Skills

L

lsp-setup

github / awesome-copilot

为 Copilot CLI 安装并配置 LSP 服务器，以便为任何编程语言启用代码智能功能（跳转到定义、查找引用、悬停提示、类型信息）。自动检测操作系统、安装合适的服务器，并生成 JSON 配置（用户级或仓库级）。需要深入理解代码且尚未配置 LSP 服务器，或用户要求设置、安装或配置 LSP 服务器时使用。

R

ReasoningBank Intelligence

ruvnet / ruflo

使用 ReasoningBank 实现自适应学习，用于模式识别、策略优化和持续改进。适用于构建自学习 Agent、优化工作流或实现元认知系统。

A

agent-code-goal-planner

ruvnet / ruflo

code-goal-planner 用的 Agent 技能——通过 $agent-code-goal-planner 调用

A

agent-project-board-sync

ruvnet / ruflo

project-board-sync 用的 Agent 技能——通过 $agent-project-board-sync 调用

对现有项目切片追溯执行 ECC 工程流程。审计当前状态，重建过往决策，产出四轴差距清单（思考、编码实践、缺失功能、技术选型），再通过 plan-TDD-review 流程向前执行修复。适用于项目中途采用 ECC、接手遗留代码库，或提出"当初漏了什么、从第一天起会怎么做得不同"这类问题时。

Q

qa-do

petrkindlmann / qa-skills

将自然语言 QA 情况路由到接下来的 1–2 个技能，然后执行所请求的工作流并提供证据和易读报告。仅当请求不符合任何其他技能的触发短语时使用。适用于：“我该用哪个技能”“从哪里开始”“验证这个应用”“运行 QA 并报告”“/qa-do”，或无法映射到单一技能的模糊 QA 情况。不适用于：为全新且没有 QA 的项目搭建基础——使用 qa-start。不适用于：采集项目设置/背景信息——使用 qa-project-context。如果请求明确符合其他技能，应直接调用该技能，而不是通过此处路由。相关：qa-start、qa-project-context、test-strategy。

R

ReasoningBank with AgentDB

ruvnet / ruflo

使用 AgentDB（速度快 150 倍的向量数据库）实现 ReasoningBank 自适应学习。包含轨迹跟踪、判定、记忆提炼和模式识别。适用于构建自学习 Agent、优化决策或实现经验回放系统。

在提交 skill PR 之前，检查 ECC skill 的 frontmatter 是否对 Codex/Cursor 安全，以及是否存在仅适用于 Claude 的替换。

A

agent-collective-intelligence-coordinator

ruvnet / ruflo

用于 collective-intelligence-coordinator 的 Agent 技能 - 使用 $agent-collective-intelligence-coordinator 调用

用无工具任务验证本地 Agent API、临时网关隧道和远程沙箱回调，然后恢复原有的应用连接。

A

AgentDB Memory Patterns

ruvnet / ruflo

使用 AgentDB 为 AI Agent 实现持久化记忆模式。包括会话记忆、长期存储、模式学习和上下文管理。适用于构建有状态 Agent、聊天系统或智能助手。

C

code-improver

trailofbits / skills

使用用户指定的审查者（任意已安装的 skill 或 Agent），对任意代码目标——skill、插件、模块或目录——运行自主的审查—修复改进循环。维护跨轮次的发现记录台账，当修复不再收敛时升级处理，并以机制方式守护范围。当用户要求"不断改进这段代码直到审查通过"、"用 <reviewer> 运行改进循环"，或希望用特定审查者迭代审查—修复时使用。对于 skill 请优先使用 skill-improver 条目；对于分支请优先使用 pr-improver。

P

poteto-mode

michael-denyer / pstack-claude

poteto 的 Agent 风格，注重简洁而详细的回答、有意安排子 Agent、避免浮夸文风、保持代码简洁并验证成果。用于 poteto、/poteto-mode，或用户要求采用这种风格时。

