Skills

C

composio-mcp

afonsoft / skills

当用户要求通过 Composio 将 AI Agent 连接到外部应用，或 Composio CLI 或 MCP 设置失败时使用。

C

configuring-block-policy

matlab / simulink-agentic-toolkit

指导用户创建和管理 .satk/block-policy.json，以控制 Agent 可以使用哪些模块、哪些被排除，以及 Agent 不应修改哪些模块参数。在项目设置模块使用策略时使用。

C

consciousness-council

kalarislabs / research-agent-skills

针对任何问题、决策或创意挑战，运行多视角的 Mind Council 审议。每当用户希望获得多样化观点、需要帮助做出艰难决策、要求进行 council/panel/board 讨论、想从多个角度探讨问题、请求 devil's advocate 分析，或说出“不同专家会怎么想”“帮我从各个方面思考这个问题”“council mode”“mind council”“deliberate on this”之类的话时，都可使用本技能。当用户面临两难、取舍或没有明显答案的复杂选择时也可触发。

C

context-audit

hjewkes / agent-skills

审计上下文窗口的构成并识别优化目标。

C

create-skill

maxedapps / agent-skills

创建并改进简短、聚焦的 Agent Skills。在编写或修订 SKILL.md、其描述或其捆绑文件时使用此技能。不适用于安装第三方技能或处理一次性偏好。

C

create-verification-skill

q-qp-p / pstack

生成项目本地的验证技能，以用户的方式操作应用，支持任意语言、框架或平台。用于 /create-verification-skill、“为这个仓库创建一个控制技能”，或项目没有通过脚本验证 UI/CLI/服务行为的方式时。

C

cross-agent-coordination

cat-xierluo / legal-skills

跨平台 Agent 任务协调枢纽。本技能应在多个不同平台的 Agent 需要围绕项目任务源分配任务、标记归属、能力路由和交接上下文时使用。不要用于单一平台内的本地并行执行，或 Git 分支、提交、PR、merge 安全规则。

D

deep-grill

nxxxsooo / deep-grill

通过证据、失败模式和用户自主决策，深入拷问一个想法、决策、设计、计划或隐含方案。对原始想法、澄清、「拷问我」或未完成的产品简报使用发现模式；对已成形、需要裁定或修订的目标使用审计模式。在活跃的 deep-grill 会话中，每次回复都持续进行，直到其产品简报或裁定得到确认，无需用户再次点名该 Skill。

D

delegating-to-agents

davidondrej / skills

如何将工作委派给另一个 AI Agent（Pi、Codex、Claude Code、Hermes）——挑选合适的 Agent、向 TUI Agent 发送提示词、轮询进度。在对 Agent 执行任何 `cmux send`/`tmux send-keys` 之前，或在委派、转达、派生、编排 Agent 间工作时阅读。

D

docs-check

oliver-kriska / claude-elixir-phoenix

贡献者工具 - 对照最新的 Claude Code 文档验证插件。捕获破坏性变更、弃用项，发现新功能。在发布前或定期运行。不属于分发的插件。

D

docs-init

duc01226 / easyplatform

[文档] 当你需要通过 hook + scan 技能初始化项目参考文档时使用。

D

dspy

kalarislabs / research-agent-skills

使用 DSPy（Stanford NLP）构建和优化语言模型程序，采用 Signatures、模块（Predict、ChainOfThought、ReAct、ProgramOfThought）和优化器（BootstrapFewShot、MIPRO、BootstrapFinetune）。适用于用声明式签名替代手写提示词、根据训练数据和指标自动调优提示词、构建多阶段 RAG 工作流或 ReAct Agent、构建分类器或结构化输出程序，或保存并评估跨 Anthropic、OpenAI、Ollama 等提供商的优化后 LM 程序。不适用于快速原型或简单链；请改用手动提示或 LangChain。

D

duck-grill

sprngr / rubber-duck

批量质询式访谈，用仓库文档、领域语言和护栏来检验计划。使用场景："grill this"、"grill this plan"、"challenge assumptions"。

D

durable-docs-update

preetamnath / agent-skills

编码工作完成后，扫描已修改文件中的注释，并通过 WORTH → PLACE → SHAPE 只同步相关的长期指导内容。触发条件：用户要求在完成后更新/同步长期文档、代码注释或 AGENTS.md；执行类技能进入收尾阶段。

E

elicitation

fusengine / agents

当专家 Agent 在 Execute 阶段之后、sniper 验证之前对代码进行自我审查和自我修正时使用（BMAD-METHOD elicitation 技术）。

