Skills

D

drydock

yeachan-heo / oh-my-claudecode

在任意仓库中搭建 shipyard harness 的基础——由 4 个支柱（Context、Rules、Tools、Standards）构成的共享环境，首日以两个入口（CLAUDE.md + GLOSSARY.md）初始化，其余界面在首次使用时生成，让每个人和 Agent 都遵循相同的设计语言，并可由任何人交付。每个仓库运行一次；使用 --check 重新运行以审计偏差。

E

ensemble-solving

mhattingpete / claude-skills-marketplace

并行生成多个不同的解决方案并选出最佳方案。适用于架构决策、存在多种有效方案的代码生成，或探索备选方案有助于提升质量的创意任务。

F

frontier-scan

rheinmir / setup

扫描过去 30 天的 agent-framework 前沿，并按 8 个维度与 overstack 对比（frontier-gap-scan runbook）——即时调用，不是 cron。运行 5 次 WebSearch，评定领先/接近/落后，与上期对比；为新差距创建 issue、更新已有差距并更新报告。触发词：“frontier scan”、“quét đối thủ”、“scout tuần”、“chúng ta thua gì”、“/frontier-scan”。

G

git-worktrees

lvlup-sw / exarchos

用于并行 Agent 团队开发的 Git worktree 管理。触发：'create worktree'、'worktree setup'，或在 /delegate 派发期间。不要在没有委派上下文的情况下用于创建分支。

G

github-code-review

proffesor-for-testing / agentic-qe

借助 AI 驱动的群组协作，全面审查 GitHub 代码

H

html-skills-stop

f-labs-io / agent-html-skills

为本次 Claude Code 会话关闭 html-skills 的服务器模式——终止接收器、停止由 `html-skills-listen` 启动的 `Monitor`，并清理其临时文件。并行会话不受影响。用户完成 html-skills 工件处理（“I'm done with html-skills”“stop the listener”“end html-skills session”）时，或用户提到清理且会话即将结束时调用。即使当前没有活动，也可以安全调用——它会报告未激活并退出。

L

launch

yeachan-heo / oh-my-claudecode

Shipyard 的受治理交付流水线——统一任务目标，综合形成持久规范，将工作拆分为带阻塞依赖的纵向切片工单，通过 team 并行推进前沿工作，以验证收尾，并通过完整决策日志汇报。设有两个入口关卡——yard gate（drydock audit）和 fog gate（目标不明确的工作会在流水线启动前转至 /ask-navigator）。对于没有唯一答案或错误代价严重的检查点，由人类负责；Agent 则持续运行所有可重复且有证据支持的工作。

M

merge-orchestrator

lvlup-sw / exarchos

组合式执行器，通过预检 + 已记录恢复点将子 Agent 的 worktree 分支合并到集成分支。对于共享集成分支，应通过 `serialize_merge`（组合此动作的单写入者租约）进行路由；仅在非集成合并或你已持有租约时直接调用 `merge_orchestrate`。触发：操作者（或 `next_actions`）通过 Exarchos MCP 暴露 merge 动词。本地 git 操作——不是远程 PR 合并（那是 `merge_pr`）。

O

omh-autopilot

witt3rd / oh-my-hermes

pipeline: interview→plan→execute→QA→verify (idea→code)

O

omh-deep-research

witt3rd / oh-my-hermes

并行网页调研；子 Agent → 综合整理 → 引用核验

S

skill-validator

jorgealves / agent_skills

根据 agentskills.io 和 AGENTS.md 规则验证 Agent 技能定义。创建或修改技能时使用，以确保其可由机器读取且文档完整。

S

system-evolution-review

coleam00 / skills

从元层面审查实现对计划的遵循程度，对偏差进行分类并提出 AI-Layer 改进建议。执行报告生成后使用，以发现流程中的问题，而非代码中的问题

T

translate-agent-broker-old-to-new-project

mulesoft / mulesoft-dx

将 MuleSoft Agent Network V1 项目（`schemaVersion: 1.0.0`）转换为 V2 项目（`agentNetwork: 2.0.0`）。每个 V1 broker 都转换为包含一个 orchestrator 节点的 V2 broker，不拆分图，也不重写提示词。当用户要求将 Agent Network / Agent Broker / Daisy planner 从 V1 升级、转换、迁移、翻译或移植到 V2，或工作目录中包含 V1 `agent-network.yaml` 时使用。

W

wiki-room

rheinmir / setup

在主会话上下文已腐化时，开启 room（单层 subagent）加载 wiki 详情——深度上限为 1，预算固定，并带有熔断器。触发词：“mở room”、“context rot”、“nạp thêm chi tiết wiki”、“đào sâu wiki”、“/wiki-room”。

