Skills

C

Context Manager

jmsktm / claude-settings

管理对话上下文和记忆，以优化 AI 性能

C

cs-epic

codestable / codestable

大型需求或系统级能力的路线探索、拆解与长期推进。单个功能使用 cs-feat，Bug 使用 cs-issue。

D

doctor

yonatangross / orchestkit

OrchestKit 医生，用于检查清单完整性、钩子配置、技能验证、Agent frontmatter、MCP 服务连接、CC 版本兼容性和权限规则的健康状况。按严重级别报告问题，并提供自动修复建议。验证组件数量、检测孤立条目，并检查 CC 版本矩阵兼容性。用于诊断插件健康状况、排查配置问题或进行发布前检查。

G

gtm-agent

eliasstravik / gtm-skills

当用户询问、部署、设置、启动、连接、检查、修复或升级 GTM Agent（在 Vercel 上运行这些技能的 Slack GTM Agent）以供某个组织使用时触发，包括任何设置前关于能否设置、需要什么或费用多少的问题，例如“我可以设置 Slack GTM Agent 吗”“Slack Agent 需要什么？先不要部署任何东西”“让 Acme 的 gtm-agent 运行起来”“将 GTM Agent 部署到我们的 Slack”“检查 Acme 部署”或“升级我们的 GTM Agent”。遇到这些问题时加载此技能，而不是读取其文件。负责该 Agent 的 Vercel 项目、Slack 连接器及其对工作区代码库的访问权限。不适用于工作区、ICP、用户画像、匹配度检查或工作流本身，也不负责将工作流项目上线或连接（gtm-workflow）；这些分别由 gtm-workspace、gtm-icp、gtm-persona、gtm-qualify-prospects 和 gtm-workflow 负责。

R

rw-integrate-characters

runwayml / skills

帮助用户创建 Runway Characters（GWM-1 虚拟形象），并将实时对话会话集成到他们的应用中

S

startup-context

shawnpang / startup-founder-skills

用户想要创建或更新创业公司背景文档时使用。用户提到“设置背景”“告诉你我的创业公司情况”，或其他 skill 需要但尚不存在的背景信息时也使用。

U

unknowns-discovery

ohyeh / agent-scripts

在探索未知领域的成本变高之前，找出地图与实际情况之间的差距。开始处理陌生领域中的非简单任务（新模块、新技术或用户以前未做过的工作）时、验收标准是“看到就知道”时、用户难以描述需求时，或长期任务结果有误且可能盲目重试时调用。不适用于错别字级别的修复或验收标准完全客观的任务。

部署、配置或管理可自托管的 LangGraph 时使用

A

agent-orchestrator

ssheleg / agent-stack

构建 Agent 系统（编排器、流水线）或计量 LLM 费用时使用。触发条件：“agent system” / “агентная система”、“LLM billing”。不适用于单次 LLM 调用或提示词措辞（agent-harness）、评测（agent-evals）或协议（agent-interop）。排除条件：“no agent layer” / «без агентного слоя».

B

build-and-release

thedotmack / claude-mem

全面自动化编码任务的构建与发布。

C

configure

bitwize-music-studio / claude-ai-music-skills

交互式设置或编辑插件配置文件。首次设置、配置缺失或用户想要更改设置时使用。

K

Knowledge Base Builder

jmsktm / claude-settings

为项目构建并维护可供 AI 访问的知识库

L

ln-310-multi-agent-validator

levnikolaevich / claude-code-skills

通过评估平台验证 Stories、计划或任务时使用，流程包括强制研究、并行证据通道、顺序合并和有界优化。模式：story | plan_review。

N

n8n-agents

n8n-io / skills

在 n8n 中构建或编辑任何 AI 功能时使用：AI Agents、Text Classifier、Information Extractor、Sentiment Analysis、Summarization Chain、Basic LLM Chain、嵌入、向量存储、单次 LLM 调用，或通过原生 LangChain 提供方节点生成 AI 媒体（图像/音频/视频）。遇到任何 `@n8n/n8n-nodes-langchain.*` 节点，或涉及“Agent”“聊天助手”“带工具的 LLM”“工具调用”“fromAi”“系统提示词”“记忆窗口”“结构化输出”“outputParser”“函数调用”“RAG”“向量存储”“嵌入”“用 AI 分类”“用 LLM 提取字段”“情感分析”“用 LLM 总结”“单次 LLM 调用”、带文件的聊天触发器、AI 图像/视频/音频生成，或任何多轮或单次 LLM 行为时触发。

