Skills

C

copilot-usage-metrics

github / awesome-copilot

使用 GitHub CLI 和 REST API 获取并显示组织和企业的 GitHub Copilot 使用指标。

M

mcp-create-adaptive-cards

github / awesome-copilot

由 mcp-create-adaptive-cards.prompt.md 转换而来的技能

面向 ECC Tools 的证据优先型消耗与计费审计工作流。适用于调查 ECC Tools 仓库中的 PR 创建失控、配额绕过、高级模型泄漏、重复任务或 GitHub App 成本激增。

M

mcp-create-declarative-agent

github / awesome-copilot

由 mcp-create-declarative-agent.prompt.md 转换而来的技能

T

typespec-create-api-plugin

github / awesome-copilot

生成带有 REST 操作、身份验证和 Adaptive Cards 的 TypeSpec API 插件，用于 Microsoft 365 Copilot

K

k-skill-setup

nomadamas / k-skill

安装 k-skill 套件、使用统一 CLI、解决凭证问题、验证运行时，并可选择配置更新检查和 GitHub 星标。

创建和配置 hookify 规则——带有 YAML frontmatter 的 Markdown 文件，可通过正则表达式或条件匹配 bash、文件、提示词或停止事件，并向 Agent 显示警告或拦截消息。适用于创建 hookify 规则、编写 hook 规则语法、配置 hookify，或添加模式防护措施，例如拦截危险命令、.env 编辑或调试代码。

D

dbs-skill-cleaner

dontbesilent2025 / dbskill

扫描本地 Skill 中的广告导流、隐蔽商业意图、任务劫持、可疑外部调用和敏感数据读取，默认只报告。用户要求审查、清理或隔离问题 Skill 时使用。

P

power-platform-mcp-connector-suite

github / awesome-copilot

为 Copilot Studio 生成集成 MCP 的完整 Power Platform 自定义连接器，包含 Schema 生成、故障排查和验证

M

mcp-copilot-studio-server-generator

github / awesome-copilot

生成完整的 MCP 服务实现，针对与 Copilot Studio 集成进行优化，并支持适当的架构约束和可流式传输的 HTTP。

K

kotlin-mcp-server-generator

github / awesome-copilot

使用官方 io.modelcontextprotocol:kotlin-sdk 库，生成结构、依赖和实现均完整的 Kotlin MCP 服务器项目。

D

declarative-agents

github / awesome-copilot

用于 Microsoft 365 Copilot 声明式 Agent 的完整开发工具包，包含三种全面的工作流（基础、高级、验证）、TypeSpec 支持，以及与 Microsoft 365 Agents Toolkit 的集成。

T

typespec-create-agent

github / awesome-copilot

为 Microsoft 365 Copilot 生成完整的 TypeSpec 声明式 Agent，包含说明、功能和对话开场白。

B

book-to-skill

virgiliojr94 / book-to-skill

将书籍和文档（PDF、EPUB、DOCX、HTML、Markdown、纯文本、RTF，以及通过 Calibre 处理的 MOBI/AZW）转换为结构化的 Agent 技能，提取框架、心智模型、原则、技巧和反模式。用户想通过 GitHub Copilot CLI、Amp、Claude Code、Hermes Agent、OpenCode 或 OpenClaw 学习文档，在工作中应用作者的框架，或根据文件构建可复用的知识库时使用。

M

mcp-server-offering

samber / developer-platform-skills

将 SaaS 产品的 MCP 服务设计为由 AI Agent 操作的产品接口，涵盖构建投入评估、策划包含 5–15 个工作流工具的 Agent 接口（而非照搬 API 端点）、MCP Apps 交互式 UI、命名写入工具安全模式（限定范围的凭据、只读锁定、人在环审批、按风险分级的服务端闸门、试运行预检、幂等性和支出上限）、使用 OAuth 2.1 的远程托管、工具接口版本控制、MCP 注册表可发现性，以及 Agent 采用情况的衡量。用户提到 MCP、Model Context Protocol、面向 Agent 的工具接口、向 AI Agent 或编码助手开放产品，或 MCP 写入工具安全性时使用，即使用户没有说“MCP 服务”。仅负责设计层；代码生成类 MCP 构建技能会根据此设计搭建框架。

