Skills

P

parallel-search-setup

parallel-web / parallel-agent-skills

在验证、使用或排查本插件内置的匿名 Parallel Search MCP 服务器时使用——例如用户安装该插件、说出“set up Parallel Search”、“Parallel search isn't working”、遇到 Parallel 返回的 429 速率限制，或询问如何获取更高限额时。同时涵盖内置服务器所提供的 web_search 与 web_fetch 工具的使用方法。带身份验证网关的部署请使用 parallel-mcp-setup；基于 CLI 的技能请使用 parallel-cli-setup。

F

forge

boshu2 / agentops

从转录内容中提炼经验。触发词：“forge”、“mine transcripts into learnings.”、“forge skill”。

C

crewai-multi-agent

davila7 / claude-code-templates

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。

I

inject

boshu2 / agentops

加载相关的 .agents 上下文。触发词：“inject context”“load .agents context”“pull decay-ranked prior knowledge”。

S

skill-creator

sickn33 / agentic-awesome-skills

使用随附的 Python 脚手架、基础 frontmatter 验证和 ZIP 打包辅助工具，创建并审查可复用的技能草稿。用于技能编写和打包；请另外确认目标主机的要求

D

dspy

orchestra-research / ai-research-skills

使用声明式编程构建复杂 AI 系统、自动优化提示词，并通过 DSPy 创建模块化 RAG 系统和 Agent。DSPy 是 Stanford NLP 用于系统化 LM 编程的框架。

A

agent-evaluation

sickn33 / agentic-awesome-skills

使用带版本的用例和明确的验证器评估 Agent 行为。适用于比较 Agent 或提示词变更、复现故障或运行 Agent 回归测试。

A

agentic-sdlc-controls

securityskills / skills

审查由 AI 编码 Agent 编写、提交和部署代码的开发流水线，检查权限边界、不可逆操作的审批关卡、凭证范围，以及绝不能委派的事项。当 Agent 拥有代码仓库或环境的写入权限时使用。

L

langchain

orchestra-research / ai-research-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。

S

senior-prompt-engineer

alirezarezvani / claude-skills

用户要求优化提示词、设计提示词模板、使用评估集评估 LLM 输出、衡量 RAG 检索质量、验证 Agent/工具配置、分析 token 用量或设计结构化输出契约时使用。涵盖评估驱动的提示词迭代、RAG 指标（相关性、忠实度、覆盖率）、Agent 工作流验证以及 token/成本预算；与模型无关，并附带三个标准库 Python 工具。

A

arena

michael-denyer / pstack-claude

针对同一任务并行生成 N 个候选方案，选定一个作为基础，再将其他方案中最出色的部分融入其中。适用于 /arena、“arena this”、“throw it in the arena”，或单次尝试复杂成果可能导致方向定型错误时。

L

langchain

davila7 / claude-code-templates

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。

S

skill-authoring

microsoft / azure-skills

官方 Agent 插件，提供 Azure 场景所需的技能和 MCP 服务配置。

A

autonomous-agent-patterns

sickn33 / agentic-awesome-skills

受 [Cline](https://github.com/cline/cline) 和 [OpenAI Codex](https://github.com/openai/codex) 启发的自主编码 Agent 构建设计模式。

O

outlines

orchestra-research / ai-research-skills

使用 Outlines（dottxt.ai 的结构化生成库）确保生成内容符合有效的 JSON/XML/代码结构，使用 Pydantic 模型实现类型安全的输出，支持本地模型（Transformers、vLLM），并最大限度提高推理速度

A

analyzing-mlflow-session

mlflow / skills

分析 MLflow 会话 —— 即一次多轮聊天对话或交互产生的一系列 trace。当用户要求调试聊天对话、审查会话或聊天历史、找出多轮聊天的出错位置，或分析各轮之间的模式时使用。触发词包括「分析这个会话」「这次对话发生了什么」「调试会话」「审查聊天历史」「这次聊天哪里出了问题」「会话 trace」「分析聊天」「调试这次聊天」。

A

agent-tool-builder

sickn33 / agentic-awesome-skills

工具是 AI Agent 与世界交互的方式。设计良好的

A

ai-product

sickn33 / agentic-awesome-skills

设计和评估 LLM 产品功能、检索、经过验证的输出、延迟和成本控制

C

computer-use-agents

sickn33 / agentic-awesome-skills

构建能够像人类一样与计算机交互的 AI Agent -

G

guidance

orchestra-research / ai-research-skills

使用正则表达式和语法控制 LLM 输出，确保生成有效的 JSON/XML/代码，强制采用结构化格式，并借助 Guidance（Microsoft Research 的受约束生成框架）构建多步骤工作流

