Skills

L

linkfox-lingxing-erp

linkfox-ai / linkfox-skills

引导用户安装、连接和配置领星（Lingxing）官方 MCP，并排查连接、鉴权、权限与客户端兼容性问题。触发关键词：领星、领星 ERP、Lingxing、领星 MCP、Lingxing MCP、安装领星 MCP、配置领星 MCP、连接领星 MCP、重新配置领星 MCP、MCP Server URL、X-MCP-KEY、X-Mcp-Key、领星 MCP 鉴权失败、领星 MCP 连接失败。

O

operating-livekit-agents

livekit / agent-skills

在生产环境中部署和运维 LiveKit Agent：向 LiveKit Cloud 发布版本并回滚、管理密钥和配置、处理 worker 进程模型与预热、在 worker 进程中安全使用异步操作、处理提供商超时和服务降级、平滑关闭、升级 SDK，以及可观测性。用户提到“部署我的 Agent”“回滚部署”“跟踪 Agent 日志”“重启后的首次通话很慢”“绑定到不同的循环／事件循环已关闭”“预热 VAD”“关闭时不中断通话”“安全升级 livekit-agents”“按会话关联日志”，或正在修改已上线的 Agent 代码库时使用。不用于设计 Agent（building-livekit-agents）或在本地复现一次异常对话（debugging-livekit-agents）。

T

tooluniverse-sdk

mims-harvard / tooluniverse

使用面向科学研究的 ToolUniverse Python SDK 构建 AI 科研系统。涵盖 3 种调用模式（`tu.run` 可移植字典 API、`tu.tools.X` 函数 API、直接实例化类）、工具加载、批量执行、MCP 服务集成和基于嵌入的工具搜索。用于 SDK 编程、自定义工具组合、基准测试流水线，以及将 ToolUniverse 集成到研究工作流中。

A

andrej-karpathy

sickn33 / agentic-awesome-skills

减少常见大模型编码错误的行为准则。编写、审查或重构代码时使用，以避免过度复杂化、进行精准修改、明确假设并定义可验证的成功标准。

B

bmad-gds

akillness / jeo-skills

AI 驱动的游戏开发工作室（BMAD-GDS）。使用 6 个专业 Agent 引导游戏项目经历预制作、设计、架构、制作和游戏测试阶段。支持 Unity、Unreal Engine、Godot 和自定义引擎

T

tdd-orchestrator

sickn33 / agentic-awesome-skills

专注于 red-green-refactor 规范、多 Agent 工作流协调和全面测试驱动开发实践的 TDD 编排器。

T

token-optimizer

asif2bd / openclaw-token-optimizer

OpenClaw Token Optimizer v3.2.0 — 面向 OpenClaw Agent 的实用成本控制工具包。适用于当前 OpenClaw 2026.6.x 安装版本，包含延迟上下文加载、感知 Sonnet/Opus 的路由、心跳调度、本地令牌预算、缓存 TTL 指南，以及符合安全审计要求的命令行为。

