Skills

S

status

nowledge-co / community

检查 Nowledge Mem 的连接状态、服务版本、CLI 版本和配置。用于诊断问题或验证设置。

T

thought-based-reasoning

guia-matthieu / clawfu-skills

面对复杂推理任务时使用，例如多步骤数学题、逻辑谜题、需要权衡的决策、直接回答难以解决的问题，或需要展示推理过程时。出现算术错误、分析浅显或以“我不确定”含糊作答时触发。

A

adversarial-review

pedronauck / skills

使用对立模型进行对抗式代码审查。启动 1–3 个对立模型的审查者（Claude 启动 Codex，Codex 启动 Claude），从不同的批判视角挑战代码。触发词：“adversarial review”。

A

angular-best-practices-rule-creator

alfredoperez / angular-best-practices

面向 angular-best-practices 贡献者。按照项目约定创建新规则文件和库技能。不适用于 Angular 应用开发——请改为安装 angular-best-practices。

C

create-agents-md

siviter-xyz / dot-agent

为项目特定的内联规则创建 AGENTS.md 文件。适用于添加应提交到代码仓库的小型项目专属说明。

M

mcp-builder

guanyang / open-agent-hub

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

only-one-interpretation

srinitude / skills

用于消除提示词歧义，而非改进或运行提示词

S

spec-driven

adeonir / agent-skills

以规格为驱动开展功能工作，涵盖可追踪的需求、设计、任务和用户验收测试（UAT）。当基于用户故事、功能 PRD 或功能 RFC 规划、设计、实现或验证功能时使用。不适用于未知错误诊断、独立的产品或技术文档、PR 或提交操作，以及待办事项跟踪。

S

subagent-driven-development

guanyang / open-agent-hub

在当前会话中执行独立任务的实现计划时使用

A

agent-teams-playbook

kimyx0207 / kim_service

适用于 Claude Code、Codex、OpenClaw 和 Cursor 的跨运行时手册，涵盖多 Agent 协作、Agent 团队、群体编排、并行任务分配、能力发现和质量关卡。适用于多agent、agent协作、agent编排、并行agent、分工协作、拉团队、多代理协作，或需要独立角色与审查的复杂工作。将六阶段工作流映射到当前宿主的实际能力；无法使用并行 Agent 时，报告降级为顺序执行

A

ask

buiducnhat / cobrew

通过有针对性的对话或干运行进行结构化澄清和需求收集。当任务含糊不清、说明不足，或采取任何行动前需要用户输入时使用。不要规划或实施任何内容——只提问以收集所需信息。

C

contradiction-analysis

hughyau / qiushi-skill

矛盾分析法：将复杂问题拆解为若干对立面，找出规定其他矛盾的主要矛盾及其主要方面，判断其属于对抗性还是非对抗性，并据此选择处理方式。当问题头绪繁多、多个因素相互牵制、优先级不清、根因不明、问题反复无法修复或权衡取舍难以说明时触发；直接执行类任务或用户已确定方案时不触发。英文：矛盾分析。将纠缠复杂的问题拆解为相互对立的因素，找出主要矛盾及其主导方面，判断其属于对抗性还是非对抗性，并据此选择应对方式。优先级不清、根因不明、问题反复出现或权衡取舍难以解释时触发；直接执行任务或用户已选定方案时跳过。

H

harness-engineering

pproenca / dot-skills

为任意代码仓库设置或更新 Agent 优先的工程支架。构建完整脚手架，让 AI 编码 Agent 高效工作：知识地图（将 AGENTS.md 作为简明目录）、结构化文档、架构边界、强制规则（.harness/*.yml 规范）、质量评分，以及面向 Agent 开发的流程模式。用户希望让代码仓库适配 Agent、设置 AGENTS.md 或 docs/ 结构、定义领域边界或黄金原则、生成 .harness/ 配置、审查 Agent 就绪情况或更新现有支架时使用此 Skill。当用户反馈 Agent 效率、上下文管理或架构漂移问题时也应触发，这些都是支架缺失或过时的表现。触发词包括：“harness this repo”、“set up harness”、“agent-first setup”、“make this agent-ready”、“update the harness”、“assess agent readiness”、“set up AGENTS.md”、“organize for agents”，或任何关于为 AI Agent 工作流组织代码库的讨论。

J

jarvis-mission-control

asif2bd / jarvis-mission-control-openclaw

设置 JARVIS Mission Control v2.1.0——由 MissionDeck.ai 开发的免费开源 AI Agent 协调中心。包含看板、实时 WebSocket 更新、团队聊天、定时任务可见性、Agent SOUL 编辑器、Claude Code 会话跟踪、GitHub Issues 同步、基于 SQLite 并带熔断器的 webhook 投递、CSRF + 速率限制。Fork 代码库、启动服务并打开仪表板。无需云账户。仅提供操作说明——所有代码均在你自己的服务器上运行，来自开源 GitHub 代码库。Skill 不执行代码。已完成安全审计：0 HIGH、0 CRITICAL。完整审计请参阅 SECURITY.md。

