Skills
收录 96,981 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引，复制一行命令即可安装。
Agent 工作流
精通面向 AI 模型的提示词工程：大模型、图像生成器、视频模型。技术：思维链、少样本、系统提示词、负向提示词。模型：Claude、GPT-4、Gemini、FLUX、Veo、Stable Diffusion 提示。用于：更好的 AI 输出、一致的结果、复杂任务、优化。触发词：prompt engineering、how to prompt、better prompts、prompt tips、prompting guide、llm prompting、image prompt、ai prompting、prompt optimization、prompt template、prompt structure、effective prompts、prompt techniques。
当用户有一个可被评分系统使用的提示词，并希望自动改进该提示词，使其在用户自己的评估命令下得分更高时使用。每次迭代只做一处针对性质量修改 —— 清晰度、上下文、具体性、结构、示例、分解、护栏 —— 重新运行用户的评估以测量指标，仅在指标提升时保留该修改，否则回滚；循环至目标、平台期或预算上限。指标即用户评估命令输出的任何内容（任务准确率、LLM 评判分数、通过率、工具调用成功率）；该循环与指标无关，且绝不修改评估。不适用于从零撰写提示词、调优模型权重或超参数，也不适用于没有分数的单次手动提示词修改。
inference.sh 的 Python SDK —— 运行 AI 应用、构建 Agent 并集成所有模型。包名：inferencesh（pip install inferencesh）。支持同步/异步、流式传输、文件上传。可用模板或临时模式构建 Agent，并提供工具构建器 API、技能和人工审批。适用场景：Python 集成、AI 应用、Agent 开发、RAG 流水线、自动化。触发词：python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python。
仅用于 CI 的自愈工作流，使用 gh-aw（GitHub Agentic Workflows）在拉取请求和定时运行中进行主动的运行时恢复。当 CI 检查失败（测试、构建、lint、部署、扫描）时，此技能会根据 CI 日志诊断失败，以 PR 评论或后续提交的形式提出经过验证的补丁，并向 `.learnings/HEALS.md` 提交一条 HEAL 记录。保留先验证再持久化的原则：只有当同一工作流中的重跑检查通过时，HEAL 才是 `verified`；否则以 `pending-verify` 交付，供人工跟进。跨 PR 的重复 healing 模式会累积 `Recurrence-Count`，并在 ≥3 时追加 `Handoff` 块，以标记通过 self-improvement-ci 进行提升。使用此技能的场景：你希望在 CI/定时流水线中执行无头 heal-loop，你希望自动捕获重复出现的失败模式，或者你希望 PR 能呈现非显而易见的 环境/工具 修复而无需人工分诊。对于交互式/本地会话，请改用 `self-healing`。
通过 inference.sh CLI 运行 250+ AI 应用 - 图像生成、视频创作、大模型、搜索、3D、Twitter 自动化。模型：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter 等众多模型。适用于运行 AI 应用、生成图像/视频、调用大模型、网络搜索或自动化 Twitter 时。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
来自 ui.inference.sh 的 React/Next.js 开箱即用 Agent 组件。一个组件内置运行时、工具、流式传输、审批和微件。能力：即插即用 Agent、human-in-the-loop、客户端工具、表单填写。用于：构建 AI 聊天界面、Agentic UI、SaaS copilot、助手。触发词：agent component、agent ui、chat agent、shadcn agent、react agent、agentic ui、ai assistant ui、copilot ui、inference ui、human in the loop。
构建组合多个模型与服务的自动化 AI 工作流。模式：批处理、定时任务、事件驱动流水线、Agent 循环。工具：inference.sh CLI、bash 脚本、Python SDK、webhook 集成。用于：内容自动化、数据处理、监控、定时生成。触发词：ai automation、workflow automation、batch processing、ai pipeline、automated content、scheduled ai、ai cron、ai batch job、automated generation、ai workflow、content at scale、automation script、ai orchestration。
构建结合图像、视频、音频和文本的多步骤 AI 内容创作流水线。工作流示例：生成图像 -> 制作动画 -> 添加配音 -> 与音乐合并。工具：FLUX、Veo、Kokoro TTS、OmniHuman、media merger、放大。适用场景：YouTube 视频、社交媒体内容、市场营销素材、自动化内容。触发词：content pipeline、ai workflow、content creation、multi-step ai、content automation、ai video workflow、generate and edit、ai content factory、automated content creation、ai production pipeline、media pipeline、content at scale
使用网络搜索和大模型构建 RAG（检索增强生成）流水线。工具：Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、通过 OpenRouter 调用 Gemini。能力：研究、事实核查、有依据的回答、知识检索。用途：AI Agent、研究助手、事实核查工具、知识库。触发词：rag、retrieval augmented generation、grounded ai、search and answer、research agent、fact checking、knowledge retrieval、ai research、search + llm、web grounded、perplexity alternative、ai with sources、citation、research pipeline。
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。