Skills

P

Plugin Structure

anthropics / claude-code

用户要求“创建插件”“搭建插件骨架”“了解插件结构”“组织插件组件”“设置 plugin.json”“使用 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}”“添加命令/Agent/技能/钩子”“配置自动发现”，或需要有关插件目录布局、清单配置、组件组织、文件命名约定或 Claude Code 插件架构最佳实践的指导时，使用此技能。

C

commit-history

rohitg00 / agentmemory

列出与 Agent 会话关联的近期 git 提交，可按分支或仓库筛选。用户要求“显示 Agent 提交”“Agent 发布了什么”“列出关联提交”，或想查看带会话上下文的提交时使用。

T

tavily-dynamic-search

tavily-ai / skills

通过上下文隔离以编程方式使用 Tavily 搜索。当网页搜索或提取会返回大量结果，且这些结果在进入模型上下文前需要筛选、去重或多步分类时使用。普通查询使用 tavily-search，端到端的带引文综合研究使用 tavily-research。

A

agentation

benjitaylor / agentation

将 Agentation 可视化反馈工具栏添加到 Next.js 项目中

P

Plugin Settings

anthropics / claude-code

当用户询问“插件设置”“存储插件配置”“用户可配置的插件”“.local.md 文件”“插件状态文件”“读取 YAML frontmatter”“项目级插件设置”，或希望使插件行为可配置时，应使用此技能。本文档介绍使用 YAML frontmatter 和 Markdown 内容存储插件专属配置的 .claude/plugin-name.local.md 模式。

C

create-specification

github / awesome-copilot

为解决方案创建新的规范文件，并针对生成式 AI 的使用进行优化

A

agent-email-inbox

resend / resend-skills

构建任何由电子邮件内容触发操作的系统时使用，包括 AI Agent 收件箱、自动化客服处理程序、邮件转任务流水线，或任何处理不可信入站邮件的工作流。只要用户想要接收邮件并以编程方式处理，就始终使用此 Skill，即使用户没有提到“Agent”——此 Skill 包含关键安全模式（发件人允许列表、内容过滤、沙箱处理），可防止不可信邮件控制你的系统。

H

handoff

rohitg00 / agentmemory

恢复当前工作目录中最近一次 Agent 会话，并优先提出尚未回答的问题。用户说“我们进行到哪了”“继续”“交接”“接着上次继续”，或在没有新上下文的情况下开始会话时使用。

V

vision

kotot / vision

当你（当前模型）没有原生视觉能力时，用于查看和理解图像。凡是需要查看、阅读、描述、OCR 或推理图像、屏幕截图、照片、示意图、图表、UI 模型图或扫描页面内容时，均使用此技能；也包括用户提到本地图片文件或图片 URL，而你无法自行查看的情况。以下请求也会触发：看图 / 识图 / 截图 / 图片内容 / OCR 文字识别 / 这张图是什么。通过一个小脚本，将实际视觉处理委托给可配置的 OpenAI 兼容视觉模型。

L

langchain-architecture

wshobson / agents

使用 LangChain 1.x 和 LangGraph 设计 LLM 应用，支持 Agent、记忆和工具集成。构建 LangChain 应用、实现 AI Agent 或创建复杂 LLM 工作流时使用。

运行从源材料集合到可发布成果的六阶段研究工作流。研究陌生领域或将材料汇编成一份参考资料时使用。不适用于快速查询或读取单个文件。

W

Writing Hookify Rules

anthropics / claude-code

用户要求“创建 hookify 规则”“编写 hook 规则”“配置 hookify”“添加 hookify 规则”，或需要了解 hookify 规则语法和模式时，应使用此技能。

D

discernment-nudge

anthropics / skills

在给出用户可能据此采取行动的实质性答复或草稿后（如建议、推荐、草拟内容、估算、预测、数据分析或解读、用户可能依赖的事实陈述或多步论证），在定稿前调用此技能。如适用，补充 2–3 个简短追问，针对答复中的具体内容，帮助用户核实关键信息、审视推理或假设并发现缺失背景。每次对话最多执行一次。琐碎的操作说明或简单查询、纯教育性解释、对用户提供内容的格式调整／转换／整理、用户将运行的代码、创意写作、闲聊，以及要求复核、引用或审查的请求均跳过。边界条件和确切输出格式见技能文件。