B

base44-remote-dev

base44 / skills

通过将自己的编码 Agent（Claude Code、claude.ai 或任何 MCP 客户端）连接到 Base44 sandbox，远程开发 Base44 应用。云端 Agent 通过 MCP 连接；本地 Agent 可通过 MCP 连接，也可使用 `base44 sandbox` CLI 子命令操作同一 sandbox（CLI 使用较短的名称，例如 read_file 对应 `sandbox read`、list_directory 对应 `sandbox ls`、run_command 对应 `sandbox run`）。涵盖连接／身份验证、可用的 sandbox 工具（run_command、read_file、write_file、edit_file、grep、list_directory、create_checkpoint、list_user_apps，以及连接器工具 list_connectors／initiate_connector_connection）、编辑→预览→验证循环、更改的持久化方式、builder 与外部 Agent 并发、编辑器内的 "Send to Coding Agent" 按钮及入门 README URL，以及阅读 Vite 开发服务器日志等技巧。适用于“远程开发我的 Base44 应用”“将 Claude Code 连接到 Base44”“使用我自己的 Agent”“通过 MCP 编辑 Base44 应用”“Base44 sandbox MCP”或“Send to Coding Agent”等情况。

S

skill-doctor

warpdotdev / common-skills

通过评估 Agent 对话的效率、代码质量、流程合规性和冗长度，为 Agent 技能评分，然后起草具体的技能修改建议和可分享的报告。适用于用户想根据真实对话历史评估其 Agent 配置，或询问已安装的哪些技能确实有效。

A

amazon-bedrock

aws / agent-toolkit-for-aws

在 Amazon Bedrock 上构建生成式 AI 应用。涵盖模型调用（Converse API、InvokeModel）、使用 Knowledge Bases 实现 RAG、Bedrock Agents、Guardrails 和 AgentCore（包括 Harness 管理的 Agent 循环）。适用于调用模型、设置 Knowledge Bases、部署到 AgentCore、将 Bedrock Agent（包括 inline agents）迁移/移植/转换为 AgentCore Harness、排查 Bedrock 错误（ThrottlingException、AccessDeniedException），或选择 Bedrock 模型（Claude、Llama、Nova、Titan）。也适用于将 KB 迁移到 Managed、提示词缓存、配额和限流诊断、成本跟踪、Claude 模型代际迁移、分块策略以及 Bedrock 模型选择。涵盖 AgentCore Payments（x402、微支付、Payment Manager、Connector、Instrument、Coinbase CDP、Stripe Privy、付费端点、Agent 支付）。不适用于自定义模型训练、Rekognition 或 Comprehend。若要发现或定制 SageMaker 模型，或使用其端点，请使用 aws-ai-ml。

E

entra-agent-user

github / awesome-copilot

从 Agent 标识创建 Microsoft Entra ID 中的 Agent 用户，使 AI Agent 能够在 Microsoft 365 和 Azure 环境中以具备用户身份能力的数字工作者身份运行。

R

ruby-mcp-server-generator

github / awesome-copilot

使用官方 MCP Ruby SDK gem 生成完整的 Ruby Model Context Protocol 服务项目。

D

dbs-install-skill

dontbesilent2025 / dbskill

将单个 Skill 或 Skill 集合安装到通用 Agents、Claude Code、Codex、WorkBuddy、Grok、Hermes Agent、Kiro、Qwen Code、Cline 等 Agent。用户要求跨 Agent 安装、同步、查看、去重或卸载 Skill 时使用。

A

agent-platform-eval-flywheel

google / skills

使用 Eval Quality Flywheel 方法衡量并提升 Google Cloud 上 AI 模型和 Agent 的质量。适用于生成合成用户场景、评估 Agent 或模型、构建评估数据集、选择或编写评估指标、分析失败原因、比较修复前后的结果，或需要 Agent Platform 评估方法指导的情况，包括数据集架构、LLM-as-judge 评分和常见失败原因。微调请使用 agent-platform-tuning。通用生产部署请使用 agent-platform-deploy。

创建一个在定期 cron 计划或通过 webhook 运行的云端 Deepline 工作流，检查该工作流，并端到端验证触发行为。

M

model-recommendation

github / awesome-copilot

分析 chatmode 或提示词文件，根据任务复杂度、所需能力和成本效益推荐最优的 AI 模型。

T

tmux

openclaw / openclaw

通过 tmux 控制会话/窗格以操作交互式命令行：列出、捕获输出、发送按键、粘贴文本、监控提示符。

P

polyglot-test-agent

github / awesome-copilot

使用多 Agent 流程为任何编程语言生成全面且可用的单元测试。适用于用户要求生成测试、编写单元测试、提高测试覆盖率、补充测试覆盖、创建测试文件或测试代码库的情况。支持 C#、TypeScript、JavaScript、Python、Go、Rust、Java 等。协调研究、规划和实现阶段，生成可编译、可通过并遵循项目规范的测试。