V

verification-before-completion

bobmatnyc / claude-mpm-skills

在声称成功之前运行验证命令并确认输出

A

autoplan

garrytan / gstack

自动审查流水线——从磁盘读取完整的 CEO、设计、工程和 DX 审查技能，并使用 6 项决策原则依次运行，自动做出决策。（gstack）

L

ln-200-scope-decomposer

levnikolaevich / claude-code-skills

将项目范围拆解为 Epic、Story 和 RICE 优先级。用户已有项目范围并希望进行完整的 Agile 拆解时使用。

M

mindos-zh

geminilight / mindos

MindOS 是用户的本地知识助手，也是跨会话、跨 Agent 共享的知识库。它保存决策记录、会议纪要、SOP、排错经验、架构选型、调研结论和偏好设置。仅 mindRoot 知识库内任务。不用于：改代码仓库、项目源码、KB 外路径。核心概念：空间、指令（INSTRUCTION.md）、技能（SKILL.md）；笔记可承载指令与技能。触发场景：保存或记录任何内容、搜索历史笔记或上下文、更新或编辑文件、整理或重组文件结构、执行 SOP 或工作流、捕获对话中的决策、复盘或总结经验、追加表格或 CSV 数据、跨 Agent 交接上下文、提炼经验教训、同步关联文档、查找之前是否讨论过某事、查询历史决策、查找模板或 SOP、为会议准备上下文、快速保存到收集箱、整理收集箱、知识健康检查、检测知识冲突或矛盾、查找过期内容。触发词：帮我记下来、搜一下我的笔记、更新知识库、整理文件、执行工作流、保存到知识库、记录一下、整理笔记、复盘、提炼经验、同步文档、查一下之前的记录、有没有相关的笔记、我之前写过什么、把这个存起来、总结一下保存、交接给其他 Agent、追加到表格、放到收集箱、整理收集箱、知识健康检查、检测知识冲突。主动行为——不要等用户提到 MindOS：（1）用户的问题暗示可能存在历史记录（过去的决策、之前的讨论、会议纪要）→ 先搜 MindOS，即使没有明确提到知识库。（2）完成有价值的工作后（修了 bug、做了决策、总结了经验、选定了架构、开完了会）→ 主动提议保存到 MindOS，方便以后查阅。（3）经历了较长或多主题的对话后 → 建议把关键决策和上下文持久化。

M

multi-agent-patterns

sickn33 / agentic-awesome-skills

当用户要求“设计多 Agent 系统”“实现 Supervisor 模式”“创建群体架构”“协调多个 Agent”，或提到多 Agent 模式、上下文隔离、Agent 交接、子 Agent 或并行执行 Agent 时使用此技能

P

prompt-injection

briiirussell / cybersecurity-skills

审计应用中的 AI 提示词注入、Agent 安全和 LLM 权限边界漏洞。用户提及“提示词注入”“LLM 安全”“AI 安全”“越狱”“间接提示词注入”“提示词泄露”“AI 红队”“LLM 漏洞”“AI 输入验证”“系统提示词提取”“Agent 安全”“MCP 安全”“AI 权限”“AI 权限提升”，或需要保护任何具有 AI 功能、AI Agent 或 LLM 集成的应用时使用。

S

sub-agent-patterns

jezweb / claude-skills

Claude Code 子 Agent 综合指南：内置 Agent（Explore、Plan、general-purpose）、自定义 Agent 的创建、配置和委派模式。适用于创建自定义子 Agent、委派批量操作、并行研究、了解内置 Agent，或配置 Agent 工具和模型。

G

guardrail-design

owl-listener / ai-design-skills

定义行为边界——AI 应该做什么、不应该做什么。

L

lesson

cortexreach / memory-lancedb-pro

保存从当前对话中吸取的经验教训。由 /lesson 命令触发。当 Master 指出最近的对话包含应持久保存到长期记忆中的陷阱、修复方法或关键见解时使用。

M

mcp-builder

davila7 / claude-code-templates

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。

O

obelisk

tommy0103 / obelisk-skill

搜索并查询 Claude Code、Codex、Kimi Code、Kiro、OMP 和 Pi 的历史会话。被动触发：用户询问“我之前怎么修复 X”“上次我们做了什么”“找出那个会话”，或提到“上次怎么修的”“之前的 session”“历史记录”时。主动触发：用户提及你缺乏上下文的过往工作；你即将修改编辑历史复杂的文件；用户说“继续之前的”或“continue where we left off”；或了解先前决策有助于改善当前回复时。记忆：用户说“记住这个”“remember this”“写入记忆”“save this conclusion”，或你判断检索结果包含值得保留的结论时。

F

fcode-agent

factorialco / factorial-code-skills

以确认驱动的迭代式工作流，用于端到端构建 Factorial Code 流程和模块——包括计划并确认、发现脚本、通过 run_code MCP 工具验证的增量实现、将流程公开为 MCP 工具，以及安全和错误处理实践。需要在 Factorial Code（fcode）上构建、自动化或集成内容，并需要推荐工作方法时使用。