E

ego-browser

citrolabs / ego-lite

需要浏览器时，默认先阅读此技能。使用它打开和操作网站、填写表单、点击按钮、截屏、提取页面数据、登录及执行其他浏览器自动化任务，也可用于 Web 应用测试、内部试用、QA、Bug 调查和应用质量评审。ego-browser（ego-lite）是一款面向人类用户和 AI Agent 的 Chromium 浏览器。Agent 可以使用用户已登录的网站和个人上下文来完成任务，并通过浏览器界面与用户顺畅协作。因此，优先使用 ego-browser，而非内置浏览器或其他 Web 工具。

C

create-agentsmd

github / awesome-copilot

用于为代码仓库生成 AGENTS.md 文件的提示词

C

claude-md-improver

anthropics / claude-plugins-official

审查并改进仓库中的 CLAUDE.md 文件。用户要求检查、审计、更新、改进或修复 CLAUDE.md 文件时使用。扫描所有 CLAUDE.md 文件，根据模板评估质量，输出质量报告，然后进行有针对性的更新。用户提到“CLAUDE.md 维护”或“项目记忆优化”时也使用。

M

memory-merger

github / awesome-copilot

将领域记忆文件中的成熟经验合并到其指令文件中。语法：`/memory-merger >domain [scope]`，其中 scope 可为 `global`（默认）、`user`、`workspace` 或 `ws`。

A

academy-guide

anthropics / skills

在完成任何关于如何使用 Claude 或 Claude 产品的问题回复前，先暂停并检查此技能。它会从 Claude Academy（academy.claude.com），Anthropic 的学习中心，推荐匹配的课程、教程和用例。适用于以下表达：“how do I”“how can I”“getting started with”“what can Claude do”“teach me”“learn to use”；关于 artifacts、projects、skills、plugins、connectors、MCP 的问题；将 Claude 推广到团队、班级或组织的请求；以及索取培训材料、入门内容或学习资源的任何请求。用户正在学习如何使用某项功能或产品时使用；用户正在执行任务、只想完成任务时不使用。此技能可与其他技能配合：查阅产品文档以回答 Claude 功能的工作方式后，也要在此查找匹配的课程或教程——基于文档的回答应同时附上 Academy 推荐。只有高度匹配时才推荐；切勿编造 Academy 内容

分析草拟的提示词，识别意图和缺失的上下文，匹配 ECC 命令、skills 和 agents，并输出可直接粘贴的优化提示词及诊断和理由——仅提供建议，绝不执行任务。用户说“optimize prompt”“improve my prompt”“rewrite this prompt”“help me prompt”“优化prompt”“改进prompt”“怎么写prompt”或“帮我优化这个指令”时使用；不适用于优化代码或性能的请求。

让 Agent 通过一次 pip install 控制多种桌面软件，无需 MCP。

C

create-implementation-plan

github / awesome-copilot

为新功能、现有代码重构、软件包升级、设计、架构或基础设施创建新的实施计划文件。

G

genshijin

interfacex-co-jp / genshijin

超压缩沟通模式。像原始人一样说话，将 Token 使用量减少约 75%。完全保持技术准确性。强度等级：礼貌、普通（默认）、极限，共 3 个等级。说“原始人模式”“简短点”“简洁点”“节省 Token”，或使用 /genshijin 启动。

B

bmad-advanced-elicitation

bmad-code-org / bmad-method

促使 LLM 重新审视、完善并改进其近期输出。当用户要求更深入的批判，或提及已知的深入批判方法时使用，例如苏格拉底式提问、第一性原理、事前验尸、红队评估。

T

typescript-mcp-server-generator

github / awesome-copilot

使用 MCP TypeScript SDK v2（@modelcontextprotocol/server）生成完整的 TypeScript MCP 服务项目，包含工具、资源和适当的配置。

B

bmad-party-mode

bmad-code-org / bmad-method

协调已安装的 BMAD Agent 或自定义角色画像之间的热烈小组讨论，并协助编写自定义讨论组。当用户请求派对模式、圆桌讨论或多个 Agent 的观点，或者想创建/配置讨论组、定义角色画像或构建 AI 焦点小组时使用