V

Verification & Quality Assurance

ruvnet / ruflo

全面的事实评分、代码质量验证和自动回滚系统，以 0.95 准确率阈值确保 Agent 输出质量和代码库可靠性。

A

agent-load-balancer

ruvnet / ruflo

用于 load-balancer 的 Agent 技能 - 使用 $agent-load-balancer 调用

A

agent-swarm-pr

ruvnet / ruflo

用于 swarm-pr 的 Agent 技能——使用 $agent-swarm-pr 调用

A

app-builder

sickn33 / agentic-awesome-skills

主要应用构建编排器。根据自然语言请求创建全栈应用，确定项目类型、选择技术栈并协调 Agent。

安装任何 AI Agent 技能前的安全审查流程。检测凭据盗窃、混淆代码和数据泄露等危险信号。风险分级为 LOW/MEDIUM/HIGH/EXTREME。生成结构化审查报告。未经此流程检查，切勿安装不可信技能。

W

worker-integration

ruvnet / ruflo

用于智能任务分派和性能跟踪的 Worker-Agent 集成

A

agent-hierarchical-coordinator

ruvnet / ruflo

hierarchical-coordinator 的 Agent 技能——使用 $agent-hierarchical-coordinator 调用

A

AgentDB Learning Plugins

ruvnet / ruflo

使用 AgentDB 的 9 种强化学习算法创建并训练 AI 学习插件。包括 Decision Transformer、Q-Learning、SARSA、Actor-Critic 等。适用于构建自学习 Agent、实现 RL，或通过经验优化 Agent 行为。

C

ctx-search

mksglu / context-mode

在 context-mode 的持久化 FTS5 知识库中搜索先前索引的本地项目内容、文档或会话记忆。触发条件：/context-mode:ctx-search

A

agent-coordinator-swarm-init

ruvnet / ruflo

用于 coordinator-swarm-init 的 Agent 技能，通过 $agent-coordinator-swarm-init 调用

A

agent-test-long-runner

ruvnet / ruflo

test-long-runner 的 Agent 技能——使用 $agent-test-long-runner 调用

H

hive-mind

ruvnet / ruflo

拜占庭容错共识与分布式协调。由 Queen 领导的分层蜂群管理，支持多种共识策略。适用于：分布式协调、容错操作、多 Agent 共识、集体决策。不适用于：单 Agent 任务、简单操作、仅限本地的工作。

V

V3 MCP Optimization

ruvnet / ruflo

针对 claude-flow v3 的 MCP 服务优化和传输层增强。实现连接池、负载均衡、工具注册表优化和性能监控，实现低于 100 ms 的响应时间。

A

agent-adaptive-coordinator

ruvnet / ruflo

用于 adaptive-coordinator 的 Agent 技能，通过 $agent-adaptive-coordinator 调用

A

agent-release-swarm

ruvnet / ruflo

用于 release-swarm 的 Agent 技能，通过 $agent-release-swarm 调用

A

arize-prompt-optimization

github / awesome-copilot

使用生产环境的跟踪数据、评估结果和注释优化、改进并调试 LLM 提示词。从 spans 中提取提示词、收集性能信号，并使用 ax CLI 运行数据驱动的优化循环。适用于用户提及优化提示词、改进提示词、让 AI 更好地响应、提升输出质量、提示词工程、提示词调优或改进系统提示词。

R

roadmap

jezweb / claude-skills

规划并执行完整的应用构建。生成分阶段交付路线图，然后自主逐阶段执行，在里程碑处提交、部署、测试，并持续推进直至完成或受阻。模式：plan（生成路线图）、start（开始执行）、resume（从上次中断处继续）、status（显示进度）。触发词：“roadmap”“start building”“resume the build”“keep going”“build the whole thing”“execute the roadmap”“what phase are we on”