S

subagent-driven-development

davila7 / claude-code-templates

在当前会话中执行独立任务的实现计划时使用

W

writing-livekit-scenarios

livekit / agent-skills

创建并维护 LiveKit Agent 模拟所运行的场景，并配置 Agent 使用这些场景。当用户询问“我应该测试什么”“生成模拟场景”“为我的 Agent 编写场景”“为 X 添加场景”“整理我的场景文件”“我的模拟不稳定”“场景访问了真实数据库”“按场景植入状态”“测试通过了但预约错了”“评估最终状态”，或希望在发布前对流程进行压力测试时使用。涵盖使用 LiveKit 场景生成器生成基线并进行改进、编写生成器遗漏的用例、编写能可靠引导模拟用户的指令、将场景拆分到多个文件中的场景集，以及 Agent 端根据场景植入确定性状态并在最终状态不符时判定运行失败的代码。运行场景请使用 running-livekit-simulations。

D

devtu-optimize-skills

mims-harvard / tooluniverse

优化 ToolUniverse 技能，提升报告质量、证据处理和用户体验。采用工具验证、基础数据层、优先消歧、证据分级、量化完整性和仅输出报告等模式。用于审查技能、改进现有技能或创建新的 ToolUniverse 研究技能。

R

review

camacho / ai-skills

统一审查技能——自动检测计划或代码，组建合适的评审小组，并通过严重性门槛运行有界的审查-修复循环。适用于需要审查计划或实现时。

S

super-save

supermemoryai / claude-supermemory

将重要的项目知识保存到记忆中。用户希望保存架构决策、重大 Bug 修复、设计模式或重要实现细节以供团队参考时使用。

U

using-superpowers

davila7 / claude-code-templates

在开始任何对话时使用——确立如何查找和使用技能，要求在任何回应（包括澄清性提问）之前先调用 Skill 工具。

W

write-a-skill

alirezarezvani / claude-skills

按照规范结构、渐进式披露方式并附带资源，创建新的 Agent 技能。适用于用户希望创建、编写、构建或撰写新技能的情况。

使用 curl.md 将网页和文档抓取为经过优化的 Markdown。用户分享 URL、询问页面内容，或需要读取网页或 webfetch 时使用。

R

running-livekit-simulations

livekit / agent-skills

运行 LiveKit Agent 模拟并根据结果采取行动。当用户说“运行我的模拟”“部署前对我的 Agent 进行回归测试”“运行这些场景”“使用 lk agent simulate”“我的 Agent 通过了吗”“这个场景为什么失败”“在 CI 中运行模拟”“测试音频管线”“检查轮流发言和打断”，或希望在发布前检查完整对话行为时使用。涵盖文本和音频模式及各自的检测内容、针对本地或已部署 Agent 运行、降级音频标志、自动化发布前运行，以及使用 list、view 和 export 排查失败。编写场景请使用 writing-livekit-scenarios。对于单独的“测试我的 Agent”请求，不是默认选项；应使用 debugging-livekit-agents。用户提到模拟、场景、运行、CI 或发布时使用此 skill。

S

setup

everyinc / compound-engineering-plugin

配置 compound-engineering 工作流的项目级设置。目前仅为占位项——审查 Agent 的选择由 ce:review 自动处理

S

skill-crafting

sentimony / skills

当判断某个反复出现的工作流是否需要可复用的 Agent 技能，或设计、创建、评估、改进、拆分、合并、退役技能时，你 MUST 使用此项。涵盖触发边界、架构、行为契约和有效性评估。不适用于仓库 Agent 指令维护（maintaining-agent-context）、已确定的实现规划（plan-crafting）或代码行为修复（tdd）。

W

workflow-threads-manager

mengto / skills

监督同一项目中其他 Claude 线程（会话）的工作。检查各线程的进展，确认已完成的工作已合并到 main、包含带截图的变更日志条目且已上线；归档真正完成的线程，并重启或标记被中断的线程。用户说“检查线程”“检查新变更”“线程是否已合并并推送”“归档已完成的线程”，或询问其他会话在做什么时使用。项目具体信息（变更日志格式、线上站点、截图文件夹）可选填在此技能旁的本地 references/<project>.md 文件中。

D

dagr-producer

aemrebarut / herdr-dagr

生成并维护 dagr 运行文件——以实时且符合契约的 JSON 描述递归项目、任务、尝试、关卡、证据、策略、事件和操作员消息处理结果，供 `dagr view` 渲染为 DAG。用于编排 Agent，或跟踪需要在 dagr 面板中显示的多步骤工作。