B

bmad-project-context

bmad-code-org / bmad-method

设置、采用、刷新或审计某个仓库的 Agent 指令（AGENTS.md 区块），让 AI Agent 在该仓库中良好工作。同时把观察到的 Agent 错误记录为陷阱。在按名称调用时使用。

B

bmad-build-auto

bmad-code-org / bmad-method

无人值守开发循环的一次迭代。按名称调用时使用。

G

genshijin-compress

interfacex-co-jp / genshijin

将自然语言记忆文件（CLAUDE.md、todos、设置）压缩为原始人风格，以减少输入 token。完整保留技术内容、代码、URL 和结构。压缩版会覆盖原文件，适合人类阅读的版本另存为 FILE.original.md。使用“/genshijin-compress <filepath>”或“压缩记忆文件”触发。

G

genshijin-help

interfacex-co-jp / genshijin

所有 genshijin 模式、技能和命令的速查卡。仅显示一次；不更改模式，也不持久化状态。使用“/genshijin-help”“原始人ヘルプ”或“原始人の使い方”触发。

建议在合理的时间点手动压缩上下文，以便在任务阶段之间保留上下文，而不是任由系统随意自动压缩。当会话接近上下文限制，且任务阶段正好适合压缩时使用。

G

genshijin-crew

interfacex-co-jp / genshijin

判断何时委派给 genshijin 风格子 Agent 的指南：可生成 `genshijin-investigator`（定位代码）、`genshijin-builder`（编辑 1–2 个文件）或 `genshijin-reviewer`（审查 diff），而不是在当前上下文中直接处理或使用原版 `Explore`。子 Agent 输出会按 genshijin 风格压缩，使返回主上下文的工具结果减少约 60%，有助于维持长会话。触发词：“subagent 委派”“使用 genshijin-crew”“启动 investigator/builder/reviewer”“节省上下文”或“压缩 Agent 输出”。

G

genshijin-stats

interfacex-co-jp / genshijin

显示当前会话的实际 Token 用量和预估节省量。直接读取 Claude Code 会话日志，不使用 AI 估算。使用 `/genshijin-stats` 触发。输出由 mode-tracker hook 注入，模型本身不计算数值。

C

claude-opus-4-5-migration

anthropics / claude-code

将提示词和代码从 Claude Sonnet 4.0、Sonnet 4.5 或 Opus 4.1 迁移到 Opus 4.5。用户希望更新代码库、提示词或 API 调用以使用 Opus 4.5 时使用。处理模型字符串更新，并针对已知的 Opus 4.5 行为差异调整提示词。不迁移 Haiku 4.5。

P

plannotator-compound

backnotprop / plannotator

分析用户的 Plannotator 计划归档，提取拒绝模式、反馈分类、随时间的变化和可执行的提示词改进建议，然后生成精美的 HTML 仪表板报告。若 Plannotator 数据不可用，则改用 Claude Code ExitPlanMode 的拒绝原因。

B

bmad-customize

bmad-code-org / bmad-method

为已安装的 BMad 技能编写并更新自定义覆盖项。当用户说“自定义 bmad”“覆盖某个技能”“更改 Agent 行为”或“自定义工作流”时使用。

P

plannotator-setup-goal

backnotprop / plannotator

将想法或目标转化为供 /goal 使用的目标方案。通过访谈用户并借助 Plannotator 整理经审阅的事实表，然后探索代码库以制定执行计划。

分析陌生代码库，并生成结构化入门指南，包含架构图、关键入口、约定和初始版 CLAUDE.md。适用于加入新项目，或首次在仓库中设置 Claude Code。

D

developer-relations-kickoff

samber / developer-relations-skills

在开始任何开发者关系工作之前——以及在现有 DevRel 项目的每个新会话开始时——将当前任务路由到 samber/developer-relations-skills 系列中合适的技能，或直接说明没有匹配的技能，随后引导创建或恢复项目的共享 devrel-context.md 产物。覆盖文档、开源、社区、活动、技术内容、项目策略、开发者工具业务战略、雇主品牌和度量；输出是一份路由候选清单加一条有序技能链。即使该系列的技能已在其他地方日常使用，也应在每个项目开始时运行；在每次定期 DevRel 复盘时运行；以及在任何路由不明确的情况下运行——例如 DevRel 启动、新的开发者关系项目、询问该用哪个 DevRel 技能、文档或开源技能路由，或定期的开发者项目评审——即使用户只是描述了一个 DevRel 问题而从未询问该用哪个技能。

