Skills

O

opencode-memory

carson2222 / skills

浏览本地 OpenCode 历史记录：会话、消息、计划、提示词历史和以往决策。当用户提到历史记录、上次会话、上次、记得、回忆、计划、之前的工作，或在继续处理或调试重复工作且早期 OpenCode 上下文可能有帮助时使用。不要用于全新任务，也不要在当前文件或 git 已能回答问题时使用。

R

research-scoping

gasserane / personal-skills

对 MEL/SRHR 问题进行快速单轮范围梳理：需要哪些视角、这些视角在哪里冲突，以及是否值得进行完整编排；最后给出分流结论，不提供引文或研究发现。Ane 希望在投入 token 进行完整运行前，对问题、提案角度、学习问题或评估框架进行范围梳理或分流时使用。不是对 Ane 的访谈（/grill-mel），不是交付成果或有来源依据的证据（/ann、/researcher、/evidence-synthesis），也不是多 Agent 辩论（/decision-debate）。

A

advisor

cursor / plugins

Advisor 模式。在关键节点咨询能力更强或不同的模型：重大决策前、遇到错误卡住时，以及宣布任务完成前。用户输入 /advisor、要求开启或关闭 advisor、选择 advisor 模型，或明确要求由更强或不同的模型提供第二意见时使用。切勿自行启用。

G

gitea-workflow

jwynia / agent-skills

使用 tea CLI 编排 Gitea 仓库的敏捷开发工作流。在处理托管于 Gitea 的仓库，并提出“运行工作流”“继续工作”“接下来做什么”“完成任务周期”“开始一天的工作”“结束冲刺”“实现下一个任务”，或需要分步开发指导时使用。关键词：工作流、编排、敏捷、任务周期、冲刺、每日、实现、审查、PR、站会、回顾、gitea、tea。

S

scrawl

kitlangton / scrawl

读取并深入分析 Scrawl 屏幕录制：有人一边说话、一边点击并在屏幕上画红色标记。只要消息中包含 Scrawl 录制内容（例如 `[scrawl 0:12 · App “Window” · /path/to/….scrawl]`、`.scrawl` 包路径或 contact-sheet.png），用户说“看看我的 scrawl”或提到刚刚录制或绘制的内容，或者需要使用 `scrawl` CLI 放大某个时刻、提取帧、将录制发送到会话或导出为视频时，都应使用。

E

exploring-llm-clusters

posthog / skills

调查 AI 可观测性集群，了解 AI/LLM 流量的使用模式、比较集群行为、计算成本/延迟指标，并深入查看集群中的单个追踪记录

M

mcp-cli

philschmid / mcp-cli

通过命令行与 MCP（Model Context Protocol）服务交互的接口。需要通过 MCP 服务与外部工具、API 或数据源交互时使用。

B

brain-ops

garrytan / gbrain

Brain 知识库操作。核心读写循环：优先查询 brain、读取—补充—写入循环、来源归属、环境补充和反向链接。进行任何 brain 交互前请先阅读。

C

create-tooluniverse-skill

mims-harvard / tooluniverse

按照测试驱动、与实现无关的方法创建高质量的 ToolUniverse 技能

帮助用户发现和安装 Agent 技能，当他们提出「我怎样才能做 X」、「查找 X 的技能」、「有没有能够...的技能」等问题，或表达扩展功能的兴趣时。当用户寻找可能以可安装技能形式存在的功能时，应使用此技能。

T

tmux

mitsuhiko / agent-stuff

通过发送按键并抓取窗格输出，远程控制交互式 CLI（python、gdb 等）的 tmux 会话。

W

workflow-progress-screenshots

mengto / skills

无需用户提出要求，随着工作进展向用户展示真实截图。捕获每项视觉更改的开始、关键时刻和结果；截图准备好后立即作为文件附带说明发送，并在发送前查看每张图片。适用于任何有可见结果的任务（UI、页面、游戏、3D、图表、动画），用户说“show me”“screenshots”“keep giving me screenshots”或“where are the screenshots?”时，以及在报告声称视觉更改有效之前。

H

human-in-the-loop-training

louisblythe / sales-skills

当用户希望构建或改进销售机器人通过人工纠正和反馈进行学习的能力时使用。用户提到“人工反馈”“HITL”“human-in-the-loop”“反馈学习”或“纠错学习”时也使用。