R

remember

jsmastery-pro / jsm-agent-skill

在会话结束时保存重要内容，让下一次会话准确地从上次中断处继续。也可以在新会话开始时恢复上下文，确保内容无一遗漏。

V

voice-ai-development

sickn33 / agentic-awesome-skills

语音 AI 应用开发专家——涵盖实时语音

A

architect

jsmastery-pro / jsm-agent-skill

在编写代码前，像资深工程师一样仔细思考即将构建的内容。明确各项决策、统一编程语言，并制定清晰的实施计划，由你确认后再开始。

D

dispatching-parallel-agents

jnmetacode / superpowers-zh

当面对 2 个以上可以独立进行、无共享状态或顺序依赖的任务时使用

A

autogpt-agents

orchestra-research / ai-research-skills

用于构建和部署持续运行 Agent 的自主 AI Agent 平台。适用于创建可视化工作流 Agent、部署持久运行的自主 Agent，或构建复杂的多步骤 AI 自动化系统

N

nemo-guardrails

orchestra-research / ai-research-skills

NVIDIA 面向 LLM 应用的运行时安全框架。具备越狱检测、输入/输出验证、事实核查、幻觉检测、PII 过滤和毒性检测功能。使用 Colang 2.0 DSL 编写可编程防护规则。可用于生产环境，可在 T4 GPU 上运行。

Q

querying-mlflow-metrics

mlflow / skills

从 MLflow 跟踪服务器获取聚合的 trace 指标（token 用量、延迟、trace 数量、质量评估）。当需要显示指标、分析 token 用量、查看 LLM 成本、检查用量趋势或查询 trace 统计时触发。

W

writing-skills

jnmetacode / superpowers-zh

当创建新技能、编辑现有技能或在部署前验证技能是否有效时使用

M

mcp-builder

jnmetacode / superpowers-zh

在构建 MCP 服务器或 MCP 工具时使用——提供系统化的生产级 MCP 构建方法论，涵盖工具设计、错误处理、传输层选择与测试，让 AI 助手连接外部能力

G

Getting Started with Skills

obra / superpowers-skills

Skills wiki 入门介绍——必需工作流、搜索工具、头脑风暴触发条件

I

interrogate

michael-denyer / pstack-claude

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。

记录经验、错误和纠正内容，以实现持续改进。在以下情况使用：(1) 命令或操作意外失败；(2) 用户纠正 Claude（“不对……” “其实……”）；(3) 用户要求不存在的功能；(4) 外部 API 或工具失败；(5) Claude 意识到自己的知识已过时或不正确；(6) 为重复任务发现了更好的方法。执行重要任务前也要查看经验记录。

R

recover

jsmastery-pro / jsm-agent-skill

构建过程中出现问题时，先诊断故障类型，再决定如何应对。是针对性修复、彻底重置还是全面重新思考，正确的应对取决于正确的诊断。

C

cli-models

diegosouzapw / omniroute

在命令行中查询可用的 AI 模型、列出模型别名并浏览完整的模型目录。可按提供商筛选、按能力搜索，并解析模型名称的各种变体。

L

langsmith-fetch

langchain-ai / lca-skills

获取 LangSmith 追踪数据，用于调试 Agent 行为。适用于排查 Agent 问题、查看对话历史或检查工具调用。

S

setup-pstack

michael-denyer / pstack-claude

配置 pstack 按角色使用的模型。检测可用模型，并写入当前运行时的覆盖表。适用于 /setup-pstack、「configure pstack models」、更改 pstack 的模型选择，或开启/关闭 SessionStart hook。

R

reflect

michael-denyer / pstack-claude

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

S

setup-webhook

vapiai / skills

配置 Vapi 服务 URL 和 webhook，以接收实时通话事件、转录文本、工具调用和通话结束报告。用于设置 webhook 端点、构建工具服务，或将 Vapi 事件集成到应用中。

T

teams-channel-post-writer

daymade / claude-code-skills

撰写关于 Claude Code 功能和最佳实践的 Teams 频道教学帖，使用强调具体示例和底层原则（如上下文工程）的模板。撰写 Teams 帖子或公告以教同事使用 Claude Code、宣布功能、分享技巧或记录经验教训时使用。

W

workflow-runner

jnmetacode / superpowers-zh

在 Claude Code / OpenClaw / Cursor 中直接运行 agency-orchestrator YAML 工作流——无需 API key，使用当前会话的 LLM 作为执行引擎。当用户提供 .yaml 工作流文件或要求多角色协作完成任务时触发。

当请求需要快速确认目标、端点或范围，再将工作交给且仅交给一个端点路线时使用，包括含糊不清或实质上包含多个目标的请求。

O

omni-settings

diegosouzapw / omniroute

读取和更新全局应用设置：系统提示词、思考预算、IP 过滤器、载荷规则、组合默认值以及是否必须登录的配置。

B

best-minds

agentchengfeng / best-minds

模拟器思维：不问“你怎么看”，而是问“世界上谁最懂这个？TA 会怎么说？”。触发词：最强大脑、顶级专家、世界级、best minds、谁最懂这个

C

create-verification-skill

michael-denyer / pstack-claude

生成项目本地的验证技能，以用户的方式驱动你的应用——不限语言、框架或平台。适用于 /create-verification-skill、\"为这个仓库做一个控制技能\"、\"为这个仓库做一个驱动技能\"，或当项目没有任何脚本化方式来证明 UI/CLI/服务行为时。