P

proof-orchestrator

wanshuiyin / auto-claude-code-research-in-sleep

管理有状态、基于运行目录的证明项目：支持跨运行继续、运行内的来源记录、本地尝试受阻时生成手动 GPT Pro 移交包，并可选择将 DeepSeek 的第二意见仅作为补充证据。用户要求协调证明运行、移交给 GPT Pro 或跨运行继续证明时使用；普通证明撰写请使用 /proof-writer，严格验证或提交验收请使用 /proof-checker。

Q

qa-reviewer

shipshitdev / skills

对已完成的 AI Agent 工作进行多阶段验证，以发现错误、遗漏的要求和不当假设。适用于耗时较长的多步骤任务之后，或用于检查工作成果。

S

skill-install

stellarlinkco / myclaude

从 GitHub 仓库安装 Claude 技能，并自动进行安全扫描。适用于用户想通过 GitHub URL 安装技能、浏览仓库中可用的技能，或希望安全地向 Claude 环境添加新技能的情况。

S

speckit-runner

fellowship-dev / dogfooded-skills

端到端实现 GitHub issue 时使用——运行 speckit，并在创建一个 PR 前进行独立咨询审查。

S

strategic-planning

404kidwiz / claude-supercode-skills

战略规划专家，负责任务分解、依赖管理、时间线估算和资源分配。仅手动调用，擅长将复杂项目分解为可管理的任务、识别依赖关系、评估风险并制定可执行的路线图。在启动复杂项目、面对范围过大的任务、需要结构化方法，或在实施前需要系统化任务管理时使用。

A

agently-request

agentera / agently-skills

用于 Agently 请求端的设置和约定：模型设置、Prompt/输入/输出设计、效果调优、上下文缺失或冗余、结构化输出、LongContent、auto_continue、响应复用、流式处理、TTS/STT 音频、会话记忆、嵌入和单个请求系列内的检索。跨节点数据流和模型/Host 归属请使用 agently-design。

B

build-mcp-server

pproenca / dot-skills

MCP 服务开发的入口——询问用户的使用场景，确定合适的部署模式（远程 HTTP、MCPB、本地 stdio），选择工具设计模式，并交由专门技能处理。用户询问“构建 MCP 服务”“创建 MCP”“制作 MCP 集成”“为 Claude 封装 API”“向 Claude 提供工具”“制作 MCP 应用”，或讨论使用 Model Context Protocol 构建内容时触发。

D

diagram-quality

pproenca / dot-skills

在 agent-uml 协作画布上确保 PlantUML 图表质量，涵盖三个层面：渲染安全（防止 HTTP 400 和空白画布的语法）、对话机制（何时推送版本而非提问，以及 message 参数应填写的内容）和设计效果（分解阈值、跨图表可追溯性、导出就绪度）。每次调用 agent-uml MCP 工具（design_create、diagram_upsert、design_feedback、design_export）时都触发，即使任务看似简单也不例外，因为缺少 `as alias` 会导致元素无法添加注释，而 skinparam 不匹配会使图表难以阅读。