E

elicitation

fusengine / claude-plugins

通过认知自动化和协作式 Agent 系统重新定义开发。

E

encourage

terrylica / cc-skills

将条目添加到鼓励列表（优先处理匹配主题的工作）。触发条件 - ru encourage、add encouraged、prioritize topic、encourage work。

E

enhance-prompt

jkappers / agent-skills

分析并改进 LLM 提示词和 Agent 指令，以提升 token 效率、确定性和清晰度。适用场景：(1) 编写新的系统提示词、skill 或 CLAUDE.md 文件，(2) 审查或改进现有提示词的清晰度与效率，(3) 诊断提示词为何产生不一致或意外的结果，(4) 将自然语言指令转换为命令式 LLM 指令，或 (5) 评估提示词反模式并提出修复建议。适用于所有 LLM 平台（Claude、GPT、Gemini、Llama）。

E

evaluate

careerhackeralex / visualize

评估任何 AI 生成工件——可视化、代码、文档、对话或任何技能输出——的质量。分 3 个阶段运作：(1) 生成针对工件类型定制的评估规格，(2) 依据这些规格运行全面评估，(3) 使用 /visualize 技能产出一份精美的可视化报告。在任何技能产出结果后使用，或以 /evaluate <file-or-context> 直接调用。支持评估：HTML 可视化、代码项目、文档、Agent 对话、幻灯片、仪表盘，或任何具有质量维度的工件。

E

evolving-ai-agents

kalarislabs / research-agent-skills

提供使用 LLM 驱动的进化算法，在任意领域自动演进和优化 AI Agent 的指导。适用于构建自我改进的 Agent、针对基准优化 Agent 提示词与技能，或实现自动化的 Agent 评估循环。

E

executing-work-item-task

b-mendoza / agent-skills

在评审批准后，恰好执行一个已规划的 Jira 或 GitHub 工作项任务。用于在不继续下一个任务的前提下，完成启动、实现、文档编写、需求验证、代码质量、架构和安全关卡、针对性修复循环、跟踪器收尾及最终报告。不规划任务，也不选择下一个任务。

E

execution-orchestrator

nextstage-brasil / skills

(NS) 按切片逐个编排分区版本的实现——为每个切片派发一个上下文精简的同步子 Agent，每完成一个切片后提交，并自动推进、无需确认，直到所有切片完成或触发停止条件。当某个版本含有带待处理切片的 version-roadmap.md，且用户要求「运行编排式实现」「执行所有切片」「编排该分区版本」或将某个子版本路线图推进至完成时使用。不要用于非分区版本（直接执行任务）、临时编码（code-coder）或规划/分区（pm-version-partitioner）。

E

export

gaossr / codex-export-skill

当用户说出 $export 或 /export，要求导出当前 Codex 会话、将本次对话保存为 Markdown，或导出 Codex 聊天历史时使用。

F

fastmcp-builder

husniadil / fastmcp-builder

使用 FastMCP 框架构建生产就绪的 MCP 服务，包含经过验证的工具、资源、提示词模式、OAuth 身份验证和全面的测试。适用于创建基于 FastMCP 的 MCP 服务，涉及 Google OAuth、多种资源类型、使用 FastMCP Client 进行测试或复杂工具实现等场景。

通过 WebSocket 长连接将飞书（Lark）机器人连接到 Clawdbot。无需公网服务器、域名或 ngrok。适用于将飞书/Lark 设置为消息渠道、排查飞书桥接问题或管理桥接服务（启动/停止/日志）。涵盖飞书开放平台上的机器人创建、凭证设置、桥接启动、macOS launchd 自动重启以及群聊行为调优。

暂无简介

G

gate-mcp-claude-installer

gate / gate-skills

适用于 Claude Code（命令行）的 Gate MCP 与 Gate 技能安装器。当用户要求在 Claude Code 中安装 Gate 工具时使用。触发词：'install Gate MCP Claude'、'Gate skills Claude Code'、'Claude CLI Gate'。

G

gds-create-story

bmad-code-org / bmad-module-game-dev-studio

创建专门的故事文件，包含 Agent 之后实施所需的全部上下文。适用于用户说“创建下一个 story”或“创建 story [story identifier]”时。

