Skills

S

sdd-brainstorm

robertodiasduarte / sdd-starter

Conduz o brainstorm da Fase 0 de um fluxo SDD/AgentSpec por interação com o usuário: explora contexto, faz perguntas de descoberta uma por vez, coleta amostras, compara 2–3 abordagens, aplica YAGNI, valida incrementalmente e gera um BRAINSTORM pronto para a fase /define. Use para ideias vagas de software, automações, agentes, produtos ou features que ainda precisam de exploração antes de formalizar requisitos; também quando o usuário pedir para transformar uma conversa, problema ou notas iniciais em um brainstorm estruturado.

S

sdd-handoff

robertodiasduarte / sdd-starter

Fecha um ciclo de trabalho e passa o bastão para a próxima sessão: registra o que foi feito, o que ficou pendente (separando o que está quebrado do que é melhoria), quais são os próximos passos e o que não pode quebrar — e gera um prompt de retomada que funciona sozinho, sem depender da conversa anterior. Mantém um único arquivo de handoff por feature, com cada etapa nova no topo. Use quando o usuário disser que vai parar, que o contexto está acabando, que terminou uma etapa, que quer documentar para continuar depois, ou ao final da fase de Build de um fluxo SDD.

S

sdd-kb

robertodiasduarte / sdd-starter

构建一个 AI 真正能够查询的知识库（KB）：将你掌握的领域知识整理为概念（用于理解）和配方（用于执行），并提供入口、快速查询和容量限制，以确保内容实用。首次使用时创建项目索引，并记录每个新领域。对于法律和规范（规范配置文件），记录每条规则的有效期、带 SHA-256 的来源、来源之间的冲突，以及规则 → 来源 → 测试的映射。建议在启动 SDD 工作流前使用。内容始终由专业人士审核：AI 负责整理和起草，承担技术责任的人对最终记录的内容负责。适用于用户想要将自己的背景教给 AI、编目法律法规、标准、手册或内部政策、记录流程，或抱怨每次对话都得重复解释相同内容的情况。

S

swe-method

arthurzakirov / systemsmith

通过分别处理上下文收集、不可变证据收集、代码库探索、人工参与的规格细化、执行规划和实现，高效推进 Jira story 的指南。将工单转化为可靠的工程工作流，而不是直接开始写代码时使用。

T

task-status

aaaaqwq / agi-super-team

为长时间运行的任务在聊天中发送简短状态说明。适用于在多步操作期间定期更新进度、确认任务完成或通知用户发生故障。包含每 5 秒发送更新的自动监控、状态消息模板，以及用于统一状态报告的辅助函数。

T

tool-design

shipshitdev / skills

设计面向 Agent 的工具，包括描述、模式、响应、错误、命名，以及合并功能重叠的工具集。创建工具或 Agent 选错工具时使用。

A

agent-computer-use

kortix-ai / agent-computer-use

凡是涉及操作桌面应用的任务，均必须使用此技能 — 包括打开应用、点击按钮、在字段中输入、按键、滚动、拖动、读取屏幕内容、移动或调整窗口大小，或在操作后验证状态。始终使用 `agent-cu` CLI 命令（open、snapshot、click、type、key、find、scroll、drag、batch、wait-for），不要改用 `open -a`、AppleScript、`osascript`、`xdotool`、`System Events` 或其他 Shell 变通方式 — 这些方式无法读取状态、不会验证，且容易因应用更新而失效。agent-cu 是通过辅助功能 API 控制 macOS / Linux / Windows / Electron 应用的标准电脑操作工具。以下提示应触发此技能：“open Music and play X”、“search for Y in Maps”、“fill out this form”、“compute in Calculator”、“send a Slack message”、“drag this file”、“read what's in the current window”，以及任何需要人类在桌面应用中点击、输入或查看的任务