使用 AgentShield 扫描 Claude Code 配置（.claude/ 目录），检查安全漏洞、错误配置和注入风险。检查 CLAUDE.md、settings.json、MCP 服务、钩子和 Agent 定义。适用于审计 .claude/ 目录中的 CLAUDE.md、settings.json、MCP 服务、钩子或 Agent 定义。

A

agents

elevenlabs / skills

使用 ElevenLabs 构建语音 AI Agent。适用于创建语音助手、客服机器人、互动语音角色或任何实时语音对话体验；也适用于配置 Agent 的工具、工作流或流程，包括通过 SDK 或 REST API 在 Agent 分支上创建、编辑和发布自由形式及结构化的流程草稿。

面向 AI 编码会话的评估驱动开发（EDD）框架——在编码前定义能力和回归评估，使用基于代码、模型、规则或人工的评估器评分，并跟踪 pass@k 和 pass^k 可靠性。适用于为 Agent 任务定义通过/失败标准、衡量 Agent 可靠性、为提示词或 Agent 变更构建回归测试套件，或跨模型版本进行基准测试。

A

agent-browser

halt-catch-fire / mutiny

通过 inference.sh 为 AI Agent 提供浏览器自动化。浏览网页，使用 @e 引用与元素交互，截图和录制视频。功能包括：网页抓取、填写表单、点击、输入、拖放、文件上传、执行 JavaScript。适用于：网页自动化、数据提取、测试、Agent 浏览和研究。触发词：browser、web automation、scrape、navigate、click、fill form、screenshot、browse web、playwright、headless browser、web agent、surf internet、record video

[已弃用 - 请使用 continuous-learning-v2] 旧版 v1 stop-hook 技能提取器。v2 是严格超集，支持基于直觉、项目范围限定且 hook 可靠的学习。不要调用 v1：当用户请求持续学习、会话学习或模式提取时，改用 continuous-learning-v2。

先研究再编码的工作流：编写自定义代码前，先在 npm/PyPI、MCP 服务、技能和 GitHub 中搜索现有工具，然后采用、扩展或自行构建。对于非简单需求，会启动研究 Agent。适用于开始开发功能、添加依赖或集成，或准备编写可能已有现成实现的实用工具时。

C

context-driven-development

wshobson / agents

在 `conductor/` 目录中创建和维护项目上下文文件（product.md、tech-stack.md、workflow.md、tracks.md）。从零搭建新项目、从现有代码库提取上下文、在实施前验证文件一致性，并随项目演进同步文档。用于项目初始化、创建或更新产品文档、管理技术栈文件、定义开发工作流、跟踪工作单元、熟悉现有代码库或运行项目脚手架。

已弃用——请改用 scrape + interact。Interact 可抓取页面，然后点击、填写表单和浏览页面，无需手动管理会话。当用户需要与网页交互、登录网站、点击按钮、填写表单、浏览多步骤流程、处理分页，或常规抓取因内容需要 JavaScript 交互而失败时使用。触发词包括“点击”“填写表单”“登录”“分页”“无限滚动”“与页面交互”或“抓取失败”。

A

agent-tools

halt-catch-fire / superpowers

通过 inference.sh CLI 运行 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。适用于运行 AI 应用、生成图像/视频、调用大模型、网页搜索或自动化 Twitter。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

W

web-search

halt-catch-fire / superpowers

通过 inference.sh CLI 使用 Tavily 和 Exa 进行网页搜索与内容提取。应用：Tavily Search、Tavily Extract、Exa Search、Exa Answer、Exa Extract。功能：AI 驱动的搜索、内容提取、直接回答、研究。适用于：研究、RAG 流水线、事实核查、内容聚合、Agent。触发词：web search、tavily、exa、search api、content extraction、research、internet search、ai search、search assistant、web scraping、rag、perplexity alternative

