Skills

O

observability-design

owl-listener / ai-design-skills

让设计者和开发者能够看见并调试多 Agent 工作流。

R

reflection

feiskyer / claude-code-settings

分析开发会话、记录经验并改进 Claude Code 指令。用户希望回顾会话、改进 CLAUDE.md、提取经验或优化 AI 与人类的协作时使用。支持两种模式：快速模式（默认）专注于改进 CLAUDE.md；深度模式则全面分析会话并记录经验。

R

robin

antongulin / robin

当 Agent 创建、更新、审阅或完成 GitHub pull request 时使用。检测仓库中是否安装了 Robin；如果已安装，则自动驱动 PR 走完有界审查、经验证的修复、回复、会话解决、重新审查、授权合并和清理的循环，无需用户提及 Robin。也用于明确的 Robin 请求、PR 反馈分类、未解决的审查会话，或等待 PR 检查。

S

skill-architecture

terrylica / cc-skills

创建新技能、修改现有技能并了解技能架构。用户想从头创建技能或学习 YAML 时使用。

S

skill-grader

curiositech / some_claude_skills

按 10 个质量维度评估 Claude Agent Skills，给出字母评级（A+ 到 F）和具体的改进建议。用于审计技能、比较技能、排定改进优先级，

S

skillkit

crafter-station / skill-kit

面向 AI Agent 技能的本地优先分析与结构审计。适用于审查技能健康度、上下文成本、私有本地或 Tailscale 远程使用凭证、冲突、覆盖率、token 消耗或清理。

S

synthesia-interactive-avatar

synthesia-ai / skills

将 Synthesia Interactive Avatar 端到端集成到 LiveKit Agent 中——检测用户已有的 LiveKit 配置，并用三行代码模式附加该头像，或在没有现成配置时搭建完整的语音 Agent 样板。使用场景：(1) 为 LiveKit Agent、应用或网站添加实时、交互式、对话式或唇形同步的头像，或在会话中途切换/替换头像；(2) 用户提到 Synthesia 头像插件、livekit-plugins-synthesia、synthesia.AvatarSession 或 Interactive Avatar；(3) 从其他头像提供商（HeyGen LiveAvatar、Tavus、Beyond Presence、Hedra）迁移到 Synthesia；(4) 调试 Synthesia 头像问题——SynthesiaError（类型 AUTH、UNKNOWN_AVATAR、TIMEOUT……）、头像始终未加入、头像已加入但没有唇形同步；(5) 构建任何需要人脸的语音 Agent，即使用户没有明确提到 Synthesia。

A

Agent Browser

thesethrose / agent-browser-cli

基于 Rust 的快速无头浏览器自动化 CLI，支持 Node.js 回退方案，使 AI Agent 能够通过结构化命令浏览、点击、输入并截取页面快照。

A

agently-migration

agentera / agently-skills

用于将现有的 LangChain、LangGraph、LlamaIndex 或 CrewAI 系统迁移到 Agently，并将每个源行为映射到其实际的请求、运行时、上下文/存储或 TriggerFlow 归属方。

A

agents

danielmiessler / lifeos

通过基础特质、语气和专长组合自定义 Agent，以提供专业视角。创建 Agent 团队以并行工作。以下情况使用：创建自定义 Agent、启动 Agent、专业 Agent、Agent 个性、可用特质、组合 Agent、Agent 配置、生成并行 Agent、启动 Agent、Agent 团队或蜂群。

A

ai-steering-files

lvtd-llc / ai-steering

在软件仓库中创建、审计或更新 AI 引导文件时使用，例如 AGENTS.md、CLAUDE.md、GEMINI.md、.github/copilot-instructions.md、.cursor/rules/*.mdc、PRODUCT.md、ANALYTICS.md、TECH.md、STRUCTURE.md、VISION.md 或 DESIGN.md。

A

ak-plan

saltbo / agent-kanban

通过 Agent Kanban 资源和 Realmroot Toolbox 规划并执行多 Task 项目。仅当用户明确要求 AK Plan、Agent Kanban 项目计划，或通过 AK 看板执行项目时使用。

A

asciinema-recorder

terrylica / cc-skills

使用 asciinema 录制 Claude Code 会话。触发词：record session、asciinema record、capture terminal、demo recording。