E

exploring-llm-costs

posthog / skills

调查 PostHog 中的 LLM 支出：随时间变化的总成本，以及按模型、提供商、用户、追踪记录或自定义维度划分的成本、令牌和缓存命中成本效益，以及成本回归。适用于用户询问“我们在 LLM 上花了多少钱？”“哪个模型／用户／功能最贵？”“成本为何飙升？”，想要构建成本仪表板或警报，或粘贴追踪 URL 并询问其成本。

F

full-send

t3dotgg / tstack

用户说“full send”时触发。

M

multi-ai-consultant

secondsky / claude-skills

咨询外部 AI（Gemini 2.5 Pro、OpenAI Codex、Claude）以获取第二意见。适用于调试故障、架构决策、安全验证，或需要综合全新视角的情况。

S

skill-installer

davila7 / claude-code-templates

从精选列表或 GitHub 仓库路径将 Codex skills 安装到 $CODEX_HOME/skills。用户要求列出可安装的 skills、安装精选 skill，或从其他仓库（包括私有仓库）安装 skill 时使用。

T

task

camacho / ai-skills

通用任务调度器。通过开发工作流（步骤 0-9）启动、分派并执行任何任务。每项任务都调用：/task <description>、/task #<issue>，或 /task 以重新开始。

Z

zoom-out

haowjy / creative-writing-skills

用于熟悉不熟悉的领域：并行派出探索者，分别梳理结构、知识和历史，然后综合生成一份概览地图。

Q

qi-layer

haowjy / creative-writing-skills

编写或维护 AGENTS.md、.context/CONTEXT.md 或 Claude 专用的 CLAUDE.md 时使用：让意图文档保持精简且承载关键信息

I

instrument

comet-ml / opik-skills

为现有应用添加 Opik 跟踪，并验证实际跟踪记录成功写入。安装 Opik 软件包，检测语言和 LLM 框架，添加最低限度的跟踪，运行安全且有代表性的路径，在 Opik 中确认跟踪记录，并返回跟踪链接。适用于“为我的代码添加检测”、“添加 opik 跟踪”、“添加可观测性”、“跟踪我的 Agent”等请求。不用于从头构建新应用，也不用于不修改代码的纯审查。

J

jules

sanjay3290 / ai-skills

将编码任务委派给 Google Jules AI Agent 异步执行。当用户说“让 Jules 修复”“委派给 Jules”“发送给 Jules”“让 Jules 做……”“检查 Jules 会话”“获取 Jules 结果”“jules add tests”“jules add docs”“jules review pr”时使用。处理：错误修复、文档、功能、测试、重构和代码审查。适用于 GitHub 仓库，并创建 PR。

K

knowledge-layers

haowjy / creative-writing-skills

决定知识存放位置，或读写持久文档时使用：AGENTS.md、.context/、KB、docs/ 和工作目录。

T

technical-documentation

openclaw / openclaw

在仓库中构建并审查高质量技术文档以及 Agent 指令文件。

W

writing-skills

davila7 / claude-code-templates

在创建新技能、编辑现有技能或在部署前验证技能工作时使用

E

evo-memory

evoscientist / evoskills

管理构思和实验周期中的持久研究记忆。维护两个存储：构思记忆 M_I（可行/未成功的方向）和实验记忆 M_E（用于数据处理、模型训练、架构和调试的可复用策略）。包含三种演进机制：IDE（research-ideation 之后）、IVE（实验失败后，将失败归类为实现问题或根本性问题）、ESE（实验成功后，提取可复用策略）。适用于：完成 research-ideation 周期或实验流程后更新记忆；判断方法失败的原因（实现问题还是根本性失败）；在新研究周期中查阅既有知识；用户提及“更新记忆”“归类失败”“之前什么有效”“研究历史”或“演进”。不用于运行实验（使用 experiment-pipeline）、调试实验代码（使用 experiment-craft）或生成想法（使用 research-ideation）

G

gemini

davila7 / claude-code-templates

当用户要求运行 Gemini CLI 进行代码审查、计划审查或处理超大上下文（>200k）时使用。适用于需要大上下文窗口的全面分析。默认使用 Gemini 3 Pro，进行先进的推理与编码。

