Skills

G

goalgo

backtthefuture / goalgo

GoalGo：把普通需求通过快速复述、关键反问和答案累积，整理成可验证的 Codex Goal，并可在用户确认最终版本后直接启动。适用于“帮我写 Goal”“把需求变成 /goal”“反问我补齐信息”“生成后等我确认再运行”“启动目标模式”，以及用户对上一轮待确认 Goal 回复“开始”或“确认启动”等场景。默认只设计；只有展示当前版本并收到明确确认后，才调用 Goal 工具启动。

G

grill-with-docs

guillermomurillo / memo-flow

一场不间断的访谈，用以完善计划或设计，同时生成相关文档（ADR 和词汇表）。

G

grill-with-docs-smarter

gil-1 / skills

可提升使用 Agent 管理大型代码库能力的个人技能

H

harness-download

fairladyz625 / harness-anything

引导用户从首次下载到开始使用 Harness Anything：检查环境、获取持久化源码、安装依赖、将整套技能链接到所选 Agent 的用户目录，随后继续进行目标仓库初始化和主控技能的首次使用。用于用户要求下载、安装整套内容、首次接入或通过一段话完成 Harness 设置的情况；当前使用源码分发，不要假设已有 npm 发布包。

H

headless-adapters

youdotcom-oss / agent-skills

发现、创建并校验用于 Agent 集成的无头适配器。包含脚手架工具和 schema 驱动的合规性测试。

H

help

andrueandersoncs / skills

当工作流不明确时，为工程、Agent 系统、写作、研究、规划或项目工作选择一位专家。

I

implement-feature

robertderose / dstack

在已审查的 Beads feature 中实施或继续下一个就绪任务，同时保持代码、测试、文档、证据和提交对齐。当被要求在 `start-feature` 关闭 `spec-reconcile` 后实施 feature 工作时使用。

I

implement

leek / agent-skills

端到端实现一个工作项，或在一次运行中完成规格中的所有工单：在可跟踪时明确范围并认领，在选定边界采用 TDD，提交、审查、验证并解决问题；用户要求时创建 PR。

I

inbound-triage

bbengamin / skills

对 inbound 的 Growth Operator Paperclip issue 进行分诊，判断是否可交由 AFK 处理。在委派之前评审 inbound 或内容驱动的获客工作——个人品牌、LinkedIn、newsletter、YouTube、发布准备或信号捕捉——时使用。

I

interrogate

q-qp-p / pstack

用于“interrogate”“adversarial review”“multi-model review”“challenge this”“stress test this code”“find blind spots”或“tear this apart”。多个 LLM 审查者从不同角度质疑变更。

I

invoking-gemini

oaustegard / claude-skills

调用 Google Gemini 模型生成结构化输出和图像、进行文本转语音旁白、多模态任务及使用 Google 专属功能。用户请求 Gemini、图像生成、Gemini TTS 或合成语音、结构化 JSON 输出、Google API 集成或经济高效的并行处理时使用。

I

invoking-github

oaustegard / claude-skills

为 Claude.ai 聊天环境启用 GitHub 仓库操作（读取/写入/提交/PR）。当用户请求 GitHub 提交、仓库更新、DEVLOG 持久化，或通过 GitHub 分支进行跨会话状态管理时使用。在 Claude Code 中不需要（它拥有原生 git 访问能力）。

J

javascript-sdk

magentosh / superpowers

面向 inference.sh 的 JavaScript/TypeScript SDK — 运行 AI 应用、构建 Agent、集成所有模型。包：@inferencesh/sdk（npm install）。完整 TypeScript 支持、流式传输、文件上传。使用模板或临时模式构建 Agent，工具构建器 API、技能、人工审批。适用场景：JavaScript 集成、TypeScript、Node.js、React、Next.js、前端应用。触发词：javascript sdk、typescript sdk、npm install、node.js api、js client、react ai、next.js ai、frontend sdk、@inferencesh/sdk、typescript agent、browser sdk、js integration

L

laravel-mcp

rawveg / skillsforge-marketplace

Laravel v12 - 为 Web Artisans 打造的 PHP 框架（项目，已 gitignore）

L

litefuse

litefuse / skills

与 Litefuse 交互并访问其文档。当需要 (1) 通过 CLI 以编程方式查询或修改 Litefuse 数据——traces、prompts、datasets、scores、sessions 以及任何其他 API 资源，(2) 查阅 Litefuse 文档、概念、集成指南或 SDK 用法，或 (3) 了解任何 Litefuse 功能如何工作时使用。此 skill 涵盖基于 CLI 的 API 访问（通过 npx）以及多种文档检索方式。