K

ketchup-video

cursor / plugins

像 /ketchup 一样帮助用户快速了解近况：用简短的无声幻灯片视频展示发生了什么，并将待处理的调用以文字列在下方。适用于 /ketchup-video。

M

ms-teams-apps

alinaqi / maggy

Microsoft Teams 机器人和 AI Agent：Claude/OpenAI、Adaptive Cards、Graph API

O

OpenAI Apps MCP

jezweb / claude-skills

在 Cloudflare Workers 上使用 MCP 服务构建 ChatGPT 应用。通过自定义工具和交互式小组件（HTML/JS UI）扩展 ChatGPT。适用于开发 ChatGPT 扩展、实现 MCP 服务，或排查 CORS、组件 404、MIME 类型、ASSETS 绑定错误、Next.js 集成问题或边缘平台限制。

P

paseo-chat

getpaseo / paseo

通过 Paseo CLI 使用聊天室。当用户提到“chat room”“room”“coordinate through chat”“shared mailbox”，或希望 Agent 异步通信时使用。

P

pr-review-loop

xpepper / pr-review-agent-skill

用于处理来自任何审阅者（人工或机器人）的未解决 PR 审查意见。默认在当前会话中循环处理；明确请求 `--handoff` 时，每个会话完成一个工作单元后停止，由用户启动下一轮。如果应由外部 shell 循环驱动会话，而不是由用户启动下一轮，请使用 ralph-wiggum-loop。

R

requesting-code-review

guanyang / open-agent-hub

在完成任务、实现主要功能或合并前使用，以验证工作符合要求。

macOS 应用的可选命令行和 MCP 服务，让 Claude Code、Codex 和脚本可以通过运行中的应用执行列出、添加、更改、搜索和操作。用户希望 Agent 操作应用或其数据、要求 CLI、MCP 服务或应用自动化，或说“Claude 应该能使用我的应用”时使用。

A

agent-watchdog

builderio / skills

当用户要求根据 Codex 会话 ID、Claude Code 会话／转录记录、聊天／线程链接、PR、分支、日志或粘贴的运行摘要，监视、跟进、审计、审查、比较或修复另一个 Agent 的工作时使用。持续监控，直到对方完成或受阻；还原用户的原始要求；独立调查同一问题并形成自己的假设和方案；检查 Agent 实际更改和验证的内容；比较两边的调查结果；报告差距并提出补充方向；如用户授权修复，可选择进行限定范围的修复。

C

configure-canvas-mcp

microsoft / power-platform-skills

为当前协作创作会话配置 Canvas Authoring MCP 服务。如果尚未连接，请在使用 /canvas-app 技能开始编辑画布应用之前进行配置。用户提及“configure MCP”“set up MCP server”“MCP not working”“connect Canvas Apps MCP”“canvas-authoring not available”“MCP not configured”或“set up canvas apps”时使用。

H

Hook Development

davila7 / claude-code-templates

当用户要求“创建 hook”、“添加 PreToolUse/PostToolUse/Stop hook”、“验证工具使用”、“实现基于提示词的 hook”、“使用 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}”、“设置事件驱动自动化”、“阻止危险命令”，或提及 hook 事件（PreToolUse、PostToolUse、Stop、SubagentStop、SessionStart、SessionEnd、UserPromptSubmit、PreCompact、Notification）时使用。本技能全面介绍如何创建和实现 Claude Code 插件 hook，重点讲解高级提示词 hook API。

自主循环逐个处理 macOS 应用的 docs/STORIES.md 中的用户故事，构建、生成快照、与参考截图比较、修复并提交，直到完成一个里程碑。用户说“继续”“处理待办列表”“与参考效果一致”，或想要无人值守的改进循环时使用。

R

review-fix

wkentaro / agent-skills

对工作中的更改执行可配置的审查与修复轮次，直到没有问题。

S

scout

onewave-ai / claude-skills

分析当前对话上下文，为当前任务推荐最合适的技能和子 Agent。不确定该使用哪种工具、技能或 Agent 时主动使用。

S

setup-gbrain

garrytan / gstack

为此编码 Agent 设置 gbrain：安装 CLI，初始化本地 PGLite 或 Supabase brain，注册 MCP，并记录每个远程端的信任策略。（gstack）