A

agent-native-architecture

iliaal / ai-skills

设计以 Agent 为原生主体、由 Agent 取代 UI 用户成为主要操作者的应用。适用于设计 MCP 工具、Agent 循环架构、系统提示词、hooks 策略、共享工作区文件模式或自修改 Agent 系统。

A

axiom-getting-started

charleswiltgen / axiom

首次安装 Axiom、不确定该使用哪个技能、想了解可用技能概览，或需要帮助为当前情况找到合适技能时使用——交互式入门引导会根据你的项目和当前重点推荐技能

A

azure-sre-agent

microsoftdocs / agent-skills

提供 Azure Sre Agent 开发方面的专业知识，包括故障排查、最佳实践、决策、架构与设计模式、安全性、配置、集成与编码模式以及部署。用于将 SRE Agent 与 DevOps/GitHub、Log Analytics/App Insights、AKS Java 工作负载、IaC 部署或 DR 设置集成，以及其他 Azure Sre Agent 相关开发任务。不适用于 Azure Monitor（使用 azure-monitor）、Azure Service Health（使用 azure-service-health）、Azure Reliability（使用 azure-reliability）或 Azure Resiliency（使用 azure-resiliency）。

B

bmad-testarch-evaluate

bmad-code-org / bmad-method-test-architecture-enterprise

运行带评分的行为评估并修复缺陷。用户说“评估这个 Agent”或“我想确认它的行为正确”时使用。

C

convex-agent

growthx-club / build-sprint-skills

为 Convex 应用添加 AI Agent/RAG 后端（@convex-dev/agent）。

E

engineer-agentic-ai

arthurzakirov / systemsmith

将有关 AI Agent 行为、技能、MCP 工具/服务、提示词、路由、上下文加载、记忆、钩子、插件、权限、委派、可移植性或其他 Agent 系统行为的自然语言请求，转化为具体的运行时机制和修改范围。当请求描述的是 AI 应该理解或执行什么，而非目标框架实际如何观察、触发、路由、持久化或强制执行该行为时使用

E

exploring-mcp-intent-clusters

posthog / ai-plugin

探索 PostHog MCP 意图聚类 —— 按语义相似度分组的 Agent 目标，包含每个聚类的工具分布和错误率，以及以工具为中心的视角（每个意图的捕获率、相对于所宣传目录的发现率、描述匹配度、工具重叠）。当用户询问 "what are agents trying to do with the MCP?"、"group the intents"、"which goals fail most?"、"what does each cluster route to?"、"when agents have this intent do they find my tool?"、"which tools get mixed up?"，想要重新计算聚类，或粘贴 MCP 分析意图聚类 URL 时使用。

E

exploring-mcp-sessions

posthog / ai-plugin

调查单个 PostHog MCP 会话 —— 单个 Agent 在一次运行中所发起工具调用的序列、它想做什么，以及在哪里出错。当用户询问 "what did this MCP session do?"、"show me the tool calls for session X"、"what was the agent's goal?"、"which sessions had errors?"、"who is connecting to my MCP?"，或粘贴 MCP 分析会话 URL 时使用。

暂无简介

R

read-claude-code-history

daymade / claude-code-skills

读取、搜索并导出本地 Claude Code 与 Kimi CLI 历史记录，而不恢复工作：时间线、用户输入原文、关键词或模糊回忆、从会话记录中恢复文件，以及在某已知时间窗口内哪个 session 运行了某条命令。当用户询问说过什么、想要 session ID 或原始上下文、需要证明某 session 包含什么内容，或需要关于命令、工具调用和 hook 运行的历史 session 运行时证据时使用——查询此索引，而不是原始扫描会话记录文件。不适用于 Codex（请使用 read-codex-history）；若未指定平台或指定了多个，请从 local-conversation-history 开始。

R

replay-learnings

rohitg00 / pro-workflow

开始工作前，提取与当前任务相关的过往经验。搜索纠错历史、回顾过去的错误并应用既有模式。适用于开始任务时，或询问“我对……了解什么”“以前犯过什么错”“经验教训”或“提醒我……”时。