V

V3 Deep Integration

ruvnet / ruflo

深度集成 agentic-flow@alpha，实现 ADR-001。通过将 claude-flow 构建为专用扩展，而非并行实现，消除 10,000+ 行重复代码。

V

V3 Swarm Coordination

ruvnet / ruflo

面向 v3 实现的 15 Agent 分层网格协调。按照 14 周时间表，遵循 10 项 ADR，在安全、核心和集成领域协调并行执行。

A

agent-sona-learning-optimizer

ruvnet / ruflo

用于 sona-learning-optimizer 的 Agent 技能，通过 $agent-sona-learning-optimizer 调用

A

agent-swarm-issue

ruvnet / ruflo

用于 swarm-issue 的 Agent 技能，通过 $agent-swarm-issue 调用

A

agent-worker-specialist

ruvnet / ruflo

worker-specialist 的 Agent 技能——使用 $agent-worker-specialist 调用

A

agent-mesh-coordinator

ruvnet / ruflo

mesh-coordinator 的 Agent 技能——使用 $agent-mesh-coordinator 调用

C

claims

ruvnet / ruflo

面向 Agent 和操作的基于声明的授权。为安全的多 Agent 协调授予、撤销和验证权限。适用于权限管理、访问控制、安全操作和授权检查。不适用于开放访问、无安全要求或单 Agent 本地工作。

A

agent-sync-coordinator

ruvnet / ruflo

sync-coordinator 的 Agent 技能——使用 $agent-sync-coordinator 调用

A

agent-multi-repo-swarm

ruvnet / ruflo

用于 multi-repo-swarm 的 Agent 技能，通过 $agent-multi-repo-swarm 调用

A

agent-sparc-coordinator

ruvnet / ruflo

用于 sparc-coordinator 的 Agent 技能，通过 $agent-sparc-coordinator 调用

A

agent-migration-plan

ruvnet / ruflo

用于 migration-plan 的 Agent 技能，通过 $agent-migration-plan 调用

A

agent-v3-queen-coordinator

ruvnet / ruflo

用于 v3-queen-coordinator 的 Agent 技能，通过 $agent-v3-queen-coordinator 调用

A

agent-scout-explorer

ruvnet / ruflo

scout-explorer 的 Agent 技能——使用 $agent-scout-explorer 调用

在需要时用范围明确的 CONTEXT.md 管理稳定的领域上下文，并将难以逆转的决策交给 ECC 现有的 architecture-decision-records 技能处理。适用于领域术语需要反复解释、同一术语有多种含义、含义不清导致模块边界出错，或领域语义必须与架构决策保持分离的情况。

A

agents

calesthio / openmontage

使用 ElevenLabs 构建语音 AI Agent。适用于创建语音助手、客服机器人、交互式语音角色或任何实时语音对话体验

O

omni-models

cheaper-inference / omniroute

查询所有已配置提供商可用的 AI 模型。列出模型、解析模型别名，并浏览包含提供商专属变体的完整模型目录。

C

cyrus-setup-linear

cyrusagents / cyrus

创建 Linear OAuth 应用并配置 Cyrus 使用该应用——支持通过 agent-browser 自动化或引导式手动设置。

G

gws-setup

jezweb / claude-skills

从头开始设置 Google Workspace CLI（gws）。指导完成 GCP 项目创建、OAuth 凭据、身份验证，以及安装 90 多个面向 Claude Code 的 Agent 技能。用户首次设置 gws、配置 Google Workspace API 访问、安装 Google Workspace CLI 或排查 gws 身份验证问题时使用。

P

parallel-mcp-setup

parallel-web / parallel-agent-skills

在 Bifrost 中安装、配置或排查需要认证的 Parallel Search MCP 连接时使用，涵盖网关级搜索设置和下游工具访问。

D

developing-genkit-go

genkit-ai / skills

使用 Go 中的 Genkit 开发 AI 驱动的应用。当用户要求使用 Genkit 和 Go 构建 AI 功能、Agent、流程或工具，或处理涉及生成、提示词、流式处理、工具调用或模型提供商的 Genkit Go 代码时使用。