G

gemini

alphaonedev / openclaw-graph

Google Gemini API：多模态、长上下文（100 万 token）、函数调用、接地、代码执行

G

github-do-issue

jablonkai / skills

获取 GitHub issue，理解其要求，规划并实现解决方案，然后运行验证，不提交、不推送，也不创建 PR。一次处理一个 issue：如果指定了多个 issue，或完全没有提供 issue 编号（此时将当前仓库的所有开放 issue 作为队列），则按顺序逐个实现，使每个 issue 都分别形成自己的提交和拉取请求，绝不合并在一起。当有人说“处理 issue #N”“做 #N”“实现 #N”“修复 issue #N”“处理开放 issue”“完成所有 issue”“dolgozz a #N-es issue-n”“csináld meg a #12, #13 és #14 issue-kat”“csináld meg az összes issue-t”，或粘贴要实现的 GitHub issue URL 时使用。不适用于无人值守地为每个 issue 发布 PR（github-do-all-issues）、创建、添加标签或分诊 issue（github-issues），或提交并创建 PR（github-commit-pr；后者在每个 issue 完成后运行）。用户始终会审查每个 issue 的结果，并决定何时提交。

G

glm-master-skill

zai-org / glm-skills

用于发现和安装 GLM 生态系统内容的纯文档主技能。此技能不会执行脚本或子进程命令，而是提供精选的官方 GLM 技能、安装方法和来源链接列表。

G

goal-setter

gotalab / goal-setter-skill

当用户希望 Codex 持续工作直到某个可验证的结果成立时，起草、审阅或启用一个精简的 /goal。它定义结果、证据、边界、停止条件，以及真正有用的委派。不适用于普通实现、问答、一次性修改、发散的头脑风暴，或没有完成标准的、主观的工作。

G

google-ai

alphaonedev / openclaw-graph

用于 Pro/Flash/Ultra 模型的 Google Gemini API，支持 100 万 token 上下文。

G

grilling

hexsleeves / skills

当用户希望在采取行动前对计划、决策或想法进行压力测试，或使用任何“grill”触发短语时使用。

H

harness-master

wyattowalsh / agents

审计 harness 配置、发现缺口与使用信号，并应用已批准的修复。在调优 Claude、Codex、Copilot、Cursor、Gemini、Grok、OpenCode、Cherry 或 LM Studio 时使用。不适用于 Agent、MCP 或应用遥测。

H

hindsight-upgrade

vectorize-io / hindsight-skills

检查并安装 hindsight-skills 更新。检测新版本、提供升级选项并显示变更内容。

为独立开发者提供从创意到退出的完整流程，由 8 个互联 Agent 管理整个产品生命周期

I

implement

beeltec / skills

在唯一的验收分支上串行执行一个就绪的待办工作项或 Epic，依次完成领取、实现、评审、验收和归档。配合明确的 WORK-NNN、EPIC-NNN、待办路径或无歧义的对话式选择使用。

I

init-agent-config

yigitkonur / skills-by-yigitkonur

在创建、审计或迁移 CLAUDE.md/AGENTS.md/REVIEW.md 指令文件时使用。

I

init-rulebook

t4sh / skills4sh

管理个人 Agent 规则手册。在用户要求设置 Agent 规则、在会话开始或压缩后重新加载规则、微调规则加载、检查规则手册状态或诊断无关规则被加载的问题、链接点文件、配置 AGENTS.md 指针，或更新此技能或其规则手册时使用。

I

inspecting-skills

oaustegard / claude-skills

发现并索引技能中的 Python 代码，支持跨技能导入。用于从其他技能导入函数或分析技能代码库。

L

langchain

kalarislabs / research-agent-skills

用于构建由 LLM 驱动的应用的框架，支持 Agent、链和 RAG。支持多个提供商（OpenAI、Anthropic、Google）、500 多种集成、ReAct Agent、工具调用、记忆管理和向量存储检索。用于构建聊天机器人、问答系统、自主 Agent 或 RAG 应用。适合快速原型开发和生产部署。

L

langsmith-observability

kalarislabs / research-agent-skills

用于追踪、评估和监控的 LLM 可观测性平台。在调试 LLM 应用、根据数据集评估模型输出、监控生产系统或为 AI 应用构建系统化测试流水线时使用。

L

llmdocs

jimweller / clanker-skills

更新项目文档（CLAUDE.md + .llmdocs/）。在做完重要工作后使用，以保持文档同步。

L

lobster-email

fallomai / lobster-email

为你的 AI Agent 提供一个位于 lobster.email 的永久邮箱地址。这是你 Agent 的主要邮箱身份——当用户说"check your email"或"what's your email?"时，指的就是它。用于 Agent 之间的通信、接收通知，以及在 OpenClaw 生态中与其他 AI Agent 连接。