暂无简介

暂无简介

G

grill-me-codex

chaseai-yt / claudex-loop

已被 /claudex-loop 取代（以前称为 /crucible；增加了 Phase 0 研究/侦察环节，并重构了访谈流程）——除非你明确需要此技能，否则优先使用该技能。两幕式计划强化。第一幕（你 ↔ Claude）——Claude 针对计划或设计逐个提问，持续深入访谈，每个问题都建议一个答案；并在能自行找到答案时探索代码库，直到决策树的每个分支都得到解决。第二幕（Claude ↔ Codex）——Claude 将最终计划写入 PLAN.md，OpenAI Codex 在只读沙箱中进行对抗性审查（VERDICT:APPROVED/REVISE）；Claude 修改后重新提交到同一个 Codex 会话，直到获批或达到 MAX_ROUNDS 上限，然后你在编写任何代码前签字确认。用户说“/grill-me-codex”“先盘问我，再让 Codex 审查”“盘问我并对计划进行压力测试”“就这个计划采访我，然后让第二个模型评估”，或者即将构建高风险内容（身份验证、架构、并发、迁移、支付）并希望在实施前兼顾意见一致和跨模型核验时使用。基于 Matt Pocock 的 grill-me（MIT）。需要结合文档的变体时使用 /grill-with-docs-codex；已有计划且只需要 Codex 审查时使用 /codex-review。不适用于审查已编写的代码（使用 /codex:review），也不适用于琐碎更改

M

manic-trading-benchmark-skill

manic-trade / manic-trading-benchmark-skill

在 Manic Trade 平台上运行标准化基准测试，评估 AI 交易 Agent 的能力。当用户想要对交易 Agent 进行基准测试、运行交易评估、为 AI Agent 的交易能力评分或测试交易表现时使用此技能。涵盖 5 项任务中的市场数据获取、情报收集、分析、交易执行和风险管理，并使用虚拟的 100 USDC 余额和实时价格。

P

pydantic-ai-common-pitfalls

existential-birds / beagle

避免 PydanticAI Agent 中的常见错误并调试问题。遇到错误、意外行为或审查 Agent 实现时使用。

R

release

thedotmack / claude-mem

使用 version-bump 和 childhood 全面自动化发布。

A

agent-orchestrator

sickn33 / agentic-awesome-skills

Meta-skill que orquestra todos os agentes do ecossistema. Scan automatico de skills, match por capacidades, coordenacao de workflows multi-skill e registry management.

A

ai-ml

sickn33 / agentic-awesome-skills

涵盖 LLM 应用开发、RAG 实施、Agent 架构、ML 流水线和 AI 驱动功能的 AI 与机器学习工作流。

A

alicloud-platform-openclaw-setup-test

cinience / alicloud-skills

OpenClaw 设置技能的最小冒烟测试。使用非破坏性命令验证官方渠道发现工作流、DingTalk/Feishu 集成、Discord 令牌配置和网关健康检查

A

autoresearch

paulrberg / agent-skills

用于 autoresearch，或在夜间／循环中优化 X。规划范围明确、可衡量的实验批次，然后通过编排委派执行。

C

cli-anything-ccswitch

hkuds / cli-anything

CC Switch 的命令行界面，可从终端管理 AI 编码工具配置

E

explore

yonatangross / orchestkit

从多个角度探索代码库，并行启动 3–5 个 Agent，分析代码结构、数据流、架构模式和健康状况。生成 ASCII 可视化图、导入关系图和设计模式检测结果，并存储跨会话记忆。适用于探索代码仓库、了解架构、熟悉新代码库或分析设计模式。

I

iii-agentic-backend

iii-hq / skills

在 iii 引擎上创建并编排多 Agent 流水线。适用于构建 AI Agent 协作、Agent 编排、研究/审查/综合链，或专业 Agent 通过队列和共享状态交接工作的任何系统。

M

medic

rheinmir / setup

overstack 框架的综合健康检查／最后一道防线——输入 /medic（或在 CLI 中运行 `medic`），用一条命令证明系统仍然健康：规则仍能拦截（harness-doctor fire-drill）、验证器版本未漂移、文档与磁盘内容一致、代码可编译、eval 没有回归、Git 保护机制仍有效。单一名称的入口——描述范围，无需记住子命令（`medic` = all · `medic rules` · `medic docs eval`）。在提交 commit/PR 前、pull／更换机器后、怀疑某条规则不再拦截，或刚添加 skill/rule/generator 时使用（如果忘记设置防护，medic 会自行报告）。触发词：/medic、"medic"、"运行 medic"、"系统还健康吗"、"检查规则是否仍能拦截"、"最后一道防线"、"health gate"、"last line of defense"。