A

anthropic-architect

jamesrochabrun / skills

根据项目需求确定最合适的 Anthropic 架构，并推荐 Skills、Agents、Prompts 和 SDK 基元的最佳组合。

B

brainstorming

vudovn / ag-kit

苏格拉底式提问流程和用户沟通。复杂请求、新功能或需求不明确时必须使用。包含进度报告和错误处理。

H

handoff

gastownhall / beads

移交给新的 Claude 会话。上下文已满、完成一个逻辑工作单元或需要新的视角时使用。工作将从 hook 继续。

L

llm-evaluation

sickn33 / agentic-awesome-skills

掌握 LLM 应用的全面评估策略，从自动化指标到人工评估和 A/B 测试。

R

record-episode

rheinmir / setup

Ghi một SESSION EPISODE có cấu trúc (tầng nhớ episodic) vào memory store để phiên sau truy hồi được 'phiên trước làm gì' — theo NGỮ NGHĨA, không chỉ theo [[wikilink]]. Bọc mem-rank.py (engine). On-demand, KHÔNG auto-hook (ADR-004). Trigger: 'ghi episode', 'record episode', 'chốt phiên này vào nhớ', 'lưu lại phiên trước làm gì', 'session episode', '/record-episode'.

S

skill-orchestrator

guia-matthieu / clawfu-skills

将多步骤的营销、产品或业务挑战分配给合适顺序的 ClawFu skills。建议组合哪些框架、采用什么顺序，以及各步骤之间的交接产出。适用于端到端规划产品发布、组合定位 + 优惠方案 + 发布 skills、开展客户验证冲刺、创建内容策略流程、决定复杂项目应串联哪些 skills，或编排销售赋能手册。

U

using-datahub

datahub-project / datahub-skills

此技能为所有 DataHub 交互技能提供路由指引。它会在会话开始时自动注入，帮助将用户意图映射到合适的技能。不要直接调用此技能——它会自动加载。

V

vibe-workflow

khazp / vibe-coding-prompt-template

为应用项目选择合适的规划、实施或调试工作流。

C

codeagent

stellarlinkco / myclaude

执行 codeagent-wrapper 以处理多后端 AI 编码任务。支持 Codex、Claude、Gemini 和 OpenCode 后端，并提供 Agent 预设、技能注入、文件引用（@syntax）、worktree 隔离、并行执行和结构化输出。

C

codex-subagent

davidondrej / skills

将 OpenAI Codex CLI 作为子 Agent 启动（使用 ChatGPT 订阅认证，无需 API 密钥）。适用于从另一个 Agent 将独立的编码任务委派给 Codex，例如并行实现、征求第二意见或独立验证。

O

omh-ralplan

witt3rd / oh-my-hermes

规划者+架构师+批评者→共识实施计划（≤3 轮）

P

plannotator

backnotprop / plannotator

Plannotator 使用参考（如有则使用其 `plannotator` 工具，否则使用命令行）：计划审查、代码审查、为文件、URL、文件夹和本地运行的应用添加批注、批注上一条助手消息、浏览归档的计划决策、导出或分享 Guided Reviews，以及 Plannotator Inbox（用户稍后回复的消息和问题，不会阻塞你的工作）。用户要求使用 Plannotator 处理未被更具体的 plannotator-* 技能涵盖的事项时调用；在用户离开聊天期间需要留给对方决定、问题或已完成工作时，也应调用（若由其他 Agent 启动，则向其报告）

P

prompt-engineer

thedesignproject / agent-skills

为 LLM 编写、重构和评估提示词，包括生成优化的提示词模板、结构化输出模式、评估标准和测试套件。用于为新的 LLM 应用设计提示词、重构现有提示词以提高准确性或 token 效率、实现思维链或少样本学习、创建带有角色设定和防护规则的系统提示词、构建 JSON/函数调用模式，或开发提示词评估框架以衡量并提升模型表现。

S

scrapfly-agent-rules

scrapfly / skills

为连接 Scrapfly MCP 服务的自主 Scrapfly 网页 Agent 提供跨工具通用规则（web_scrape、screenshot、check_if_blocked、Cloud Browser 生命周期、snapshot/click/fill/type/press/scroll/select/drag 和 WebMCP）。当 LLM Agent 可使用 Scrapfly MCP 工具集，需要在无状态抓取和有状态 Cloud Browser 会话之间做选择、决定何时调用 browser_unblock，或协调多工具流程时使用。