S

sdd-build

robertodiasduarte / sdd-starter

根据 Brainstorm、Define 和 Design 的 Markdown 文件及用户交互，执行 SDD/AgentSpec 工作流的 Build 阶段。用户希望实现已明确规格的功能时使用：读取三个产物，提取并排序 File Manifest，建议并确认执行模式，仅修改计划中的代码，逐步验证，处理偏差和 LLM 提示词，将 manifest 中的 migration 应用到数据库（确认项目名称和 ref，并通过读取结果验证），运行 Define 中的阻塞性 Verify Gate，并生成包含证据的 BUILD_REPORT_{FEATURE}.md。需要对项目/代码具有写入权限，结束时必须完成 SDD 工作流并验证 BUILD_REPORT。

S

sdd-define

robertodiasduarte / sdd-starter

基于 Brainstorm 生成的 Markdown 文件和与用户的澄清交互，推进 SDD/AgentSpec 流程的 Define 阶段。提取并结构化问题、用户、目标、指标、范围、约束和技术上下文；用 EARS 编写验收测试，解决歧义，计算 Clarity Score，并定义客观的 Verify Gate。在 SDD Brainstorm by RDD 之后使用，以生成可供下一道关卡使用的 DEFINE_{FEATURE_NAME}.md。

S

skill-studio

glebis / claude-skills

基于访谈的自动化设计工具。当用户想设计新的 skill、Agent、自动化、快捷方式或其他可自动化工作流时使用此 skill。通过覆盖度驱动的 JTBD 访谈（文本或语音）进行访谈，然后导出一页 Markdown 规格说明和一张 SVG 设计图。也可分析 Claude Code 会话（当前会话或按 ID 指定的会话），提取工作流、子 Agent 模式和 skill 用法，再根据观察到的模式提出新 skill。用户提到分析会话、提取工作流、根据以往工作提出 skill、查看使用过的工具或 Agent，或将会话转为 skill 时，均使用此 skill。触发语包括“分析这个会话”“我可以从中构建哪些 skill”“根据会话提出 skill”“我用了哪些工作流”“我在这个会话中做了什么”“提取模式”“把它转成 skill”。

S

subagent-task-execution

davidkiss / smart-ai-skills

在当前会话中执行任务拆分文档中的任务时使用

S

swift-executor

curiositech / some_claude_skills

毫不犹豫、不受阻碍地快速执行任务。擅长克服障碍、迅速决策并保持推进势头。适用于紧急任务、突破阻碍，

U

usecomputer

remorses / usecomputer

适用于 AI Agent 的桌面自动化命令行工具（macOS、Linux、Windows）。通过原生 Zig 后端进行截图、点击、输入、滚动和拖动。使用 computer use 模型（GPT-5.4、Claude）自动化桌面应用时使用此技能。涵盖截图-操作反馈循环、coord-map 工作流、窗口范围截图，以及用于精准点击的系统提示词

V

verification-before-completion

iliaal / ai-skills

要求在作出任何完成声明前提供最新的验证证据。准备声称“测试通过”“缺陷已修复”“已完成”“可以合并”、移交工作，或在范围不明确的请求中开始编辑前使用。

W

workflow-patterns

sickn33 / agentic-awesome-skills

在按照 Conductor 的 TDD 工作流实施任务、处理阶段检查点、管理任务的 git 提交或了解验证协议时，使用此技能。

A

agent-ui

101-skills / superpowers

来自 ui.inference.sh 的 React/Next.js 开箱即用 Agent 组件。一个组件内置运行时、工具、流式传输、审批和微件。能力：即插即用 Agent、human-in-the-loop、客户端工具、表单填写。用于：构建 AI 聊天界面、Agentic UI、SaaS copilot、助手。触发词：agent component、agent ui、chat agent、shadcn agent、react agent、agentic ui、ai assistant ui、copilot ui、inference ui、human in the loop。

