples

上传 Skill（目录或 zip）到 SkillHub 私有或企业专属空间。当需要把本地技能发布到私有或企业专属 SkillHub 时使用。

C

cavecrew

karnonson / caveman

为委托给 caveman 风格的子 Agent 的决策指南。告诉主线程何时生成 cavecrew-investigator（定位代码）、cavecrew-builder（1-2 个文件编辑）或 cavecrew-reviewer（差异审查）而不是内联执行工作或使用普通 Explore。子 Agent 输出被压缩，因此注入回主上下文的工具结果小约 60% — 主上下文在长会话中持续更长时间。触发："delegate to subagent"、"use cavecrew"、"spawn investigator/builder/reviewer"、"save context"、"compressed agent output"。

为复杂任务构建并执行多步提示词链

C

chatbase

membranedev / application-skills

Chatbase 集成。管理数据、记录并自动化工作流。适用于用户希望与 Chatbase 数据交互的场景。

C

claude-code

alpoxdev / hypercore

[Hyper] 当用户明确希望使用 Anthropic Claude Code CLI（`claude`）进行隔离会话、非交互式（`-p`）运行、按 ID 或名称恢复会话，或使用适合 CI 的 `--bare` 调用时使用。触发短语："use claude code"、"ask claude"、"run claude"、"continue the last claude session"、"resume the auth-refactor claude session" 或 "use Anthropic's CLI to inspect or fix this repo"。

Claude Code 的持久记忆压缩系统，通过自动观察、语义搜索和隐私控制实现跨会话的上下文保留

C

claude-memory-kit

awrshift / agent-memory-kit

内置记忆会自行决定记住什么。这个工具会先询问。Agent 记忆以纯文本文件形式保存在你的文件夹中：由 Agent 提议，你来批准，每行都注明日期。每个客户端单独保存记忆，支持会话交接；经你同意后，可将内容提升为知识和规则，并提供编排与 QA 层。

C

claude-remote-peers

vivswan / skills

当此 Claude Code 会话需要向另一台机器上运行的 Claude Code 会话发送消息、ping 或协调，或用户指定的对等会话位于另一台主机且 ListAgents 中未显示时使用。

C

clj-skill-eval

humorless / clj-native-agent

通过在有和没有 skill 的情况下进行严格的真实项目测试来评估 Clojure skill。每当需要评估某个 Clojure skill（如 clj-discover、clj-debug、clj-replace）是否真正改善开发结果时，就使用本 skill。通过上下文日志、代码质量、文档深度和测试全面性来比较行为差异。这可避免模糊或假设性的评估，并强制进行具体的真实世界测试。

C

cloning-project

oaustegard / claude-skills

将 Claude.ai 工作区（自定义指令和上传的知识文件）导出为可在其他位置重新导入的包。适用于“备份我的项目指令”、“导出我的项目知识”、“将此工作区复制到新工作区”、“将我的项目迁移到另一个账号”或“在其他位置重建此设置”。此工具操作当前对话所在的 Claude.ai 工作区，不会读取磁盘上的任何内容

C

codex-claude-cursor-loop

bear2u / my-skills

编排三重 AI 工程循环：由 Claude 规划，Codex 校验逻辑并审查代码，Cursor 负责实现，并持续反馈以优化代码质量

C

commerce-merchant-operations

anthropics / commerce-agents

商家 Agent 参考实现，涵盖其流程、分阶段变更与宿主审批、指标依据、分析委托、店铺记忆、组件和市场规则。在构建或审查面向商店、物业、订阅用户群或场馆运营者的 Agent 时加载。

C

create-skill

efoo-team / skills

仅在用户显式调用 /create-skill（或 Codex 中的 $create-skill）时使用。切勿自动调用。用于从零开始以对话方式创建新的 Agent Skill 的技能。适用于「想创建技能」「想把这套流程做成技能」的场景。通过向用户提问来厘清意图（想解决的问题、希望触发的场景、适用范围），然后一致地完成技能化的必要性判断、所属层（通用层/项目层）与名称的确定、SKILL.md 的设计与撰写，以及用检查器进行验证。技能撰写的一般原则（渐进式披露、description 撰写等）的正本在 agent-native-project-design 中，本技能提供应用这些原则的创建工作流。

C

create-skill

gupsammy / claudest

当用户要求"创建 skill"或"制作 command"时应使用本 skill。只要用户提到 skill 创建、command 编写、斜杠命令或构建 Claude 扩展，就务必使用本 skill——即使他们没有明确说"create-skill"。不适用于修复或审计已有 skill——请使用 repair-skill。