L

llm-models

magentosh / superpowers

通过 inference.sh CLI 使用 OpenRouter 访问 Claude、Gemini、Kimi、GLM 及 100+ 大模型。模型：Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、Gemini 3 Pro、Kimi K2、GLM-4.6、Intellect 3。一个 API 覆盖所有模型，支持自动回退和成本优化。用途：AI 助手、代码生成、推理、Agent、聊天、内容生成。触发词：claude api、openrouter、llm api、claude sonnet、claude opus、gemini api、kimi、language model、gpt alternative、anthropic api、ai model api、llm access、chat api、claude alternative、openai alternative

L

ln-311-agent-reviewer

levnikolaevich / claude-code-skills

运行针对 Story/Tasks 的并行外部 Agent 评审（Codex + Gemini）的 worker。后台任务、process-as-arrive、带辩论的关键验证。返回经过筛选的建议用于 Story 验证。

L

local-models

glebis / claude-skills

通过 llama.cpp 在本地模型上运行快速、离线、私密的 LLM 任务，复用 Ollama 已下载的模型。适用于低成本/批量文本工作（摘要、分类、提取 JSON、匿名化 PII、翻译、校对、关键词）、本地嵌入以及离线图像描述——当任务涉及隐私、必须离线运行、量大风险低，或只是需要一个快速的临时答案时，优先使用它而非云 API。提供一个 `lm` 命令行封装，以及一个兼容 OpenAI 的本地服务。

L

long-agent

johnlindquist / claude

管理长时间运行的 Agent 会话。用于跟踪长任务进度、在长会话中保持上下文，以及管理多步骤工作流。

PUA Loop——以 PUA 压力进行自主迭代开发。持续运行直到任务完成，无需用户交互。结合 Ralph Loop 迭代机制与 PUA 质量约束。触发于：'/pua loop'、'/pua:loop'、'自动循环'、'loop mode'、'一直跑'、'自动迭代'。

M

maintain-verification-skill

q-qp-p / pstack

定期检查项目的验证技能和功能映射，确保其准确：每项功能由并行源码阅读者检查，通过一次实时会话驱动每项功能，已验证的修正最多提交一个 PR。适用于 /maintain-verification-skill 或“审计 verify skill”。

M

mcp-harness-repo-maintainer

arenukvern / mcp_flutter

维护仓库本地的 action 契约和 harness 仓库，使产品 CLI 与 MCP 适配器保持对核心库的薄封装。在采用或改进 steward.yaml action、能力级采用证据、冷启动验证循环、探针、基准测试、CLI/MCP/核心一致性、适配器重构、packages/core 边界或同级 harness 布局时使用；通用的应用/库/工具治理基线请先使用 repo-quality-system-lifecycle。

M

mcp

iuliandita / skills

构建和调试 Model Context Protocol (MCP) 服务、客户端、工具、资源和 OAuth 集成。

M

mino-core

my-take-dev / inspired-mino-design-skills

当需要从相关设计 Skill 共享 Evidence、审批、通用判定与需求追踪时使用的内部基座。不用于单独公开发布请求、专业设计整体、小规模机械变更。

M

mino-reproducible-development

my-take-dev / inspired-mino-design-skills

当需要整合两个以上专业成果物，或整合从需求到实现·review·验证的 end-to-end trace 时使用的 router。不用于单一设计成果物、不涉及公开语义的小规模机械变更。

M

mixture-of-experts

arenukvern / mcp_flutter

对任何主题、计划、代码库、证据档案或流程运行 Mixture of Experts（MoE）审计。动态生成带有不同批判视角的专用子 Agent，交叉比对发现并检测缺陷、重叠、留存问题或漂移。在设计架构、分析复杂代码、验证多步计划、对证据产物分类，或在仓库中查找重复意图时使用。

M

model-first-reasoning

petekp / agent-skills

将 Model-First Reasoning（MFR）应用于代码生成任务。当用户要求 "model-first"、"MFR"、"formal modeling before coding"、"model then implement"，或任务涉及复杂逻辑、状态机、约束系统等任何需要形式化正确性保证的实现时使用。强制严格分离建模阶段与实现阶段。

M

multi-agent-architecture

aaaaqwq / agi-super-team

多 Agent 架构设计与智能 Spawn 系统。当需要设计多 Agent 系统、配置专业化 Agent、实现智能任务分发、或优化并发处理能力时使用此技能。

N

nodumb-loop

hanumatori / nodumbmode

在 ask-nodumb、nodumb、nodumb-design、edge-hunt、system-feedback 和 changelog-discipline 之间分派复杂工作，只选择可能改变下一步的检查。在产品或技术任务开始时、可能适用多个技能时、问题层级发生变化时，或检查未成功后使用。不要用于细小且明显的修改，也不要在已明确选定适用的专业技能时使用。