O

omni-compression

diegosouzapw / omniroute

配置 RTK（命令输出）、Caveman（散文）以及叠加压缩模式。管理语言包、自定义规则和测试提示词压缩，可减少 60–90% 的 token。

P

planning-with-files

sickn33 / agentic-awesome-skills

像 Manus 一样工作：使用持久化的 Markdown 文件作为“保存在磁盘上的工作记忆”。

C

create-tool

vapiai / skills

通过公共 API 选择、定义、创建、检查、更新、附加、分离和验证可复用的 Vapi 工具。适用于原生通话控制工具、支持的提供商集成、API Request 工具、自定义函数工具、MCP 工具、工具消息、凭据，或保留配置的助手附加项更改。

C

crontap-recurring-agent-endpoint

crontap / skills

为已部署应用所使用的 HTTP 端点排期，使其启动自身的 Agent 工作流，并通过 heartbeat 监控完成情况。当用户的应用拥有自己的 Agent 运行时，需要一个持久化的外部时钟时使用。

A

agent-manager-skill

sickn33 / agentic-awesome-skills

在明确授权的工作区中，通过 tmux 会话管理多个本地 CLI Agent（启动／停止／监控／分配任务）

C

claude-skills-troubleshooting

daymade / claude-code-skills

诊断并解决 Claude Code 插件和技能问题。当插件已安装但未显示在可用技能列表中、技能未按预期激活，或需要排查 settings.json 中的 enabledPlugins 配置时使用此技能。触发情形包括“插件无法使用”“技能未显示”“已安装但被禁用”或“enabledPlugins”相关问题。

P

printing-press-library

mvanhorn / printing-press-library

需要为某项任务查找 CLI、API 封装器、爬虫、数据源工具、自动化工具或专用 Agent 技能时使用；搜索 Printing Press Library 并安装匹配的工具。

在明确调用时，或具体的延迟约束要求缩短 Agent 耗时且不降低准确性时使用。

C

capacitor-mcp

cap-go / capgo-skills

通过 Model Context Protocol 将 AI Agent（Claude Code、Claude Desktop、Cursor、VS Code、Cline、Codex）连接到 Capacitor 和 Ionic 工具。涵盖 awesome-ionic-mcp 服务（Ionic 组件 API、Capacitor 插件文档、Ionic/Capacitor 命令行工具）、https://api.capgo.app/mcp 上托管的 Capgo MCP、本地 Capgo CLI MCP（npx @capgo/cli@latest mcp），以及用于让 Agent 构建 iOS 应用的 Xcode MCP bridge（xcrun mcpbridge）。用户希望为 Capacitor 项目添加、配置、验证或排查 MCP 服务，或遇到“GitHub API rate limit exceeded”“unable to find utility \"mcpbridge\"”等错误，或 MCP 服务已连接但没有工具时使用。不用于 Capgo 账户操作本身（capgo-cloud、capgo-cli-usage）、应用调试（debugging-capacitor）、设备日志（ios-android-logs）、选择插件（capacitor-plugins）或 Ionic UI 工作（ionic-design）。

R

research-deep

weizhena / deep-research-skills

阅读研究大纲，为每个条目启动独立 Agent 进行深入研究。禁用任务输出

S

subagent-creator

tech-leads-club / agent-skills

用于创建具备隔离上下文的 AI 子 Agent，以处理复杂的多步骤工作流。用户想要创建子 Agent、专用 Agent、验证器、调试器或需要隔离上下文和深度专业化的协调器时使用。适用于支持子 Agent 委派的任何 Agent。触发词包括“创建子 Agent”“新建 Agent”“专用助手”“创建验证器”。不要用于 Cursor 专用子 Agent（请改用 cursor-subagent-creator）。

C

config-codex-cli

diegosouzapw / omniroute

分步骤的 Agent 工作流，可在任意机器（Linux、macOS、Windows）上配置 OpenAI Codex CLI，将 OmniRoute 作为兼容 OpenAI 的后端使用。可检测操作系统和 shell，写入 config.toml 和 7 个命名配置文件，设置环境变量并验证配置。

C

cli-mcp

diegosouzapw / omniroute

从命令行查看 MCP 服务状态、列出已注册的工具和作用域、执行工具调用，并管理 MCP 审计日志。

C

cyrus-setup-slack

cyrusagents / cyrus

为 Cyrus 配置 Slack 集成——根据清单创建 Slack 应用，然后指导用户保存凭据。

M

maintain-verification-skill

michael-denyer / pstack-claude

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”。

O

omni-context-rtk

diegosouzapw / omniroute

配置 RTK 过滤器、上下文工程规则和上下文中继设置。用真实的提示词样本测试压缩效果，并管理上下文转换流水线。