C

call-codex

dotneet / claude-code-marketplace

调用 codex 执行任务

C

codex-skill

feiskyer / claude-code-settings

利用 OpenAI Codex/GPT 模型自主实现代码、审查代码和审查计划。触发词：“codex”“use gpt”“gpt-5”“let openai”“full-auto”“adversarial review”“second opinion review”“用codex”“让gpt实现”“对抗式审查”“让codex审查计划”“第二意见”。当用户希望将编码任务委托给 OpenAI 模型、通过 codex 审查代码或计划、获取其他模型的第二意见，或在沙盒环境中执行任务时，均使用此技能。

M

mcp:build-mcp

neolabhq / context-engineering-kit

创建高质量 MCP (Model Context Protocol) 服务的指南，使大模型能够通过设计良好的工具与外部服务交互。在使用 Python (FastMCP) 或 Node/TypeScript (MCP SDK) 构建 MCP 服务时，可用于集成外部 API 或服务。

R

response-latency-management

louisblythe / sales-skills

当用户希望构建或改进销售 bot 的回复速度，使其足够快而显得实时，但又不至于快得不自然时使用。用户提到“response speed”、“reply timing”、“bot response delay”、“natural pacing”或“message timing”时也使用。

C

conversation-branching

louisblythe / sales-skills

当用户希望构建或改进销售机器人根据潜在客户的回复动态选择对话路径，而不是遵循僵化脚本的能力时使用。用户提到“动态对话”“分支逻辑”“对话流程”“自适应脚本”或“条件回复”时也使用。

F

feedback-loop-integration

louisblythe / sales-skills

用户想构建或改进销售机器人从交易结果中学习的能力时使用。用户提到“反馈循环”“结果学习”“成败学习”“持续改进”或“模型训练”时也使用。

O

openrouter

bobmatnyc / claude-mpm-skills

OpenRouter 统一 AI API——通过单一接口访问 200 多种 LLM，支持智能路由、流式传输、成本优化和模型回退

P

parallel-ci-triage

spencerpauly / awesome-cursor-skills

当 GitHub Actions 失败时，获取失败作业的日志，并将每个失败作业分配给单独的子 Agent，让它们并行修复各自的问题。适用于作业相互独立的多作业 CI 故障。

R

response-confidence-scoring

louisblythe / sales-skills

当用户希望构建或改进销售机器人判断自身何时不确定的能力时使用。用户提到“置信度评分”“回复置信度”“机器人不确定性”“升级触发条件”或“保留性回复”时也使用。

H

harness-engineering

github / awesome-copilot

为编码 Agent 采用仓库级的 harness engineering。适用于用户希望通过将失败转化为持久指引、偏差检查、回归测试、失败记忆和采用报告，来防止 AI 编码 Agent 在目标仓库中重复犯错。

R

reply-prediction

louisblythe / sales-skills

当用户希望构建或改进销售机器人预测可能回复的能力时使用。用户提到“回复预测”“预判回复”“对话预测”“下一条回复”或“预测性回复”时也使用。

S

steel-skill-creator

steel-dev / skills

当用户希望将重复执行的浏览器工作流转化为可复用、参数化的 Agent 技能时使用此技能，尤其适用于输入明确、输出清晰的任务，例如定时抓取、表单提交、数据提取、监控流程、价格探测或需要登录才能查看的报告。不要用于一次性网页任务；此类任务请使用 steel-browser。

S

suggest-agent-rules

dotneet / claude-code-marketplace

分析会话历史和当前代码仓库，提出 Agent 规则建议

W

writing-plans

davila7 / claude-code-templates

在你有多步骤任务的规格或需求时使用，在接触代码之前

F

fallback-gracefully

louisblythe / sales-skills

当用户想构建或改进销售机器人在不打断对话的情况下处理意外输入的能力时使用。用户提到“错误处理”“意外输入”“机器人故障”“优雅降级”“回退回复”或“错误恢复”时也使用。

F

fastmcp

jezweb / claude-skills

使用 FastMCP 在 Python 中构建 MCP 服务，向大模型公开工具、资源和提示词。支持存储后端、中间件、OAuth Proxy、OpenAPI 集成和 FastMCP Cloud 部署。可避免 30 多种错误。适用于创建 MCP 服务，或排查模块级服务、存储、生命周期、中间件、OAuth、后台任务或 FastAPI 挂载错误。