暂无简介

S

skill-provenance

rheinmir / setup

Ghi và kiểm provenance (nguồn + sha256 checksum) cho skill — dùng khi 'cài skill từ ngoài', 'skill này từ đâu', 'audit nguồn skill', 'checksum skill', 'supply-chain skill', phát hiện skill bị sửa lén; bổ trợ orca-sec-scans. Chạy fdk/tools/skill-provenance.py. /skill-provenance

S

system-execution-report

coleam00 / skills

生成结构化实施报告，回顾刚完成的功能——完成的工作、偏差和挑战。应在实施完成后立即使用，作为系统审查的输入。

T

template-skill

acedatacloud / skills

用于创建新 AceDataCloud Agent Skills 的模板。复制此目录并进行自定义。

A

ace-studio-setup

beatmagic / acestudio_agent_plugin

所需工具（acestudio-cli 或 ACE Studio MCP）不存在时，指导 Agent 如何连接到 ACE Studio。

A

agent-architecture-analysis

existential-birds / beagle

用于依据 12-Factor Agents 方法审计 Agent 代码库、审查由 LLM 驱动的系统架构，或评估 Agent 应用的合规性。遇到“分析 Agent 架构”“12-factor 审计”“这个 Agent 有多合规”或“评估这个 LLM 应用”等请求时触发。比较框架或规划 Agent 改进时也适用。不适用于快速检查清单——此技能会按各项因素深入分析代码库，并提供文件级证据。

B

byterover

junsuzuki1973 / openclaw-skill-byterover

用于上下文工程的 ByteRover 命令行工具——借助 AI 编码 Agent 管理项目知识、决策和模式

D

developing-claude-code-plugins

obra / superpowers-developing-for-claude-code

在处理 Claude Code 插件（创建、修改、测试、发布或维护）时使用，提供涵盖完整插件生命周期的精简工作流、模式和示例

G

gr

gingiris-1031 / gingiris-skills

将产品增长请求路由至一个 Gingiris 专家技能。适用于有关发布、Product Hunt、GitHub／开源增长、SEO/GEO、B2B/PLG、ASO、访谈、竞品、KOL、UGC、社区、内容、反向链接或 README 转化的宽泛或明确请求，也包括出海增长、产品发布、找增长渠道、竞品分析、用户访谈、社区运营。仅在路由不明确时提出简短的选择题；随后加载并运行一个专家技能，而非整个集合。

M

manage-mcp

nuxt-modules / mcp-toolkit

使用 @nuxtjs/mcp-toolkit 在 Nuxt 中管理 MCP 服务——进行设置，创建工具/资源/提示词，使用处理器整理内容，构建交互式 MCP Apps，添加 elicitation/logging/sessions，并进行审查和故障排查。

P

pine-manager

traderspost / pinescript-agents

通过协调多个开发阶段来编排复杂的 Pine Script 项目。用于完整的交易系统。

S

save-tokens

chanakya-net / maestro-ai

超精简回复模式。省略冠词、填充词、客套话和模糊措辞，以减少 token 用量。使用符号表示关系。技术术语和代码块保持原样，不做压缩。用户说“save tokens”“RTU mode”或“compressed response mode”时使用。

S

Skill Development

davila7 / claude-code-templates

当用户希望“创建 skill”“向插件添加 skill”“编写新 skill”“改进 skill 描述”“组织 skill 内容”，或需要了解 skill 结构、渐进式披露，或 Claude Code 插件的 skill 开发最佳实践时，应使用此 skill。

A

accelint-prompt-manager

gohypergiant / agent-skills

将用户提供的请求、草稿或提示词文本改写为更清晰、更易执行的提示词，但不执行其所述任务。用户明确希望改进、重写、优化、精简、澄清、组织或调整提示词，已有想法却不知如何表达，或提示词缺少受众、约束、格式、执行上下文或成功标准时使用。也适用于系统提示词、元提示、提示词框架、Claude Code 提示词，以及批量或 API 提示词设计。若用户主要想要执行、研究或实现任务，而非改进提示词，则不要使用。

A

ai-sdk-6

laguagu / claude-code-nextjs-skills

用于已采用 ai@6 的项目进行 Vercel AI SDK v6 开发。在 v6 代码库中构建或维护 AI Agent、聊天机器人、工具集成、流式应用或结构化输出时使用。新项目和 ai@7 代码使用 ai-sdk-7；版本未知时使用 ai-sdk。涵盖 ToolLoopAgent、useChat、generateText、streamText、工具审批、提供商工具、MCP 集成和 Output 模式。

D

diagnose

github / awesome-copilot

从 5 个质量维度对 AI 工作流进行系统诊断扫描：提示词质量、上下文效率、工具健康度、架构适用性和安全性，并生成带评分的报告及优先级修复措施。

F

find-skills

agentbay-ai / agentbay-skills

帮助用户在市场中搜索、发现和安装 Agent 插件（Skills）。当用户想要查找功能、安装特定工具或寻找沙箱（sandbox）时使用。Triggers: "查找插件","搜索技能","搜索 X 技能","安装技能","安装 X 技能","如何做 X","沙箱","安全沙箱","find a skill for X", "how do i do X", "search for skill", "install skill", "I need a skill for X", "sandbox", "aio sandbox"

I

investment-team

xbtlin / ai-berkshire

AI Berkshire skill: 投研团队：四角色并行分析框架. Source: skills/investment-team.md.