G

getting-started

crewaiinc / skills

CrewAI 架构决策和项目脚手架搭建。适用于启动新的 crewAI 项目、选择 LLM.call() 与 Agent.kickoff()、Crew.kickoff() 或 Flow、使用 'crewai create flow' 搭建脚手架、设置 YAML 配置（agents.yaml、tasks.yaml）、连接 @CrewBase crew.py、使用 @start/@listen 编写 Flow main.py、构建使用 handle_turn()/chat() 的实验性对话式 Flow，或使用 {variable} 插值。

PreToolUse 的事实强制门禁：在 Agent 给出具体事实（导入来源、数据 schema、用户原话）之前，拒绝首次 Edit/Write/Bash（包括 MultiEdit 和 NotebookEdit）尝试，之后允许重试；A/B 测试显示质量提升 2.25 分。用于启用或配置 GateGuard hook、通过环境变量豁免路径，或处理首次触碰被拒的情况。

D

design-agent

crewaiinc / skills

CrewAI Agent 的设计与配置。适用于创建、配置或调试 crewAI Agent，包括选择角色/目标/背景故事、选择 LLM、分配工具、调整 max_iter/max_rpm/max_execution_time、启用规划/委派、设置知识来源、使用防护机制，或通过 YAML 而非代码配置 Agent。

C

csharp-mcp-server-generator

github / awesome-copilot

生成完整的 C# MCP 服务项目，包含工具、提示词和正确的配置

N

n8n-mcp-tools-expert

czlonkowski / n8n-skills

高效使用 n8n-mcp MCP 工具的专家指南。适用于搜索节点、验证配置、访问模板、管理工作流、将工作流整理到文件夹、管理凭据、审计实例安全性，或使用任何 n8n-mcp 工具。提供工具选择指导、参数格式和常见模式。重要——调用任何 n8n-mcp 工具前，务必先查阅此技能，以避免 nodeType 格式错误、参数结构不正确及工具使用效率低下等常见问题。如果用户提到 n8n、工作流、节点或自动化，且你有可用的 n8n MCP 工具，请先使用此技能。

C

composio

composiohq / composio

在 Composio For You 和 Composio Platform 之间路由并完成 Composio 相关工作。当用户提到 Composio；希望 Agent 使用 Gmail、Slack、GitHub、Notion、Calendar 或 Linear 等应用；需要首次设置、SDK 或 MCP 集成、CLI 操作、迁移指导、最新文档，或排查连接与工具调用问题时使用。

A

ask-docs

crewaiinc / skills

查询 CrewAI 官方文档以获取答案。当用户的问题未被 getting-started、design-agent、design-task 技能充分涵盖时使用，例如具体 API 详情、配置选项、高级功能、错误排查、企业功能、工具参考，或任何需要以最新文档为准的问题。

D

design-task

crewaiinc / skills

CrewAI 任务设计与配置。创建、配置或调试 crewAI 任务时使用——编写 descriptions 和 expected_output，使用 context 设置任务依赖关系，配置输出格式（output_pydantic、output_json、output_file），使用 guardrails 进行验证，启用 human_input、异步执行和 Markdown 格式，或排查任务执行问题。

E

ecosystem-primer

langchain-ai / langchain-skills

在任何 LangChain / LangGraph / Deep Agents Agent 构建项目中，必须先调用此技能，再查阅其他技能或编写任何 Agent 代码。它是获取最新信息的必经起点，涵盖框架选择（LangChain 与 LangGraph、Deep Agents 或混合组合）、Agent 模式、安装、环境设置以及接下来应加载的技能。

O

okx-cex-skill-mp

okx / agent-skills

当用户提出以下请求时使用此技能：'find a trading skill'、'search for skills'、'install a skill'、'add a skill'、'download a skill'、'browse skill marketplace'、'what skills are available'、'update a skill'、'check for skill updates'、'remove a skill'、'uninstall a skill'、'list installed skills'、'show my skills'、'skill categories'、'verify skill signature'、'verify installed skill'、're-verify a skill'、'check skill integrity'，或任何发现、安装、更新、验证或管理 OKX Skills Marketplace 中 AI 交易技能的请求。此技能涵盖搜索、浏览类别、通过 CLI 安装、下载 zip 包、检查更新、移除已安装技能，以及验证已安装技能的 Ed25519 签名。访问 Marketplace API 需要 API 凭据。不要用于下单（使用 okx-cex-trade）、市场数据（使用 okx-cex-market）或机器人管理（使用 okx-cex-bot）。

V

verified-agent-identity

billionsnetwork / verified-agent-identity

Know Your Agent (KYA)。面向 Agent 的 Billions 去中心化身份。通过 Billions ERC-8004 和 Attestation Registries 将 Agent 与人类身份关联。验证并生成认证证明。基于 iden3 自主权身份协议。