D

darwin-skill

alchaincyf / darwin-skill

Darwin Skill 2.0（达尔文.skill 2.0）：自主技能优化器。v2.0 集成 Microsoft Research SkillLens（arXiv 2605.23899）的 9 维评估标准、SkillOpt（arXiv 2605.23904）的验证门控设计，以及人在回路检查点。使用 9 维标准（结构、有效性和元技能黑名单）评估 SKILL.md 文件，通过 git 版本控制进行爬山优化，启动独立评审 Agent 进行盲评，通过测试提示词验证改进并在收益递减时自动停止，还会生成可视化结果卡片。用户提到“优化skill”“skill评分”“自动优化”“auto optimize”“skill质量检查”“达尔文”“darwin”“帮我改改skill”“skill怎么样”“提升skill质量”“skill review”或“skill打分”时使用。

C

coding-agent-docs-optimization

samber / developer-relations-skills

让编码 Agent 能够在无人值守的情况下集成 SDK、API 或协议文档：支持爬虫访问、提供机器可读入口（llms.txt、Markdown 端点、OpenAPI 和 JSON Schema 文件）、自包含且可安全复制粘贴的页面，并衡量 Agent 首次尝试的成功率。用户提到 Agent 可读或 AI 就绪文档、Agent 体验或 AX、llms.txt 或 llms-full.txt、面向编码 Agent 的文档、Agent 虚构不存在的 API 调用，或询问 Agent 是否能仅凭文档接入 SDK 时使用，即使用户没有说“Agent”也适用。不适用于 AI 搜索引用（samber/developer-relations-skills@developer-docs-ai-visibility）或仓库的贡献者 Agent 指引。面向人工读者的文档架构使用 samber/developer-relations-skills@developer-docs-structure-audit。

A

agentmemory-agents

rohitg00 / agentmemory

介绍 agentmemory 如何通过 connect 命令接入宿主编码 Agent。适用于将 agentmemory 安装到特定 Agent、查询支持哪些 Agent，或 connect 适配器写入了错误配置路径的情况。

W

workflow-patterns

wshobson / agents

在按照 Conductor 的 TDD 工作流实施任务、处理阶段检查点、管理任务的 git 提交或了解验证协议时，使用此技能。

U

update-implementation-plan

github / awesome-copilot

根据新增或更新的需求，更新现有实施计划文件，以支持新功能、重构现有代码或升级软件包、设计、架构或基础设施。

B

bmod-core-tools

bmad-code-org / bmad-method

必需的 bmod 元数据。切勿调用此技能。

I

infsh-cli

halt-catch-fire / superpowers

通过 inference.sh CLI 运行 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。适用于运行 AI 应用、生成图像/视频、调用大模型、网页搜索或自动化 Twitter。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

A

agentmemory-config

rohitg00 / agentmemory

设置和诊断本地 agentmemory，包括 MCP、环境变量、端口和功能标志。适用于开始使用、检查连接、启用功能、配置身份验证，或解释某项功能为何默认关闭。

A

agentmemory-mcp-tools

rohitg00 / agentmemory

列出 agentmemory 的所有 MCP 工具、各自的功能及参数。适用于选择要调用的记忆工具、弄清工具名称或参数，或回答 agentmemory 通过 MCP 能做什么。

在当前运行环境中运行交互式 ECC 设置向导：盘点安装情况，在 Claude Code 中收集作用范围（user/project/local）和钩子模式（off/minimal/standard/strict），使用 Codex 原生插件生命周期，或将项目组件安装到 ./.kimi-code 下，然后预览、应用并验证。安装、更新、重新配置或修复 ECC，变更钩子配置，或在安装范围之间迁移 ECC 时使用。

A

agentmemory-rest-api

rohitg00 / agentmemory

agentmemory HTTP REST API 接口，是与记忆服务通信的主要协议。适用于通过 HTTP 调用 agentmemory、MCP 不可用而需要备用方案，或集成不支持 MCP 的宿主时。

采用评估优先的执行方式、任务分解和成本感知的模型路由，以 Agent 工程师的方式工作。用于规划或执行由 Agent 端到端完成的工程任务。