G

gsd-next

open-gsd / gsd-core

智能入口——检测项目状态，并转到合适的下一步 GSD 操作。

M

multi-turn-context-retention

louisblythe / sales-skills

当用户想构建或改进销售机器人在数十轮交流中保持对话连贯且不丢失上下文的能力时使用。用户提到“对话历史”“记住上下文”“长对话”“保持话题连贯”或“上下文窗口管理”时也使用。

O

out-of-scope-request-handling

louisblythe / sales-skills

当用户想构建或改进销售机器人在潜在客户询问无关内容时妥善引导话题的能力时使用。用户提到“处理离题内容”“超出范围”“无关问题”“范围界限”或“请求重定向”时也使用。

A

agentic-development

alinaqi / maggy

使用 Pydantic AI（Python）和 Claude SDK（Node.js）构建 AI Agent

M

mcp:setup-context7-mcp

neolabhq / context-engineering-kit

用于设置 Context7 MCP 服务以加载特定技术文档的指南。

Q

question-disambiguation

louisblythe / sales-skills

当用户希望构建或改进销售机器人在继续操作前澄清含糊或模棱两可的回答的能力时使用。用户提到“澄清问题”“消除歧义”“不明确的回应”“含糊的回答”或“询问以求明确”时也使用。

W

warm-transfer-execution

louisblythe / sales-skills

当用户希望构建或改进销售机器人无缝将潜在客户连接到人工销售代表并传递完整上下文的能力时使用。用户提到“热情转接”“转接人工”“转接真人代表”“上下文交接”或“无缝转接”时也使用。

C

camofox-browser

yelban / camofox-browser-skills

使用 Camoufox（带有 C++ 指纹伪装功能的 Firefox 分支）进行反检测浏览器自动化。标准浏览器工具被 Cloudflare、Akamai 或机器人检测拦截时使用。触发条件包括“stealth browse”、“anti-detection”、“bypass bot”、“camofox”、“blocked by Cloudflare”、抓取受保护的网站（X/Twitter、Amazon、Product Hunt），或 agent-browser/playwright 遇到机器人检测错误而失败。

R

repomix

mrgoonie / claudekit-skills

使用 Repomix 将整个代码仓库打包为适合 AI 使用的单个文件。功能包括：通过可自定义的包含/排除模式打包代码库，生成多种输出格式（XML、Markdown、纯文本），保留文件结构和上下文，通过 token 计数优化 AI 使用体验，按文件类型和目录筛选，以及添加自定义标题和摘要。适用于将代码库打包以供 AI 分析、创建用于 LLM 上下文的仓库快照、分析第三方库、准备安全审计、生成文档上下文，或评估不熟悉的代码库。

T

trellis-meta

mindfold-ai / trellis

理解并定制用户项目中的本地 Trellis 架构。修改 .trellis 及其平台钩子、设置、agents、skills、commands、prompts、workflows、通道运行时（trellis channel）、.trellis/agents/ 下捆绑的运行时 agents、可选工作流模板、基于注册表的规范刷新、由 trellis init 生成的跨会话记忆（trellis mem），或面向 AI 的捆绑技能（trellis-channel、trellis-session-insight、trellis-spec-bootstrap）及捆绑技能自动分发流程时使用。

G

go-mode

brianrwagner / ai-marketing-claude-code-skills

自主执行目标：提供目标，获取计划，确认后执行并汇报。由你掌舵，Claude 驱动。

T

token-coach

alexgreensh / token-optimizer

根据用户自己的使用数据，指导配置节省 token 的 Claude Code 或 Codex。适用于规划构建、解决运行缓慢或成本高昂的配置问题，或决定工作流中的哪些步骤需要使用模型

C

call-claude

dotneet / claude-code-marketplace

调用 claude 执行任务

C

claude-hook-writer

secondsky / claude-skills

为编写安全、可靠且高性能的 Claude Code hooks 提供专业指导，验证设计决策、落实最佳实践并避免常见问题。创建、审查或调试 Claude Code hooks 时使用

C

computer-use

nousresearch / hermes-agent

以桌面后台优先的方式操控桌面；出现信号时再升级处理。

P

poteto-help

michael-denyer / pstack-claude

引导用户完成 pstack 设置、/poteto-mode，并为任务选择合适的 skill、playbook 或 principle。输入 /poteto-help 并附上问题即可。

C

claude-code-bash-patterns

secondsky / claude-skills

介绍 Claude Code Bash 工具模式，包括钩子、自动化和 git 工作流。用于 PreToolUse 钩子、命令串联、CLI 编排、自定义命令，或处理 bash 权限、命令失败、安全防护和钩子配置问题。