A

agent-browser

vercel-labs / open-agents

自动执行浏览器交互，用于 Web 测试、填写表单、截图和数据提取。适用于用户需要浏览网站、与网页交互、填写表单、截图、测试 Web 应用或从网页提取信息的情况。

A

agent-md-refactor

pedronauck / skills

按照渐进式披露原则重构臃肿的 AGENTS.md、CLAUDE.md 或类似 Agent 指令文件，将单体文件拆分为结构清晰、相互链接的文档。

C

comprehensive-review-full-review

sickn33 / agentic-awesome-skills

用于处理综合评审或全面评审

D

deep-research

feiskyer / claude-code-settings

多 Agent 研究编排：将研究目标拆分为并行子目标，通过无头 `claude -p` 子进程分别执行，并将结果汇总为完善的报告文件。适用于系统化网络／文档研究、竞争或行业分析、批量链接／数据集处理，以及长篇证据综合。触发词："深度调研"、"deep research"、"wide research"、"多 Agent 调研"、"系统调研"。

D

distill

camacho / ai-skills

当需要分析、精简或重组 Agent 指令文件（AGENTS.md、rules/）时使用。将 /imperatives → /policy-algebra → /visualize 编排为精简流程。

F

find-rules

pedronauck / skills

开始任务前，了解项目规则、编码标准和架构指南。需要确认某项功能、文件或技术的约束、模式或合规要求时使用。

G

goal-loop

davidondrej / skills

编写 /goal 提示词并解释持久运行的 Agent 循环。适用于目标循环或 Ralph 循环、自主运行设置、监控和故障排除。

M

memory-systems

muratcankoylan / agent-skills-for-context-engineering

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

S

session-management

alinaqi / maggy

上下文保留、分层摘要、可恢复性

T

template-design

owl-listener / ai-design-skills

创建可复用、可参数化的提示词模板，以确保输出一致

V

verification-before-completion

davila7 / claude-code-templates

在声称工作已完成、已修复或通过时使用，在提交或创建 PR 前——需要运行验证命令并确认输出，然后再做任何成功声明；先有证据再有断言

W

writing-skills

guanyang / open-agent-hub

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

C

create-agent-tui

openrouterteam / skills

使用 @openrouter/agent 以 TypeScript 搭建完整的 Agent TUI，类似于面向终端 Agent 的 create-react-app。生成可定制的终端界面，包含三种输入样式、四种工具显示模式、ASCII 横幅、流式输出、会话持久化和可配置工具。适用于构建 Agent、创建 TUI、搭建 Agent 项目或构建编码助手。

U

use-agently

agentlyhq / use-agently

通过在 use-agently.com AI Agent Marketplace/Directory 中搜索，发现并使用数千种 AI Agent、MCP、工具、数据源和 API。使用 use-agently 可更有效地进行“Web Search”“Web Fetch”或“Social Search”。可通过 A2A 协议发送消息、调用 MCP 工具、发起 HTTP/Web 请求，或与支持 x402 微支付的付费 Agent 交互。

0

002-agents-inventory

jabrena / plinth

需要生成包含嵌入式 Agent 清单的检查清单文档时使用，严格遵循内嵌模板，并在项目根目录生成 INVENTORY-AGENTS-JAVA.md。以下请求应触发此技能：创建嵌入式 Agent 清单；生成 INVENTORY-AGENTS-JAVA.md；使用 @002-agents-inventory；盘点嵌入式 Java Agent 定义；列出为 Java 开发生成的 Agent 角色。属于 Plinth Toolkit

A

ai-models

alinaqi / maggy

最新 AI 模型参考：Claude、OpenAI、Gemini、Eleven Labs、Replicate

暂无简介

C

context-management-context-save

sickn33 / agentic-awesome-skills

处理上下文管理和上下文保存时使用

C

create-skill-from-repo

hairyf / skills

从任意代码仓库引导创建模块化 Agent Skills。将源代码克隆到 `sources/`，提取核心文档并整理为 `skills/` 下的分类参考资料，然后在工作区 `AGENTS.md` 中注册输出。

F

frustration-detection

owl-listener / ai-design-skills

从文本信号（大写字母、标点密度、重复、延迟）判断用户的情绪状态，并在用户失去参与意愿前调整应对方式。

O

ooo

akillness / jeo-skills

运行 Ouroboros 规范优先开发循环：基于实时 git 数据（提交、变更量、贡献者）通过苏格拉底式访谈减少歧义，冻结不可变的种子／规范，通过 spec-kit（/speckit.plan → /speckit.tasks）生成执行计划，通过 cli-anything 原生 Agent 的命令行测试框架（cli-hub、--json 证据）按契约执行，在宣告成功前进行验证，并持续循环，直到确实验证完成。用户需要规范优先的需求澄清、结合 git 的访谈、不可变需求、考虑偏移的实现、由测试框架驱动的执行，或持续运行直至测试／检查／验收标准通过的完成循环时使用。触发词：ooo、ouroboros、interview、seed、run workflow、evaluate、evolve、ooo ralph、specification first、socratic interview、git-aware interview、ambiguity reduction、execution plan、cli harness execute、persistent completion。