B

behavioral-consistency

owl-listener / ai-design-skills

确保 AI 在不同会话、边缘情况和模态下表现可预测。

C

claude-handoff

timschoch / mattpocock-skills

将当前对话交接给一个新的后台 Agent，让它立即接手工作

C

cultural-adaptation

owl-listener / ai-design-skills

让 AI 行为适应不同文化语境、语言和规范。

D

dreaming

davidlee / doctrine

统一记忆语料库维护——涵盖响应式（变更触发）与主动式（周期性/空闲时优化）两条路径。一个 skill，两个入口。

F

failure-recovery

owl-listener / ai-design-skills

Agent 失败时会发生什么——重试、回退、升级处理，或有优雅降级。

I

implementation-plan

neeeophytee / finding-unknowns-skills

编写一份实现计划，把用户最可能改变的决策放在最前面，把机械性工作放在最后。当在构建之前被要求做规划时使用，尤其是在头脑风暴或访谈之后。

K

karpathy-autoresearch

learnprompt / andrej-karpathy-skills

搭建自主研究循环，让 Agent 在 git 分支上迭代实验、假设和代码。当用户想自动化 ML 实验、搭建可自我改进的研究 Agent、需要无需人工干预地运行大量实验变体，或说"automate experiments"、"agent research loop"、"self-improving agent"、"run hyperparameter search"、"autoresearch" 时使用此 Skill。基于 Karpathy 的 28k 点赞级 AutoResearch 帖子。

L

llm-app-development

travisjneuman / .claude

使用 RAG、提示词工程、向量数据库和 AI Agent 开发 LLM 应用

L

loop-constraints

cobusgreyling / loop-engineering

在每次运行的开始读取 loop-constraints.md 并强制执行每一条规则。本技能在分诊或任何行动技能之前运行。约束具有约束力。

M

meeting

dedalus-erp-pas / foundation-skills

启动一场由多个专家角色参与的模拟会议，从不同角度分析主题、作出决定并提出解决方案，供用户在实施前确认。未经用户明确确认，不编写或提交代码；也可选择将分析发布到关联的 GitLab 或 GitHub issue。适用于用户希望讨论方案、获得多专家意见，或在实施前获取建议的情况。若需要完全自主地直接实现并交付（commit + MR/PR），无需确认步骤，则改用 fast-meeting。

M

memory-hygiene

huytieu / cog-second-brain

对持久记忆和长期知识笔记的定期信任清理——根据实时环境重新验证依赖环境的断言，标记 last_verified + confidence，并提议归档已漂移的条目

P

penpot-router

penpot / penpot-ai-kit

任何 Penpot 请求的轻量调度器/入口点。在任何 Penpot 任务中首先使用,以确保 high_level_overview 已运行、读取用户意图,并路由到恰好一个目标技能或工作流(构建画板、构建幻灯片、构建设计系统、审计无障碍、审计 token、从 Figma 迁移、重命名图层、代码审查、提取 DESIGN.md 等)。绝不改动画布。触发词:'work on this Penpot file'、'help me with Penpot'、'I want to design/build/audit/migrate in Penpot'、'where do I start'、'which skill should I use'、'route this request'、含糊的 Penpot 请求。

P

planning-with-files

trailofbits / skills-curated

为复杂的多步骤任务实现基于文件的规划。创建 task_plan.md、findings.md 和 progress.md 作为持久化工作记忆。在开始需要超过 5 次工具调用、多阶段项目、研究，或任何丢失目标与进度会造成较大代价的任务时使用。

基于 ax agent-experience 图谱，引导用户回顾实验循环。带领用户处理待审提案（接受并搭建脚手架或拒绝）、待定判定（确认建议的判定或覆盖），以及近期 harness-hook 效果信号。用户说出 "let's do an ax retro"、"ax retrospective"、"review my ax proposals"、"triage proposals"、"experiment loop status"、"lock pending verdicts"、"hook effectiveness review"、"intervention review"、"self-improvement session"，或调用 /ax:retro 时触发。通过本地 `ax improve` 和 `ax hooks` CLI 读取和写入。不要在无关任务中自动触发。

S

skill-share

davepoon / buildwithclaude

创建新的 Claude 技能，并使用 Rube 自动分享到 Slack，以便团队无缝协作和发现技能。

S

skills-eval

athola / claude-night-market

通过审计评估 Claude 技能的质量。审查或审计技能时使用。

S

slash-command-factory

terrylica / cc-skills

通过引导式问答流程生成自定义 Claude Code 斜杠命令。触发词：create slash command、generate command、custom command