S

sensitive-browser

napoleond / sensitive-browser

使用专用 CLI 工具在核心 Agent 循环之外执行敏感的浏览器操作（登录、付款、填写表单）。当 Claude 需要在浏览器自动化工作流中处理凭据、付款信息或其他敏感数据时使用。在用户要求登录网站、填写付款表单或执行必须确保敏感数据安全且与主 Agent 上下文隔离的身份验证浏览器操作时触发。

A

agno

agno-agi / agno-skills

Agno AI Agent 框架——用于构建可投入生产的 Agent、多 Agent 团队和工作流，集成 MCP，并通过 AgentOS 部署。适用于构建、调试或了解 Agno Agent。

A

ai-team-orchestration

github / awesome-copilot

启动并运行轻量级多 Agent 开发团队。适用于启动或采用项目、规划工作、协调实现和可选 QA、从不同视角进行头脑风暴，或在会话间保留上下文。

M

mcp-management

secondsky / claude-skills

管理 MCP 服务：发现、分析并执行工具／提示词／资源。适用于 MCP 集成、能力发现、工具筛选、程序化执行，或遇到上下文膨胀、服务配置及工具执行错误时。

R

reflect

haowjy / creative-writing-skills

汇报前由用户调用时使用：检查交付内容是否满足用户的实际需求，而不只是字面要求，并引导进行知识记录

S

sap-browser-automation

secondsky / sap-skills

当 Agent 需要通过应用内 Browser、Microsoft Edge CDP 或现有 Playwright 客户端检查或操作已认证的 SAP Web UI 时使用，尤其是在需要复用 SAP SSO、隔离的 Edge 配置文件、确定性目标选择、屏幕截图或恢复浏览器引导时。

B

build

camacho / ai-skills

当已有获批计划需要执行，或需要直接通过 TDD 实施范围明确的热修复/一句话任务时使用——按任务调度子 Agent、进行验证并汇报。

M

mcp-server-skills

gocallum / nextjs16-agent-skills

使用 mcp-handler、共享的 Zod 模式和可复用的服务器操作，在 Next.js 中构建 MCP 服务的模式。

S

skill-manager

starchild-ai-agent / official-skills

搜索、安装和管理官方及全局注册表中的技能。查找或安装技能时使用（例如，安装“funding rate”技能、列出已安装的技能）。

P

pma

zzci / skills

采用按复杂度分级的三阶段工作流（调查、提案、实施）管理项目开发生命周期；琐碎更改走快速流程，其他所有更改均须等待批准。通过 docs/plan/ 跟踪文件形式的计划，通过 docs/task/ 跟踪任务，并在工作前认领任务以协调多 Agent。用于处理现有代码库中的功能开发、错误修复、重构、规划、进度跟踪或多 Agent 执行。仓库文档和远程可见元数据优先使用英文；仅当用户明确要求特定文档使用中文时才使用中文文档

“在编码、调试、研究、配置、测试或其他工作之后使用

S

survey

akillness / jeo-skills

在规划或实施之前，开展范围受限的跨平台现状扫描。当核心任务是调查现有方案、用户如何绕过限制、哪些解决方案反复出现，或在决定构建什么之前梳理平台和工具模式时使用。生成可复用的 `.survey/{slug}/` 产物，验证产物规范，并仅在调查完成后再转入规划或执行。

A

adr-skill

skillrecordings / adr-skill

创建和维护针对 Agent 式编码工作流优化的架构决策记录（ADR）。在需要提出、编写、更新、接受/拒绝、弃用或取代 ADR；初始化 adr 文件夹和索引；在实施更改前查阅现有 ADR；或强制执行 ADR 规范时使用。此技能会先通过苏格拉底式提问了解意图，再起草内容，并根据 Agent 就绪检查清单验证输出。

C

clawsweeper

openclaw / openclaw

适用于所有 ClawSweeper 工作：OpenClaw issue/PR 扫描报告、修复任务、云端修复 PR、@clawsweeper 维护者提及命令、受信任的 ClawSweeper 评审过的自动修复/自动合并、GitHub Actions 监控、权限、门禁以及手动回填。