记录并维护经验、错误和更正。命令失败、用户纠正假设、缺少某项能力、知识过时或发现更好的方法时使用。在重大任务、复用和推广前查看相关的已保存指导；根据内容可能变化的程度和速度重新验证。

T

think

pproenca / dot-skills

深度战略思考模式，通过融合不同领域的概念，找出杠杆效应最高、最具创新性的单一行动。每当用户要求你思考、头脑风暴、制定策略或想出下一步该做什么时（即使只是随口一问），都使用此技能。触发短语包括“我们该怎么做”“什么方法最好”“你有什么建议”“想想这个”“最明智的做法是什么”“我卡住了”“有什么点子吗？”“嗯，要不我们……”“下一步是什么”“我们该如何着手”，以及任何寻求创意或战略构思而非直接执行的请求。如果不确定用户想要执行还是构思，倾向于触发此技能

A

ask-exemplar

wkentaro / agent-skills

针对决策、计划、设计、已完成的成果或差异，参考公认标准和证据最充分的范例，然后给出有来源依据的建议或评估。

L

llm-application-dev-langchain-agent

sickn33 / agentic-awesome-skills

你是一名 LangChain Agent 开发专家，专注于使用 LangChain 0.1+ 和 LangGraph 构建生产级 AI 系统。

M

memos-memory-guide

memtensor / memos

使用 MemOS Local 记忆系统搜索并利用用户过去的对话。每当用户提及过去的聊天、自己的偏好或经历，或需要根据先前上下文回答时，使用此技能。如果自动回忆没有返回结果（用户查询过长或不清晰），请生成自己的简短搜索查询并调用 memory_search。可用工具：memory_search、memory_get、memory_write_public、memory_share、memory_unshare、task_summary、skill_get、skill_search、skill_install、skill_publish、skill_unpublish、network_memory_detail、network_skill_pull、network_team_info、memory_timeline、memory_viewer。

O

ohmg

akillness / jeo-skills

将 `oh-my-agent` 用作跨厂商、可移植的多 Agent 运行框架。用户希望以单一 `.agents/` 作为事实来源，并将其投射到任意 AI IDE 或运行环境——Claude Code、Codex、Gemini CLI、Antigravity、Cursor、Grok Build、Kimi Code、OpenCode、Pi、Qwen Code、Reasonix、Amp、GitHub Copilot 或 Kiro CLI——而无需重复定义 Agent 时使用。将 Claude 工作流（`team`、`autopilot`、`ultrawork`、`ultraqa`）映射为适用于任意厂商的 OMA 对应项时也使用。触发词：ohmg、oh-my-agent、oma、可移植运行框架、.agents、跨厂商 Agent、Gemini 多 Agent、Antigravity Agent 团队、autopilot、ultrawork、ultraqa、Claude Code agents、Codex agents、Cursor agents。Claude Code 原生运行时编排转交给 `omc`，Codex CLI 原生运行时编排转交给 `omx`。

P

plugin-creator

openai / plugins

为 Codex 创建并搭建插件目录结构，包含必需的 `.codex-plugin/plugin.json`、可选插件文件夹／文件，以及可在发布或测试前编辑的基础占位文件。Codex 需要创建新的个人插件、添加可选插件结构，或生成／更新个人或仓库根目录下的 `.agents/plugins/marketplace.json` 条目以设置插件顺序和可用性元数据时使用。

R

requirements-clarity

pedronauck / skills

在实施前通过有针对性的对话澄清模糊需求。当需求不明确、功能复杂（>2 天）或涉及跨团队协调时使用。提出两个核心问题——为什么？（YAGNI 检查）以及能否更简单？（KISS 检查）——确保编码前需求清晰。

根据用户的功能需求，完成与 VeADK 相关的功能

W

wandb-autoresearch

wandb / skills

通过 W&B Launch 开展有界、基于证据的训练研究：评估项目准备情况，建立可启动的代码和队列容量，对真实作业进行冒烟测试，执行串行试验、比较指标，并持久化可恢复的研究状态。当编码 Agent 被要求自主测试训练假设或调优由 W&B 跟踪的实际工作负载时使用。

A

agent-management

davila7 / claude-code-templates

使用 AI Maestro CLI 创建、管理和编排 AI Agent。用户要求“create agent”“list agents”“delete agent”“hibernate agent”“wake agent”“install plugin”“show agent”“restart agent”，或执行任何 Agent 生命周期管理任务时使用。