面向编码 Agent 的结构化软件开发框架。由可组合的技能构成，强制执行规划、测试和系统化执行，避免先写代码造成的混乱。

U

ultraplan

6missedcalls / ultraplan

通过并行 Agent 探索、迭代式用户访谈和结构化计划输出，进行深入的多阶段实施规划。用户说“ultraplan”、希望编码前制定详尽计划、需要做架构决策，或面对复杂的多文件实施任务时使用。根据复杂程度，在 15-45 分钟内生成经过充分检验、基于文件路径的计划。

V

venice-characters

veniceai / skills

发现并使用 Venice 公共角色（由角色设定驱动的系统提示词，并附有推荐模型）。涵盖 GET /characters（搜索/筛选/排序/分页）、/characters/{slug}、/characters/{slug}/reviews、Character 和 Review 模式、仅限 Bearer API 密钥的身份验证、筛选语义（adult、pro、modelId），以及如何在聊天补全中通过 venice_parameters.character_slug 应用角色。

V

vibe-writing

adhi-jp / agent-skills

当主要任务是撰写、修订、审查或评论 Agent 辅助编码开发文本、源代码注释或 docstring、README/文档、CHANGELOG/发行说明、PR 描述、UI 文案、聊天回复、进度更新、最终总结或 git 提交信息时使用，尤其是当文本必须可被 LLM 阅读、保持语义、受格式约束、语言感知或基于证据时。将其他进行中的工作流中的零散措辞视为辅助。

W

war-room

athola / claude-night-market

召集多 LLM 专家小组，对难以撤销的决策进行压力测试。可逆性评分较低、需要对抗式审查时使用。

W

work-delegator

rysweet / amplihack

专业的任务委派专家，可为编码 Agent 创建完整的上下文包、分析需求、识别相关文件并生成清晰的指示。委派工作、分配任务、创建委派包或准备 Agent 指示时激活。

W

write-skill

pwguler / skills

创建或编辑 Agent 阅读的文档，并证明它能改变行为。将 Agent 一再需要重新学习的教训纳入结构。在编写或编辑 skill、AGENTS.md、CLAUDE.md、系统提示词或其他面向 Agent 的文本之前，先阅读此 skill。在发布此类文档前用它进行验证。当用户第二次纠正 Agent 的同一错误时，也使用此 skill。

B

browserwing-executor

memtensor / memos

通过 HTTP API 控制浏览器自动化。支持页面导航、元素交互（点击、输入、选择）、数据提取、无障碍快照分析、截图、JavaScript 执行以及批量操作。

C

coral

withcoral / skills

通过 Coral MCP 查询实时数据源。任务需要 GitHub、Jira、Slack、Linear、Datadog、Sentry、文件或已连接数据时使用

D

delegation-core

athola / claude-night-market

将执行任务委派给 8 个 CLI（Gemini、Qwen、MiniMax、GLM、Muse、Codex、OpenCode、Glimmer）。用于执行类任务。不要用于处理机密信息。

E

establish-mcp

iskron-ai / skills

连接到 Iskron 图谱的传输方式——仅在图谱不可用时使用：没有 iskron_* 工具，或这些工具在传输层失败（未连接、OAuth、令牌失效）；只要有一个工具响应，就不需要此技能。安装 iskron-bridge（stdio 桥接，使用 OAuth 或个人令牌）作为工作路径；网页连接器需要付费。触发语：“connect the graph”“raise the bridge”“iskron tools unavailable”“mcp not connecting”“oauth failing”“log in with a token”“PAT instead of oauth”“connect opencode”“what version is the bridge”，connect to the graph、raise the bridge、MCP tools missing。组合 entry

F

fast-meeting

dedalus-erp-pas / foundation-skills

快速启动一场自主会议，自动选择角色，然后落实决策、提交更改、创建 MR/PR、推送并用法语发布摘要——全程无需用户介入。当用户希望自动完成从决策到执行的端到端流程（包括代码、提交和 MR/PR）时使用。若只需分析或决策而不编写代码，则改用 meeting。

G

godot-mcp-scene-builder

thedivergentai / game-dev-agentic-skills

面向游戏 AI Agent 的多引擎长期记忆。深入支持 Godot 4.7+（99 项技能、27 个游戏类型蓝图）和 Bevy 文档优先兼容；包含经过审计的模式、角色编排（分析员·审计员·构建者）及生产级工程能力。