C

creating-skill

oaustegard / claude-skills

构建和修订完整的 skill DIRECTORY（SKILL.md、脚本、参考资料、素材），并将其打包。适用于“为 X 创建 skill”、“把这个变成 skill”、“更新/改进这个 skill”、“为什么我的 skill 没有触发”、“审查此 SKILL.md”、“打包这个 skill”，或需要将重复流程转化为可复用成果时。确保 skill 具备有效结构：具体的操作流程而非目标陈述、明确的适用范围、带有对应信号的失败模式、运行时验证步骤，以及经过现有目录比对以避免混淆的描述。若需判断指令是否应做成 skill，而非项目指令或提示词，请使用 crafting-instructions。若需提升正文的写作质量，请使用 writing-instructions

C

crewai-multi-agent

kalarislabs / research-agent-skills

用于自主 AI 协作的多 Agent 编排框架。构建协同处理复杂任务的专业 Agent 团队、需要具备记忆能力的角色化 Agent 协作，或需要顺序／层级执行的生产工作流时使用。不依赖 LangChain，执行精简快速。

D

denario

ovachiever / droid-tings

用于科学研究辅助的多 Agent AI 系统，可自动化从数据分析到发表的研究工作流。当需要从数据集生成研究创意、制定研究方法、执行计算实验、进行文献检索，或生成可发表的 LaTeX 格式论文时使用此 skill。支持可自定义 Agent 编排的端到端研究流程。

D

dev-terminal

parkerhancock / dev-terminal

终端/PTY 自动化，支持持久会话。用于运行 TUI 应用并与之交互、调试终端应用、自动化命令行工作流，或任何终端交互。触发短语包括 "run the TUI"、"start the app"、"debug the terminal"、"interact with"、"send keys"、"what's on screen"。

D

ditto

ohad6k / emulo

从 Claude Code 和 Codex 日志中提取信息，生成本地的 you.md Agent 配置文件。

D

domain-discover

delexw / claude-code-misc

从代码库中发现并记录领域知识，形成结构化的知识文件

E

embedded-project-loop

wedsamuel1230 / arduino-skills

当 Arduino 或嵌入式硬件工作跨越多个会话、涉及零件交付、接线、焊接、烧录、测量、现场测试、恢复，或需要持久的下一待办时，优先使用。维护明确的证据和具体的物理世界用户确认关卡，而不是假定已完成。

E

epic-runner

niekcandaele / skills

无人值守地处理整个 Epic 的工单：逐个规划并实现，提交 PR 到 Epic 分支，确保 CI 通过后合并；保持 Epic 分支与目标分支同步；然后统一验证已组装的 Epic，创建可顺利合并的 Epic PR，并记录后续事项。兼容任何跟踪工具：GitHub、Jira、GitLab 或 Markdown 清单。用户交付一批相关问题并希望自动处理时使用（“运行这个 Epic”“处理这些工单”“完成整个里程碑”）。如果是单个工单且需要对抗式实现／审查循环，请改用 `player-coach`。

E

execute-ticket

carlitose / agent-skills

通过有界质量循环实现一个规范化 ticket，并返回经验证的交接，不产生调度器或 Git 收尾副作用。

E

executing-plans

zenobi-us / dotfiles

当伙伴提供完整的实施计划，需以受控批次执行并在批次间设置评审检查点时使用——加载计划、批判性审查、分批执行任务、在批次之间报告以供评审

E

experiments

langwatch / skills

创建并运行 LangWatch experiments，用于部署前批量测试。在用户想用数据集测试 Agent、比较提示词或模型、基准评测质量、检测回归或添加 CI 质量门禁时使用。不用于生产监控或防护栏。

F

feedback-learning

microsoft / vscode

对明确的纠正性反馈进行分类和记录，而不将技能或指令变成只追加的知识堆。

F

find-skills

haha0815 / claude-meta-skills

帮助用户发现和安装 Agent 技能，当他们提出「我怎样才能做 X」、「查找 X 的技能」、「有没有能够...的技能」等问题，或表达扩展功能的兴趣时。当用户寻找可能以可安装技能形式存在的功能时，应使用此技能。

从各种来源搜索和发现 OpenClaw 技能。适用于用户想查找可用技能、搜索特定功能或发现可安装的新技能时。

F

flow-idea-to-proof

jurgendn / agent-skills

编排从原始研究想法到带有可辩护证明设计的形式化命题的路径——从想法中提炼假设，将其表述为精确的定理/命题，并设计（及审查）证明策略。当用户说"帮我把这个想法变成一个定理"、"我有个直觉，能把它变严谨吗"、"为这个设计一个证明"、"要证明这个我需要什么"、"把这个命题形式化"、"这可以证明吗、怎么证"，或交出一个想发展为形式化结果的非正式猜想时使用。这是一个 ROUTER，用于串联现有的单点技能；它本身不写证明。当目标是理解已有工作而非形式化用户自己的想法时，使用 flow-learn-new-topic 或 flow-deep-understanding。当起点是现有论文的弱点而非新想法时，使用 gap-finder。