L

long-run

tmdgusya / engineering-discipline

通过里程碑编排为期多天的复杂任务执行。每个里程碑都经过 plan-crafting、run-plan（worker-validator）和 review-work 阶段，并带有检查点/恢复。端到端自主运行——无需逐里程碑审批门；仅在失败时升级给用户。当用户说 "long run"、"start long run"、"execute milestones" 或 "run all milestones" 时触发。

M

marketplace-builder

mike-coulbourn / claude-vibes

创建和配置 Claude Code 市场和插件。当用户希望创建市场、发布插件、设置团队插件分发，或配置 marketplace.json 或 plugin.json 文件时使用。触发词：create marketplace、publish plugin、plugin distribution、marketplace.json、plugin.json、team plugins、share plugins

M

master-skill

swaylq / master-skill

大师.skill——输入行业，自动调研 6 个维度［行业大佬 / 工具地图 / 工作流 / 知识正典 / 信息源 / 术语标准］，提炼为可运行的行业 Master OS skill；安装到任意 Claude Code / OpenClaw / Codex / Hermes Agent，即可让其进入「这一行的资深人」模式。MIT，Python + Shell。

M

mcp-builder

ovachiever / droid-tings

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-dag-compactor

archieindian / openclaw-superpowers

从 MEMORY.md 构建层级式摘要 DAG，并采用深度感知的提示词——叶子摘要保留细节，更高层级压缩为持久的脉络，防止在压缩过程中丢失信息。

M

milestone-planning

tmdgusya / engineering-discipline

将复杂的多日任务分解为优化后的里程碑（ultraplan）。广泛的并行探索为草拟的里程碑 DAG 奠定基础，随后独立的对抗性评审者分轮攻击草稿，直到没有阻塞性发现为止。当用户说 "plan milestones"、"break this into milestones"、"ultraplan"，或 long-run harness 需要生成里程碑时触发。

M

multi-agent-handoff

arenukvern / mcp_flutter

规划并记录专用 AI Agent（工头、工作者、审查者）之间的交接、父通道契约和并行批次契约。适用于多 Agent 工作流、子 Agent、原始目标保留、原生门禁、声明上限、终态、接力传递或公会式 Agent 协调。

M

multica-runtimes-and-repos

multica-ai / multica

当 Multica 运行时或守护进程出现异常时使用:Agent 未运行、任务未被认领、运行时离线、工作目录或会话复用、仓库检出。

O

opencode

dimitrigilbert / ai-skills

opencode CLI 与 web server 指南 —— 非交互模式、无头服务器、会话、模型配置以及所有 CLI 子命令。

O

opencode-config

wojons / skills

使用 JSON 或 Markdown 文件配置 OpenCode 设置，用于项目级或全局偏好

P

planning-work-item-tasks

b-mendoza / agent-skills

将 Phase 1 Jira 工单或 GitHub issue 快照规划为分阶段、经过验证的 Phase 2 任务计划产物，并生成确定性的分支名称。当编排器或用户要求拆解 docs/<KEY>.md、规划 Jira 任务、规划 GitHub issue 任务，或根据评审意见重新规划工作项时使用。不获取工作项，不创建子任务或子 issue，不执行任务，也不修改工作项平台。

P

pm-agent

first-fluke / oh-my-agent

为 Claude Code、Codex、Cursor 和其他编码 Agent 提供 Agent 技能和专家团队。加载单项技能，或安装领域预设、项目钩子和带测试门禁的并行工作流。

P

principle-never-block-on-the-human

q-qp-p / pstack

对于可逆的工作，当你想问“要不要做 X？”时应用。

P

problem-solving

samhvw8 / dotfiles

用于摆脱困境的系统性问题解决技巧。技巧：简化级联（复杂性螺旋）、碰撞区思维（创新阻塞）、元模式识别（重复出现的问题）、反向练习（假设约束）、尺度游戏（不确定性）。动作：简化、分析、识别模式、反转假设、尺度思维。关键词：问题解决、复杂性螺旋、创新阻塞、卡住、简化、元模式、假设反转、尺度不确定性、突破性思维、根因、系统分析、Microsoft Amplifier、调试方法、创造性解决方案。适用场景：复杂性螺旋、遭遇创新阻塞、看到重复模式、受假设约束、对尺度不确定、普遍卡在问题上。

P

project-planner

silvainfm / claude-skills

面向软件项目的全面项目规划与文档生成器。创建结构化的需求文档、系统设计文档和任务拆解方案，并附带实施跟踪。适用于启动新项目、定义规格、编写技术设计或将复杂系统拆解为可实施任务。支持用户故事格式、验收标准、组件设计、API 规格，以及具备需求可追溯性的分层任务拆解。