G

gsd-execute-phase

shoootyou / get-shit-done-multi

以基于波次的并行化执行某个阶段中的所有计划

I

intent

yeachan-heo / oh-my-claudecode

Shipyard 面向非工程贡献者（支持/运维）的内部需求接收流程 —— 通过带完成关卡的分批编号提问，把粘贴的聊天记录或口头问题报告转化为五段式 intent.md，以 harbor 的四条记录走完 tracker 评审，并把通过的意图作为任务简报交给 /launch。产出决策，而非代码。

P

playwright-browser

91fapiao-cn / playwright-browser-skill

浏览器自动化技能，支持 101 个工具：页面导航、元素交互、内容提取、截图、网络控制、性能监控等

S

save

workersio / skills

将此会话保存为可重复使用的 Agent

S

session-chronicle

terrylica / cc-skills

会话日志来源追踪。触发条件：创建者是谁、追溯来源、会话考古、ADR 引用。

S

session-recovery

terrylica / cc-skills

诊断并恢复 Claude Code 会话问题：出现“No conversations found to resume”、会话位于错误位置、会话文件缺失或损坏。

S

session-replay

rysweet / amplihack

分析 claude-trace JSONL 文件，了解会话状态、模式和可执行的见解。适用于调试会话问题、了解令牌用量或识别故障模式。

S

skill-judge

gohypergiant / agent-skills

根据官方规范和最佳实践评估 Agent Skill 的设计质量。适用于审查、审计或改进 SKILL.md 文件和技能包。提供多维评分和可执行的改进建议。

S

skill-tester

borghei / claude-skills

验证并评估 Claude Code 技能包的质量、完整性和最佳实践合规性。测试 Python 脚本、检查 YAML frontmatter 并生成报告。创建、验证或审计技能包时使用。

S

state-management

owl-listener / ai-design-skills

在多个 Agent 之间管理共享上下文、记忆和状态。

使用 Twilio Enterprise Knowledge 为 AI Agent 添加知识检索（RAG）。涵盖配置知识库、从网页 URL、PDF 和原始文本上传来源，以及在运行时运行语义搜索以检索相关分块。使用本技能让 Agent 的回答基于组织实际批准的内容——FAQ、政策、产品文档——而非幻觉答案。

U

upgrade-assessment

yonatangross / orchestkit

通过 6 维评估衡量跨 Claude 模型版本、CC 发行版和 OrchestKit 更新的平台升级就绪度。研究会目标版本、检测当前环境、生成带风险评分的结构化迁移计划。适用于规划重大版本过渡或评估升级影响。

A

acreadiness-policy

github / awesome-copilot

帮助用户选择、编写或应用 AgentRC 策略。策略可通过禁用无关检查、覆盖影响/级别、设置通过率阈值，或将组织基线与团队覆盖项串联来自定义就绪度评分。用户询问严格模式、仅 AI 评分、自定义权重、CI 门禁或希望组织范围标准化时使用。

C

capability-activation

qodex-ai / ai-agent-skills

有效激活并运用高级能力。演示如何使用专用工具和强大功能。

C

context-optimization

seb1n / awesome-ai-agent-skills

通过去重、过滤、排序和分配 token 预算来优化完整的候选上下文包。当检索到或组装好的材料嘈杂或超出可用的上下文预算时使用；用 context-ranking 为块打分，用 context-compression 压缩所选内容。

D

domain-voice

owl-listener / ai-design-skills

针对特定专业领域定制 AI 行为。

E

education-cloud-student-recruitment-agent-configure

forcedotcom / sf-skills

使用此技能来搭建和配置 Education Cloud Student Recruitment Agent（SRA）——这个打包的 Agentforce Agent（命名空间 sturecruitment）负责回答招生常见问题、采集咨询、登记校园参观，并为潜在学生提交申请。当用户想要：创建或配置招生、招募或入学 Agent，搭建 Student Recruitment Agent，将 SRA 部署到 Experience Cloud 站点，克隆 SRA 的 Flow 或权限集，添加 SRA 子 Agent（Admissions and Enrollments FAQ；Admissions Application；Campus Tours, Visits, and Events Registration；Request for Information），接入 Learning Program grounding，或构建升级子 Agent 时触发。指导平台启用、权限、grounding、Agent 创建与渠道部署——API 优先，UI 作为备选。请勿用于 Transfer Credit Agent、通用 Agentforce 编写（请使用 agentforce-generate）或基础 Education Cloud 领域启用（请使用 education-cloud-domain-configure）。