B

browse-and-evaluate

moizibnyousaf / ai-agent-skills

在浏览 ai-agent-skills 目录、查找、比较并评估技能后再安装时使用。务必使用 --fields 限制输出大小，并在确认安装前使用 --dry-run。

C

code-review

unlearndev / skills

审查暂存的更改或代码库中的特定区域，也可委派给指定的 Agent。用户需要代码审查时使用

C

coding-protocol

lencx / skills

按风险等级执行仓库操作并遵循代码证据协议。跳过仅涉及架构的工作、解释、保持契约不变的文字工作和状态汇报。用于契约变更、调试、代码审查、实施计划和 Git 修改；混合任务中仅处理这些部分。

C

continuous-learning

worldflowai / everything-claude-code

自动从 Claude Code 会话中提取可复用模式，并将其保存为已学习的技能以供日后使用

D

dbs

pluviobyte / rnskill

dontbesilent 商业工具箱主入口。双模式：任务前路由（你的问题该用哪个 skill）＋任务后导航（刚做完诊断，下一步该干什么）。触发方式：/dbs、/商业、「帮我看看」、「下一步怎么走」。dontbesilent 商业工具箱主入口。双模式：任务前路由 + 任务后导航。触发方式：/dbs、/商业、「帮我看看」、「下一步怎么走」

E

evaluation

shipshitdev / skills

为 Agent 系统构建评估框架，包括 LLM-as-judge 设计。用于测试 Agent 性能、比较模型输出或调试不一致的评估结果。

M

multi-agentic-threat-model

owasp / secure-agent-playbook

使用 CSA MAESTRO 7 层框架和 OWASP Multi-Agentic System Threat Modeling Guide v1.0，为多 Agent 系统进行全面的威胁建模。系统性地分析从基础模型到 Agent 生态的各架构层中的威胁。

O

oracle

steipete / agent-scripts

Oracle 第二模型评审：打包提示词/文件、调试、重构、设计。

P

plan-founder-review

ulpi-io / skills

在 Agent 执行实施计划之前进行把关——发现虚构路径和不实复用，而非错别字：读取完整的计划 Markdown 及其配套 JSON，对照实际代码仓库核实每个文件路径和复用声明，质疑范围、架构、依赖图、风险和测试覆盖，然后为每个部分评分并给出 APPROVE / REVISE / REJECT 结论。以分支审查工作流运行，拥有独立的推理预算，与主执行流程隔离。结论仅基于有证据支持的发现：绝不敷衍批准重要计划，也不捏造问题，但确实没有问题的部分可以通过；只读，不修改计划。用户要求在执行前审查或把关计划时使用。

R

read-codex-history

daymade / claude-code-skills

读取、搜索并导出本地 OpenAI Codex 历史记录，而不继续工作：会话清单、时间线、用户输入原文、索引搜索以及 rollout 标识/分叉谱系。当用户询问曾告诉过 Codex 什么、想要 Session ID，或需要某次运行的证据时使用。不适用于 Claude Code（请使用 read-claude-code-history）；未指明平台时，从 local-conversation-history 开始。

S

session-reflection

jwilger / agent-skills

使用五类干预分类法（纠正、重复、角色重定向、挫折升级、变通方案）和严重程度评分，进行结构化会话分析与项目指令优化。通过结构化语言优化项目指令（CLAUDE.md、AGENTS.md），维护用于崩溃恢复的 WORKING_STATE.md，并实施自我提醒协议以防止角色漂移。包含将建议升级为结构化内容的机制，以弥补反复出现的缺漏。适用于里程碑完成后、用户反复纠正、会话重启、崩溃恢复、每完成 5 项任务后，或按需使用。触发语：“reflect on this session”、“why do I keep correcting you”、“update project instructions”、“session retrospective”、“crash recovery”、“context compaction”、“role drift”、“analyze my corrections”。发现反复纠正或压缩上下文后恢复时也适用。