W

wecomcli-shared

wecomteam / wecom-cli

wecom-cli 业务技能的公共前置检查、获取机器人及授权真人身份，以及通用输出约束。任何 wecomcli-* 技能首次准备执行 wecom-cli 命令前，都必须同时读取本技能，检查 CLI 是否安装、版本是否不低于 1.2.1，以及企业微信凭证是否已授权；仅在缺失、版本过低或未授权时执行安装或初始化。本技能还定义所有技能通用的 ID 类字段禁止外露约束。本技能不处理具体业务请求。

S

skill-security

superagent-ai / skills

在安装或信任某个 AI Agent 技能前，审计其安全风险。先运行确定性扫描器（正则模式、Python AST 分析、source-to-sink 污点追踪和 YARA 签名），再对意图进行推理——捕捉提示词注入、凭据外泄、持久化、记忆投毒、恶意代码、供应链风险，以及描述与行为不符的问题。只要用户想扫描、审计、审查或检查某个技能、插件、SKILL.md 或 Agent 工具的安全性——无论是本地文件夹、zip/.skill 文件还是克隆的仓库——以及有人问「这个技能安装安全吗？」时，都请使用本技能。

D

dbs-skill-maker

dontbesilent2025 / dbskill

制作新 Skill，或改进已有 Skill。先按改动规模给出方案并等待确认，再生成或修改文件，并用真实任务对比改动前后的表现。用户要求做 Skill、把反复出现的问题沉淀成 Skill、修改或修复 Skill、根据失败案例改进 Skill、检查或测试 Skill 时使用；只有用户明确要求分享或发布时，才准备 GitHub 仓库并验证 `npx skills add`。

通过 Smithery CLI 查找、连接并使用 MCP 工具和技能。适用于用户搜索新工具或技能、想发现集成、连接到 MCP、安装技能，或希望与外部服务（电子邮件、Slack、Discord、GitHub、Jira、Notion、数据库、云 API、监控等）交互时。

C

context7-cli

upstash / context7

使用 ctx7 CLI 获取库文档并配置 Context7 MCP。用户提到“ctx7”或“context7”、需要任何库的最新文档，或需要为其 AI 编码 Agent 设置 Context7 时启用。

C

codex-delegate

amelnagdy / delegate-skills

将编码任务委托给 OpenAI Codex CLI 作为后台实现者，然后自行审查其 diff 并落地。每当用户希望把实现工作交给 Codex 时使用——例如"让 Codex 来做 X"、"把这个委托给 Codex"、"用 Codex 跑一下"、"用 Codex 实现/修复/重构"——或者你希望在保持审查者的前提下让 Codex 排队执行一系列编码任务时。当用户会自行审查 diff 并提交时，优先于一次性的 Codex 转发器（如 codex-rescue Agent）。对于小到可以内联完成的任务，或用户希望直接写出代码而不做委托时，请勿使用。

A

asd-ste100

danyuchn / asd-ste100-skill

当英文文本必须在无人干预的情况下解析、且误读有实际代价时使用——工具描述、错误信息、Agent 之间的指令、系统提示词、状态报告——或者当文本晦涩密集、含糊其辞、容易被误读时使用。触发词：消歧、STE100 重写、应用简化技术英语（Simplified Technical English）、通俗语言重写、受控语言重写、重写以避免 Agent 误读。不适用于创意或营销文案。

A

agent-tools

halt-catch-fire / mutiny

通过 inference.sh CLI 运行 AI 应用——图像生成、视频创作、大模型、搜索、3D、Twitter 自动化。模型：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter 等。适用于运行 AI 应用、生成图像/视频、调用大模型、网页搜索或自动化 Twitter。触发词：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok

I

infsh-cli

halt-catch-fire / mutiny

通过 inference.sh CLI 运行 AI 应用——图像生成、视频创作、大模型、搜索、3D、Twitter 自动化。模型：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter 等。适用于运行 AI 应用、生成图像/视频、调用大模型、网页搜索或自动化 Twitter。触发词：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok

P

planning-with-files-zht

othmanadi / planning-with-files

用于多步骤 AI 代理工作的持久化文件规划。将 task_plan.md、findings.md 与 progress.md 保存在磁盘上，生命周期钩子会注入选定的项目规划内容。自动恢复只读取项目规划文件；只有显式执行 session-catchup.py --metadata 才会检查本机同一项目的代理工作会话元数据，--replay 则会输出有界且以 nonce 框定的摘录。选用的闸门模式只会在主机支持时要求继续，而且绝不执行 Markdown 中声明的命令。此技能没有网络上传路径。适用于研究或需要超过 5 次工具调用的工作。触发词：任务规划、项目计划、制定计划、分解任务、多步骤规划、进度跟踪、文件规划、帮我规划、拆解项目