L

letta-development-guide

letta-ai / skills

Letta Agent 开发综合指南，涵盖架构选择、记忆设计、模型选择和工具配置。构建或排查 Letta Agent 问题时使用。

L

LLM Prompt Optimizer

jmsktm / claude-settings

通过系统分析和优化提示词，提升大模型的输出质量

O

orca-cli

seven-day-inc / morpheus-shell

使用公共的 `orca` CLI 操作 Orca 管理的 worktree、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、产物、worktree 评论以及 Orca 应用内嵌的浏览器。当用户说出「$orca-cli」、「use orca cli」、「Orca worktree」、「child worktree」、「cardStatus」、「spawn codex/claude in a worktree」、「read/wait/send Orca terminal」、「terminal send」、「full handoff」、「handover」、「give this to another agent」、「another worktree」、「Orca browser」、「orca artifacts」、「share HTML/Markdown」、「public artifact link」或「control the browser inside Orca」时使用。任务涉及 Orca 管理的状态时，优先使用它而非原始的 `git worktree`、临时 PTY、Playwright 或 Computer Use。对于 Orca 内嵌浏览器之外的浏览器窗口、webview 或桌面 UI，使用 Computer Use。

P

Prompt Engineer

jmsktm / claude-settings

编写有效的提示词并优化 AI 交互，以获得更好的结果

S

self-improving-agent

kimasplund / clawdbot-skills-pack

通过从失败、用户纠正和能力缺口中学习，实现持续自我改进。与 QAVR 集成，对学习所得记忆进行排序。

S

skill-navigator

manojbajaj95 / claude-gtm-plugin

需要了解任何任务该使用哪项技能时，使用此技能。它会推荐合适的技能、组合技能，并帮助你发现自己尚未了解的能力。

V

vision

simota / agent-skills

指导 UI/UX 创意工作，包括重新设计、新设计、趋势应用、Design System 构建，以及 Muse/Palette/Flow/Forge 编排。用于设计指导。提供协同设计搭档模式

A

argue

onevcat / argue

使用 argue CLI 开展结构化多 Agent 辩论，交叉质询以获得高可信度答案。面对战略决策、模糊的权衡、架构辩论，或多种观点有助于改进答案的问题时使用。触发词包括：argue、debate、cross-examine、second opinion、multi-agent、有实际利害关系的“Should we X or Y?”、建立共识、风险分析或缓解确认偏误。

D

discover-frontend

rand / cc-polymath

使用 React、Next.js、UI 组件、状态管理、数据获取、表单、无障碍、性能优化或 SEO 时，自动发现前端开发技能。适用于前端 Web 开发任务。

M

mcp-creator

curiositech / some_claude_skills

MCP（Model Context Protocol）服务开发专家，负责构建安全、高性能、可用于生产环境的服务，并妥善处理安全性、错误处理和开发者体验。遇到“create”时启用

H

huashu-nuwa

alchaincyf / nuwa-skill

女娲造人：输入人名／主题，甚至只是模糊需求，即可自动进行深度调研→提炼思维框架→生成可运行的人物 Skill。两种入口：(1) 明确人名→直接蒸馏；(2) 模糊需求→诊断推荐→再蒸馏。触发词：“造skill”“蒸馏XX”“女娲”“造人”“XX的思维方式”“做个XX视角”“更新XX的skill”。模糊需求也会触发：“我想提升决策质量”“有没有一种思维方式能帮我……”“我需要一个思维顾问”。

O

omh-ralph

witt3rd / oh-my-hermes

执行计划：每次调用处理 1 项任务，验证证据，铁律

O

omni-vu

jmsktm / claude-settings

适用于 macOS 的屏幕捕获、AI 视觉分析和 GUI 自动化。需要查看屏幕内容、分析 UI 状态、检测变化或自动执行鼠标和键盘操作时使用。

R

rw-integrate-character-embed

runwayml / skills

帮助用户使用 @runwayml/avatars-react SDK 在 React 应用中嵌入 Runway Character 头像调用