N

notebooklm-mcp

afonsoft / skills

当用户想要通过 nlm 命令行或 MCP 配置、认证或使用 Google NotebookLM 时使用。

N

ntm

boshu2 / agentops

操作指定的 NTM Agent 窗格并检查其原生状态。适用场景：请求使用持久的 tmux 角色；窗格存活与提示词投递并非验证。

O

OpenAI Apps MCP

ovachiever / droid-tings

在 Cloudflare Workers 上用 MCP 服务构建 ChatGPT 应用。通过自定义工具和交互式微件（HTML/JS UI）扩展 ChatGPT。适用场景：开发 ChatGPT 扩展、实现 MCP 服务，或排查 CORS 拦截（需允许 chatgpt.com）、微件 404（缺少 ui://widget/）、MIME 类型错误（text/html+skybridge）、ASSETS 绑定未定义等问题。

O

openspec-new-change

pbh-btn / peerbanhelper

使用实验性工件工作流开始一个新的 OpenSpec 变更。当用户希望以结构化的分步方式创建新功能、修复或修改时使用。

使用公共 `orca` CLI 来操作 Orca 管理的 worktree、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、worktree 评论，以及 Orca 应用内嵌的浏览器。当用户说「$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」或「control the browser inside Orca」时使用。当任务涉及 Orca 管理的状态时，优先使用它而不是原始的 `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。

O

orchestrator

alphaonedev / openclaw-graph

多实例委派：路由到 A-H 实例、扇出/聚合、sessions_send/spawn、健康检查

O

orchestrator

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。

O

outbound-triage

bbengamin / skills

对出站 Growth Operator Paperclip 事项进行分级，以评估按层级划分的 AFK 就绪度。适用于在委派之前审查线索获取、数据充实、个性化、序列、Instantly、Clay、Grinfi、CRM、回复处理、熟人引荐、操作员演示预约或出站验证工作。

P

peach-skill-feedback

peachsolution / peach-harness

将使用 Peach 技能过程中发现的问题/经验结构化记录到 docs/스킬피드백/ 的通用技能。由“스킬 개선”“피드백 정리”“문제점 기록”“스킬 리뷰”“개선사항”“스킬 피드백”等关键词触发。适用于所有 Peach 技能。其结构便于其他 AI Agent 阅读文档并改进技能。

P

plan-plus

ww-w-ai / bkit-claude-code

融入头脑风暴的 PDCA 规划，包含意图发现和 YAGNI 评审。单个功能的计划用 /plan-plus；把多个功能归入同一范围/预算请见 /sprint master-plan（v2.1.13）。触发词：plan-plus、brainstorm、plan plus、intent

P

planner

jdrhyne / agent-skills

为多任务项目创建结构化计划，可供 task-orchestrator 技能使用。适用于将复杂工作拆分为具有依赖关系的并行和顺序任务时。

P

planning-patterns

romiluz13 / cc10x

内部技能。所有开发任务请使用 cc10x-router。

P

planning-task-execution

b-mendoza / agent-skills

通过生成执行简报、实施计划、面向行为的测试规范和范围明确的重构建议，规划如何执行一个已选定的编号 Jira 或 GitHub 任务。用于提供 workflow key 和 TASK_NUMBER 的 Phase 5 任务执行规划。不拆分父工作项、不规划多个任务、不实现代码，也不推进到下一个任务。

P

plans-kanban

duc01226 / easyplatform

[规划] 当你需要一个带进度跟踪和时间线可视化的计划仪表盘服务时使用。

P

plugin-marketplace-setup

arenukvern / mcp_flutter

为 Cursor、Claude Code、Codex、Zed、Open Plugin 和 npx skills 设计公开或私有 Agent Skill 与插件市场 — manifest 布局、安装矩阵，以及 Skill Steward 与产品的边界。在搭建市场、向团队分发 skill/插件、私有注册表、.cursor-plugin、.codex-plugin、.plugin、.claude-plugin 或 skills.sh 发布时使用。

P

principle-build-the-lever

q-qp-p / pstack

适用于所有非琐碎工作，而不只是批量任务：编辑、迁移、分析、检查。不要手动处理，而应构建执行或验证任务的工具（codemod、脚本、生成器，或供子 Agent 遵循的 Skill）。该工具就是审核者可以重新运行的产物