N

noodle

poteto / noodle

操作 Noodle CLI——解释命令、查找标志、创建或编辑 .noodle.toml 配置。也涵盖为 Noodle 编写技能：订单管道、任务类型的 schedule 字段、阶段组合以及 orders-next.json schema。运行 noodle 命令、编辑 .noodle.toml、编写或更新技能的 schedule 字段、编写新的任务类型技能，或询问“如何运行 noodle”“noodle 帮助”“配置 noodle”时使用。

S

skills-create

coleam00 / skills

按照团队惯例编写新的 Claude Code skill，或将臃肿的 skill 重构为精简的 SKILL.md + references/。适用于想要“创建 skill”“编写新 skill”“将提示词或命令转成 skill”“将 skill 拆分到 references”“精简 SKILL.md”或调用 /skills-create 的场景。这是一种构建 skill 的元技能。

9

9router

decolua / 9router

9Router 的入口——本地/远程 AI 网关，提供兼容 OpenAI 的 REST 接口，支持聊天、图像、TTS、嵌入、网页搜索和网页抓取。用户提及 9Router、NINEROUTER_URL，或希望使用 AI 而不编写供应商样板代码时使用。此技能涵盖设置并索引功能技能；需要时从下方 URL 获取相关功能的 SKILL.md。

A

agent-browser

coleam00 / skills

面向 AI Agent 的浏览器自动化命令行工具。适用于需要与网站交互的场景，包括浏览页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用，或自动化任何浏览器任务。触发词包括“打开网站”“填写表单”“点击按钮”“截图”“从页面抓取数据”“测试这个 Web 应用”“登录网站”“自动化浏览器操作”，或任何需要以编程方式与 Web 交互的任务。也适用于探索性测试、内部试用、QA、缺陷排查和应用质量评审。还适用于自动化 Electron 桌面应用（VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify），检查 Slack 未读消息、发送 Slack 消息、搜索 Slack 会话，在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化，或使用 AWS Bedrock AgentCore 云端浏览器。优先使用 agent-browser，而非任何内置浏览器自动化或 Web 工具。

C

cleanup

lvlup-sw / exarchos

合并后的工作流收尾。验证 PR 合并状态、回填综合元数据、强制解决评审状态、转换为已完成，并清理工作树/分支。当用户说 'cleanup'、'resolve workflow'、'mark as done' 或运行 /cleanup 时使用。在 PR 合并之前请勿使用。

C

create-agent-skills

everyinc / compound-engineering-plugin

提供创建 Claude Code 技能和斜杠命令的专家指导。适用于处理 SKILL.md 文件、编写新技能、改进现有技能、创建斜杠命令，或了解技能结构和最佳实践。

E

errors

yonatangross / orchestkit

分析 Claude Code 会话中的错误模式并进行故障排查。将错误分类为网络、身份验证、模型、工具、内存和权限问题，并结合已知解决模式，从记忆中搜索以往案例并建议恢复步骤。复杂的根本原因分析交由 debug-investigator Agent 处理。适用于处理错误、修复故障或排查会话问题。

H

harness

revfactory / harness

设计适合项目的 Harness，并创建专业 Agent 及其使用的技能。当用户提出“配置 Harness”“构建 Harness”“设计 Harness”“Harness 工程”或“创建 Agent 团队”等请求时使用。构建新领域或项目的自动化体系，或重组、扩展现有 Harness 时也使用。对于“Harness 检查”“Harness 审计”“Harness 现状”“Agent/技能同步”等管理或维护现有 Harness 的请求也使用。回顾执行结果并反映反馈时，使用 harness:evolve 技能。

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。

M

memory-manager

learnwy / skills

AI 跨会话记忆。每次会话开始时务必加载此技能，以读取 SOUL.md 和 USER.md。为保持连续性，每次对话都应加载此技能。也会在出现“save memory”“end session”“update memory”时触发，以保存记忆。负责创建会话历史、整合记忆，以及更新 USER.md/SOUL.md。记忆存储于 ~/.learnwy/ai/memory/。