M

MCP Integration

davila7 / claude-code-templates

当用户要求“添加 MCP 服务”“集成 MCP”“在插件中配置 MCP”“使用 .mcp.json”“设置 Model Context Protocol”“连接外部服务”，提到“${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} 与 MCP”，或讨论 MCP 服务类型（SSE、stdio、HTTP、WebSocket）时使用此技能。提供将 Model Context Protocol 服务集成到 Claude Code 插件中，以接入外部工具和服务的全面指导。

S

soul-self-evolution

cklxx / elephant.ai

需要更新个性/协作策略时 → 在不可变部分保护和回滚支持下演进 SOUL 配置。

E

explore-unknowns

dzhng / skills

引导用户通过四象限梳理任务中的未知事项：先列出已知的已知，再依次梳理已知的未知、未知的已知和未知的未知，最终为用户整理出完整的四象限图。适用于请求含糊或信息不足、代码库或领域不熟悉、用户需要“看到后才知道”、移植前需要理解参考实现、需要记录构建过程中偏离计划之处，或合并前需要让已完成的改动获得认可或确认理解的场景。与 [write-spec](../write-spec/SKILL.md) 配合使用——在拆分任务前通过梳理象限消除模糊，并将完整图谱纳入规格说明。

F

full-stack-orchestration-full-stack-feature

sickn33 / agentic-awesome-skills

处理 full stack orchestration full stack feature 时使用

F

full-stop

t3dotgg / tstack

用户说“full stop”时触发。

G

google-adk-python

cnemri / google-genai-skills

关于适用于 Python 的 Google Agent Development Kit（ADK）的专家指导。用户询问如何使用 Python 版 Google ADK 构建 Agent、使用工具、流式处理、回调、教程、部署或高级架构时使用此技能。

M

memory-systems

guanyang / open-agent-hub

此技能用于 Agent 系统中的持久语义记忆：跨会话知识保留、实体追踪、时间有效性、图或向量检索、记忆整合和记忆基准选择。基于文件的临时笔记交由 filesystem-context 处理，交接摘要交由 context-compression 处理，令牌效率策略交由 context-optimization 处理

P

plan-interview

secondsky / claude-skills

自适应的访谈驱动型规范生成。适用于将初步计划转化为完整规范、结构化收集需求，或将想法转化为可供实施的文档。

S

skill-improver

galaxy-dawn / claude-scholar

用户要求“应用技能改进”“根据计划更新技能”“执行改进计划”“修复技能问题”“落实技能建议”，或提到应用质量审查报告中的改进时使用此技能。读取 skill-quality-reviewer 生成的 improvement-plan-{name}.md 文件，智能合并并执行建议的更改，以提升 Claude Skills 的质量。

A

ai-product

davila7 / claude-code-templates

每个产品都将由 AI 驱动。问题在于，你会正确构建它，还是发布一个在生产环境中不堪一击的演示。本技能涵盖 LLM 集成模式、RAG 架构、可扩展的提示词工程、值得用户信赖的 AI UX，以及不会让你破产的成本优化。使用条件：keywords、file_patterns、code_patterns。

G

gsd-onboard

open-gsd / gsd-core

通过代码库梳理、文档导入和规划设置，引导用户熟悉现有代码库

M

marketplace-publishing

aaronontheweb / dotnet-skills

向 dotnet-skills Claude Code marketplace 发布技能和 Agent 的工作流。涵盖添加新内容、更新 plugin.json、验证和版本发布标记。

P

publish-skill

camacho / ai-skills

通过比较 git 哈希与 ai-skills，检测 .agents/skills/ 中新增或修改的技能；创建回滚快照、审查并发布到 ai-skills，在本地安装，然后将锁文件 cherry-pick 到 TARGET。替代 /elevate-skill。

C

context-master

josiahsiegel / claude-plugin-marketplace

通用上下文管理与规划系统。主动用于：(1) 任何需要规划的复杂任务；(2) 多文件项目/网站/应用；(3) 架构决策；(4) 研究任务；(5) 重构；(6) 长时间编码；(7) 包含 3 个以上连续步骤的任务。提供：最佳文件创建顺序、节省上下文的工作流、扩展思考委派（约 23 倍上下文效率）、被动深度分析架构、渐进式任务分解。与环境无关，适用于 Web、API 和 Claude Code CLI。