用于设计、创建和验证 PCL 技能的专家系统，具备全面的领域知识提取能力。当用户提及技能创建、元编程、领域建模、知识工程或 PCL 开发，或任务涉及技能设计原则、技能架构模式、质量与验证或领域分析模板时使用。

S

skill-retrieval

moonlight-lupin / agent-skills

适用于 Hermes Agent 的 BM25 技能检索插件。将系统提示词中的完整技能列表替换为仅含名称的精简视图（约 2K tokens），并在每轮通过 BM25 检索注入排名靠前的相关技能描述（约 300 tokens）。每轮可节省约 9K tokens。当技能导致系统提示词 token 开销过高，或技能发现质量很重要时使用。

S

strapi-mcp-capabilities

strapi / skills

通过 strapi.ai.mcp 服务在 Strapi 5 插件中创建自定义 MCP 能力（工具、提示词、资源）。在 Strapi 中添加自定义 MCP 工具/提示词/资源或扩展 Strapi MCP 服务时使用。

S

system-prompt-engineering

melodic-software / claude-code-plugins

为自定义 Agent 设计有效的系统提示词。适用于创建 Agent 系统提示词、定义 Agent 身份和规则，或设计能够显著影响 Agent 行为的提示词。

T

tlc-spec-lean

tech-leads-club / agent-skills

以规范驱动的功能工作，冻结的是义务而非计划：先是一份经人工审查的计划（含 EARS 标准、路径、实体、接口和单向门），然后是带证据支撑的检查，再是构建，最后是独立的 Verifier。当用户说 "tlc-spec-lean"、"plan feature"、"specify feature"、"write the checks"、"build this plan" 或 "verify work" 时使用。不要用于与功能无关的独立设计文档、架构分解分析，或已有待执行任务列表或清单的工作。

V

vibeindex

vibeindex / skills

分析你的项目，并获取针对 Claude Code 技能、MCP 服务和插件的个性化推荐

A

acceptance-orchestrator

sickn33 / agentic-awesome-skills

当编码任务需要从接收问题到实现、审查、部署和验收验证全程端到端推进，并尽量减少人工再次介入时使用。

A

agentation

growthx-club / build-sprint-skills

将 Agentation 可视化反馈工具栏添加到 Next.js 项目中

A

agents-md

devbrother2024 / skills

AGENTS.md 거버넌스 시스템을 분석·생성하는 마스터 프롬프트. 현재 프로젝트를 분석하여 루트 AGENTS.md와 하위 AGENTS.md를 즉시 생성하고, 코드에서 찾은 팀 고유 지식(비대칭·테스트 경계·하드 제약·이중 방어·보안 경계)을 근거와 함께 Golden Rules에 반영하고, CLAUDE.md에 @AGENTS.md 링크를 추가한다. "AGENTS.md 만들어줘", "에이전트 규칙 만들어줘", "/agents-md" 호출 시 반드시 실행하라.

A

ai

vercel-labs / ai-python

适用于 Python 的 AI SDK（`ai` 包）。用于 Python 模型调用（LLM、图像、视频、语音、嵌入、转录、重排序或评估）、Agent、模型交互测试、工具调用、子 Agent、审批、持久化执行、遥测、AI SDK UI 后端和自定义提供程序。

A

arena

mdsmithaustin / pstack

针对同一任务并行生成 N 个候选方案，选定一个作为基础，再将其他方案中最出色的部分融入其中。适用于 /arena、“arena this”、“throw it in the arena”，或单次尝试复杂成果可能导致方向定型错误时。