暂无简介

P

paperclip-converting-plans-to-tasks

paperclipai / paperclip

判断 Paperclip 工作是否需要委派，并将合理的任务与负责人及实际依赖关系关联起来。将已授权的计划转化为工作时使用。

P

pydantic-ai-agent-creation

existential-birds / beagle

使用类型安全的依赖项、结构化输出和恰当配置创建 PydanticAI Agent。适用于构建 AI Agent、创建聊天系统或将 LLM 与 Pydantic 验证集成。

R

rw-integrate-documents

runwayml / skills

帮助用户向 Runway Characters 添加知识库文档，以进行领域专属对话

W

work-report

pilniczek / dev-skills

在工作树根目录写入或覆盖 WORK-REPORT.md——会话自我报告（目标、问题/解决方案、后续事项、建议技能、已放弃事项），供审查者或后续会话阅读，无需再从 diff 中重新推断意图。用于「work report」「checkpoint this」「hand off」「write up what we did」。在工作完成时主动提议——先询问：「done」「ready to commit」「wrapping up」、移交给其他 Agent。

A

agent-memory-repo

agentmemoryrepo / agentmemoryrepo

将跨会话的记忆保存在一个遵循 Agent Memory Repo 规范的独立本地 git 仓库中。当用户调用此技能、要求你为将来的会话记住某事，或询问你记得什么时使用。

A

agently-runtime

agentera / agently-skills

适用于 Agently 运行时扩展：AgentExecution 插件和最终审查/制品策略、Actions 和 MCP、Shell/BashExecutor 与 PowerShell 权限、ExecutionResource 生命周期、TaskWorkspace、RecordStore、auto_func 和 KeyWaiter、FastAPIHelper，或可选的 DevTools 观测。

C

context-packager

nimrodfisher / data-analytics-skills

高效整理用于 AI 辅助分析的上下文。准备使用 Claude 进行分析、整理上下文文档，或为复杂分析任务构建提示词时使用。

C

cs-docs-neat

codestable / codestable

CodeStable 文档收尾。触发：阶段结束、整理文档、同步记忆、/sync、/neat；执行全局知识库卫生检查与四层同步。不要用于撰写单篇开发者／用户指南或 API 参考（cs-docs）、修复 bug（cs-issue）、实现功能（cs-feat）、仓库初始化（cs-onboard）。

F

fable-safe-prompt

davidondrej / skills

对提示词进行最小限度的修改，以减少 Fable 的误报拒绝。仅当用户明确调用 /fable-safe-prompt 时使用。

T

token-efficiency

rohitg00 / pro-workflow

通过反迎合规则、工具调用预算、一次性编码、任务配置和强制先读后写，将 Token 浪费减少 40–60%。灵感来自 drona23/claude-token-efficient。

C

comet-classic

rpamis / comet

Comet Classic 工作流入口。当用户明确调用 /comet-classic、要求启动或恢复 Classic，或 resume-probe 对一个明确可恢复的活动 Classic 更改返回 auto_resume 时使用。

C

cs-goal

codestable / codestable

目标自主达成。触发条件：终点、验收标准或预算明确；持续迭代直至完成；或在 grill me 后开始工作。不要用于单个功能的规划与实现（cs-feat）、大型需求的端到端拆解（cs-epic）、bug 诊断与修复（cs-issue）、行为等价重构（cs-refactor）、对外文档（cs-docs）；也不要用于没有实现终点的纯 design、roadmap、brainstorm 或 audit。

D

dogfood

lvlup-sw / exarchos

审查当前会话中失败的 Exarchos MCP 工具调用，诊断根本原因，并归类为代码缺陷、文档问题或用户错误。当用户说'dogfood'、'review failures'、'what went wrong'、'triage errors'或运行 /dogfood 时使用。范围仅限于 Exarchos 工具（exarchos_workflow、exarchos_event、exarchos_orchestrate、exarchos_view、exarchos_sync）。请勿用于调试应用代码或非 Exarchos 的工具故障。