S

skill-creator

starchild-ai-agent / official-skills

使用有效的 frontmatter、目录结构和起始 SKILL.md 搭建新技能框架。适用于构建新的可复用工作流或封装新 API（例如创建 kalshi 技能、搭建 API 辅助工具或启动图表技能）。

S

skill-creator

anthropics / claude-plugins-official

创建新技能，修改和改进现有技能，以及衡量技能性能。当用户想从零开始创建技能、编辑或优化现有技能、运行 evals 测试技能、使用方差分析对技能性能进行基准测试，或优化技能描述以提高触发准确度时使用

F

framework-selection

langchain-ai / langchain-skills

任何 LangChain/LangGraph/Deep Agents 项目开始时，都必须在编写任何 Agent 代码之前调用此技能。它用于确定适合任务的框架层：LangChain、LangGraph、Deep Agents 或其组合。必须先于其他 Agent 技能查阅。

将本地 Hermes operator 工作流转换为经过清理的 ECC 技能和 release-pack 制品。用于在不泄露私有工作区状态、凭据或仅本地路径的前提下，为公共 ECC 复用准备 Hermes 工作流。

使用 eve 框架构建持久运行的后端 AI Agent。创建、编辑或调试 eve 项目时使用——涵盖 Agent 指令、技能、工具、连接、通道、沙箱、子 Agent、计划任务或评估。

A

agent-development

anthropics / claude-plugins-official

当用户要求“创建 Agent”“添加 Agent”“编写子 Agent”“Agent frontmatter”“何时使用描述”“Agent 示例”“Agent 工具”“Agent 颜色”“自主 Agent”，或需要了解 Agent 结构、系统提示词、触发条件，或 Claude Code 插件的 Agent 开发最佳实践时，应使用此 skill。

M

memory-management

anthropics / knowledge-work-plugins

双层记忆系统，让 Claude 成为真正的职场协作者。解读简写、首字母缩略词、昵称和内部用语，让 Claude 像同事一样理解请求。CLAUDE.md 用于工作记忆，memory/ 目录用于完整知识库。

面向编码 Agent 的并行发散式构思。生成 N 个相互隔离的分支，分别基于不同的思维框架（调节器、生物学、速通选手、10 岁孩子、零预算），进行评分、聚类、剔除陷阱，并深化最优秀的幸存方案。适用于 /adhd、"ADHD 模式"、头脑风暴或构思类意图，以及开放式设计、架构、命名、API/SDK 设计和模糊调试决策。语法、查找、根因已知的 bug，或表述封闭的问题（"快速"、"标准"、"经典"、"教科书式"）请勿使用。完整的预检条件见技能正文。

S

skill-development

anthropics / claude-plugins-official

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。

R

router

gamedev-skills / awesome-gamedev-agent-skills

将任何游戏开发请求路由到合适的专用技能：识别引擎（Godot、Unity、Unreal、Bevy、Phaser、PixiJS、three.js、LÖVE、pygame、Roblox）和任务，然后在执行前读取选定技能。用于制作游戏或判断适用技能——涉及玩家、关卡、敌人、着色器、艺术指导、精灵、图块、纹理、3D 资产、UI/UX、摄像机、游戏手感、物理、输入、音频、存档、多人游戏、AI、对话、程序化生成或性能；适用于平台游戏、Roguelike、RPG、FPS、塔防、卡牌游戏、视觉小说、生存制作和解谜等类型，以及发布游戏（game jam、Steam、itch）。不确定该使用哪种游戏开发技能时，从这里开始

S

smart-explore

thedotmack / claude-mem

使用 tree-sitter AST 解析的令牌优化结构化代码搜索。当你需要理解代码结构、查找函数或高效浏览代码库时，用它代替读取完整文件。

E

evaluation-methodology

wshobson / agents

PluginEval 质量方法论，涵盖评估维度、评分标准和计分公式。在以下情形使用此技能：了解插件质量的衡量方式、解读某个维度上的低分、决定如何改进技能的触发准确性或编排适配性、为你的应用市场设定分数阈值，或向 Neon 等外部合作伙伴解释质量徽章。

V

validate-skills

callstackincubator / agent-skills

根据 agentskills.io 规范和 Claude Code 最佳实践验证本仓库中的技能。通过 /validate-skills 命令使用。