A

axiom-using-axiom

charleswiltgen / axiom

在开始任何 iOS/Swift 对话时使用——说明如何查找和使用 Axiom 技能，并要求在任何回复（包括澄清问题）之前调用 Skill 工具

C

context-management

rysweet / amplihack

通过 Token 监控、智能提取和选择性重新加载，主动管理上下文窗口。具备预测性预算监控、上下文健康指标和基于优先级的保留功能。接近 Token 限制或需要保留关键上下文时使用。与 /transcripts 和 PreCompact hook 配合进行主动优化。

D

dbs-agent-migration

pluviobyte / rnskill

Agent 工作台迁移。把任意项目整理成 Claude Code / Codex / Grok 三端一致、可长期维护的 Agent 工作台：审计规则文件、识别真源、统一命名并生成 bridge。触发方式：/dbs-agent-migration、/agent迁移、“迁移到 Codex”“迁移到 Claude Code”“迁移到 Grok”“统一 AGENTS.md”“整理 skill bridge”“我的 Agent 工作台很乱”“帮我统一 Claude 和 Codex 和 Grok” Agent workspace migration. Turn any project into a maintainable Claude Code / Codex / Grok three-host workspace by auditing rule files, establishing source-of-truth skills, normalizing names, and generating bridges. Trigger: /dbs-agent-migration, /agent-migration, “migrate to Codex”, “migrate to Claude Code”, “migrate to Grok”, “fix AGENTS.md”, “organize skill bridges”

D

dbs-save

pluviobyte / rnskill

将当前诊断的关键状态保存到本地，以便下次回来继续使用。触发方式：/dbs-save、/存档、“保存这次诊断”、“记下来”、“保留这个结论”

E

exploring-mcp-tool-usage

posthog / ai-plugin

探索 PostHog MCP 服务的工具如何被使用的起点——将宽泛的问题路由到能够回答它的类型化工具。适用于用户询问 "how is my MCP doing?"、"what should I look at?"、"explore my tool calls"、"who uses my MCP tools?"、"what are agents doing with the MCP?"，或粘贴了一个 MCP 分析 URL 但没有具体问题时。提供一个问题菜单，每个问题都由一个查询工具支持，然后移交给专门的技能。

H

hyper-cli

hyperfx-ai / marketing-skills

使用 Hyper CLI 在终端运行 Hyper 营销技能。用户想使用 `hyperai`、检查实时工具架构、按规范名称运行工具、切换已连接的账户，或在 MCP 原生 Agent 宿主之外运行营销工具时使用。

I

implement

pwguler / skills

以测试优先的方式逐个小步骤实现已确定的计划。在为规范或已确定的计划编写代码前阅读此技能，即使计划很小也要阅读。用户说“实现这个”或“构建它”，或指定要实现的规范时使用

L

langchain

hoodini / ai-agents-skills

使用 LangChain 和 LangGraph 构建 LLM 应用。在创建 RAG 流水线、Agent 工作流、链或复杂 LLM 编排时使用。触发词包括 LangChain、LangGraph、LCEL、RAG、检索、Agent 链。

L

letta-fleet-management

letta-ai / skills

使用 kubectl 风格的 CLI，以声明式方式管理 Letta AI Agent 集群。适用于创建、更新或管理多个 Letta Agent，包括共享配置、记忆块、工具、文件夹、金丝雀部署、多租户和批量操作。

L

loop-budget

cobusgreyling / loop-engineering

在循环运行前后检查 Token 预算和运行日志开销。超出预算或没有可执行工作时强制提前退出。

P

postman-api-readiness

postman-devrel / agent-skills

分析任意 API 与 AI Agent 的兼容性。按 8 个维度（48 项检查）扫描 OpenAPI 规范，为 Agent 就绪度评出 0–100 分，并提供按优先级排列的修复建议。用户询问“我的 API 是否适合 Agent？”“扫描我的 API”“分析我的 OpenAPI 规范”“我的 API 对 AI Agent 有什么问题？”“我的 API 对 Agent 有多友好？”，或希望改进 API 以供 AI 使用时，请使用此技能。支持通过 MCP 处理本地规范和 Postman 集合。