P

principle-encode-lessons-in-structure

q-qp-p / pstack

当你发现自己第二次写下同一条指令，或注意到某项反复出现的修正时使用。将规则编码为 lint、元数据标志、运行时检查或脚本，而不是继续添加文字。

P

principle-guard-the-context-window

q-qp-p / pstack

上下文即将占满时使用：输出量大、文件很长、重复读取或需要扇出规划。将批量任务交给子 Agent；在主线程中保留摘要，而非原始负载。

P

principle-prove-it-works

q-qp-p / pstack

完成任务后、宣布完成前应用。应针对实际产物进行验证（运行功能、读取实际值、检查差异），而不是依赖替代指标、自我报告或“编译通过”。

P

professional-behavior

axross / skills

处理不确定性、评估反馈，并独立审查调查、计划或设计交付物——这是提问和变更的行为基准，也适用于只读工作。适用于用户要求草稿或选项、审查发现、拟议更正、事实或意图不确定、对行为或归属作出重要解释、“你确定吗”“不要猜”“最新情况是什么”、精确版本或 API 声明以及结果报告。不是变更循环类 skill；它规范正在进行的工作中的判断。涵盖三来源分流、辨别性检查、澄清式访谈、准确性、有限范围的交付物审查、反馈判断，以及使用用户的语言报告。

P

project-memory

timlai666 / skills

用于跨 Agent 共享的项目记忆，记录代价高昂的反复试错、来之不易的解决方案，以及对过时经验的验证性修正。在现有项目中开始工作前，必须调用此技能以加载已有经验；工作收尾时必须再次调用，以记录本次会话学到的内容。遇到以下触发词时，也必须调用以记录新内容；用户提到值得记住的项目行为时，也应该调用。不得用于任务清单或未解决的 Bug，这些应记录在 issue 跟踪器或 AGENTS.md 中。触发词：記一下、之前踩過什麼雷、學到什麼、有什麼教訓、remember this、lesson learned、project learnings、記錄一下、之前遇過的、把這個記起來

P

prompt-template-wizard

jawwadfirdousi / agent-skills

严格收集并验证生成完整、无歧义的提示词模板（用于功能开发和缺陷修复）所需的全部字段。该技能会持续提出有针对性的问题，直到模板填写完整、保持一致，并可直接粘贴到 Codex/GPT-5.2 编码会话中。

Q

qa-team

laststance / skills

并行的 QA Agent 团队

R

ralph-wiggum

agrimsingh / ralph-wiggum-cursor

实现 Ralph Wiggum 自主迭代技术，并有意进行上下文管理。用于构建全新项目、迭代定义明确的任务，或需要持续自主开发时。像管理内存一样管理上下文——跟踪分配、防止超限，并知道何时重新开始。

R

recall

joelhooks / joelclaw

当上下文不清楚或被模糊引用时，对所有记忆来源进行扇出搜索。触发词：“from earlier”、“remember when”、“what we discussed”、“that thing with”、“the conversation about”、“did we ever”、“what happened with”、“you mentioned”、“we talked about”、“earlier today”、“last session”、“the other day”，或任何需要先澄清才能让 Agent 行动的模糊过往上下文引用。

R

recall

q-qp-p / pstack

从你自己的聊天记录、当前状态和共享记录（用户报告、先前修复、事件）中重建近期工作上下文，然后提供简明的当前状态摘要。适用于“回顾我关于 X 的工作”、“帮我了解进展”、“我一直在做什么”、“我上次做到哪里了”，以及开始或继续工作之前。

R

recover-context

pchalasani / claude-code-tools

从最近的父会话中提取上一个任务的完整上下文

R

reflect

q-qp-p / pstack

当前对话记录上并行启动三个审查子 Agent，提炼经验，并将每项经验转化为对现有技能的具体修改。用户说“reflect”时使用

R

related-skill

magentosh / superpowers

从 inference.sh 技能注册表发现并安装相关技能。帮助为你的 AI 工作流找到互补技能。用于：技能发现、工作流扩展、能力探索。触发词：related skills、find skills、skill discovery、complementary skills、expand workflow、more capabilities、similar skills、skill suggestions

R

relay-plan

sungjunlee / dev-relay

当一次 relay 运行需要其审查锚点、评估通道或派发提示词时使用——始终在 relay-dispatch 之前，无论 AC 是明确的、模糊的还是缺失的。

R

repository-governance-lifecycle

arenukvern / mcp_flutter

仓库治理、北极星影响、子星边界以及修复优先或证据优先的漂移检查的总编排。引导 Agent 完成制定架构决策、记录决策、编写 FAQ 和清理过时计划的完整生命周期，同时严格遵守仓库伦理和品牌语气。在需要进行结构性变更、编写 ADR、更新文档格或治理仓库架构时使用。