A

agent-queen-coordinator

ruvnet / ruflo

queen-coordinator 的 Agent 技能——使用 $agent-queen-coordinator 调用

A

agent-supply-chain

github / awesome-copilot

验证 AI Agent 插件、工具和依赖项的供应链完整性。适用于：为 Agent 插件或工具包生成 SHA-256 完整性清单；验证已安装插件是否与其发布清单匹配；检测 Agent 工具目录中被篡改、修改或未跟踪的文件；审核 Agent 组件的依赖锁定和版本策略；构建 Agent 插件晋级（开发 → 预发布 → 生产）的来源链；以及“验证插件完整性”、“生成清单”、“检查供应链”或“签署此插件”等请求。

W

write-judge-prompt

ai-evals-course / evals-skills

为基于代码的检查无法处理的主观标准设计 LLM-as-Judge 评估器。当失效模式需要解释判断（语气、忠实度、相关性、完整性）时使用。如果失效模式可通过代码检查（正则表达式、架构验证、执行测试），请勿使用；改用 `write-code-eval`。验证现有评估器时，使用 `validate-evaluator`。

无需外部项目管理工具即可管理基于文件的 epic → story → sprint 开发循环。创建并跟踪 epic，将其拆分为 user story，分配到 sprint，并逐个 story 推动实现。适用于启动新的功能计划，或团队没有 Jira/Linear/Taiga 但需要结构化的交付跟踪时。

V

verification-before-completion

jnmetacode / superpowers-zh

在宣称工作完成、已修复或测试通过之前，以及提交或创建 PR 之前使用——必须运行验证命令并确认输出后才能声称成功；始终用证据支撑断言

M

mcp-security-audit

github / awesome-copilot

审计 MCP（Model Context Protocol）服务配置中的安全问题。以下情况使用此技能：- 检查 .mcp.json 文件的安全风险- 检查 MCP 服务参数中是否存在硬编码密钥或 shell 注入模式- 验证 MCP 包运行器依赖使用经过审核的确切版本，而非裸名称、@latest 或版本范围- 检测 MCP 配置中可变的 npm/npx、bunx、pnpm dlx、yarn dlx 和 npm exec 引用- 审计项目注册了哪些 MCP 服务，以及它们是否在批准列表中- 检查 MCP 配置使用环境变量还是硬编码凭据- 用户提出“我的 MCP 配置安全吗？”“审计我的 MCP 服务”或“检查 .mcp.json”等请求。关键词：[mcp, security, audit, secrets, shell-injection, supply-chain, governance]

S

skill-inspector

nvidia / skillspector

使用 NVIDIA SkillSpector 和基于来源的语义审查，在安装前评审 AI Agent 技能。当被问及某个技能或下载的技能文件夹是否安全、可信、可安装、权限过大或恶意时使用。

S

shape-your-agent

sanity-io / context

用于交互式会话，为由 Sanity Context MCP 服务驱动的 AI Agent 编写系统提示词。当用户想要定义 Agent 的个性、设定语气和表达风格、建立边界和防护规则、配置拒绝行为，或控制 Agent 的沟通方式时使用。用户提到 Agent 的表达不合适、需要拒绝某些请求、语气不对，或想要设定沟通规则和策略时触发。

C

cyrus-setup-claude-auth

cyrusagents / cyrus

为 Cyrus 配置 Claude Code 身份验证——API key、OAuth token 或第三方提供商

E

ensure-agents-md

adobe / skills

当工作区根目录没有 AGENTS.md 且仓库是 AEM Cloud Service 项目时，务必最先运行（在任何其他技能或任务之前）。创建 AGENTS.md 和 CLAUDE.md（根据 pom.xml 定制）。在 AGENTS.md 存在之前，每次用户请求都适用，不仅限于首次对话。绝不覆盖现有文件