mcpField

Skills

收录 98,639 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引,复制一行命令即可安装。

开发

G
getitune-discovering-models

在训练前了解 getitune 库(Geti 训练库)支持哪些模型、配方和任务。适用于用户询问有哪些可用模型、如何列出配方、如何按任务或名称模式筛选、`list_models(...)` 和 `getitune find` 的行为,或如何解决 "model name matches multiple tasks" 错误。涵盖分类、检测、实例/语义分割和关键点检测配方。

数据与数据库68
G
getitune-exporting-a-model

将训练好的 getitune 模型(Geti 训练库)导出为可部署格式。适用于用户想要运行 `engine.export(...)` 或 `getitune export`、在 OpenVINO IR 和 ONNX 之间选择、使用 `ExportFormat` / `Precision` 设置 FP32 还是 FP16 精度,或了解导出产物写入位置以及如何加载回来进行推理。涵盖训练与 OpenVINO/ONNX 推理之间的导出/加载契约。

开发68
G
getitune-optimizing-a-model

使用训练后量化优化导出的 getitune 模型(Geti 训练库)。适用于用户想要运行 `OVEngine.optimize()` / `engine.optimize()` 通过 NNCF 生成 INT8 模型、了解校准集要求,或需要重新验证并使用量化模型与原始 FP32/FP16 模型运行推理。涵盖 OpenVINO NNCF 训练后量化和精度/体积权衡。

数据与数据库68
G
getitune-running-inference

使用 getitune 模型(Geti 训练库)运行推理和评估。适用于用户想要调用 `engine.predict()` / `engine.test()` 或 `getitune predict` / `getitune test`、使用 PyTorch checkpoint 与导出的 OpenVINO IR(`.xml`)或 ONNX(`.onnx`)模型运行推理,或了解 `OVEngine` 如何通过 ModelAPI 加载已部署模型。涵盖 PyTorch、OpenVINO 和 ONNX 推理后端。

数据与数据库68
G
getitune-training-a-model

使用 getitune 库(Geti 训练库)的 Python API 或命令行训练计算机视觉模型。适用于用户想要使用 `create_engine(...)` 和 `engine.train()/engine.test()` 训练、微调或评估模型,运行 `getitune train`/`getitune test`,在 `getitune.recipe.<task>` 下选择或覆盖配方,选择设备(cpu/gpu/xpu/cuda),从 checkpoint 热启动,或调试训练运行。涵盖分类、检测、实例/语义分割和关键点检测。

数据与数据库68
G
gh

在使用 GitHub CLI(gh)处理拉取请求、issue、发布和 GitHub 自动化时应使用本技能。当用户提到 gh 命令、GitHub 工作流、PR 操作、issue 管理或 GitHub API 访问时使用。对于理解 gh 的心智模型、命令结构以及与 git 工作流的集成至关重要。

开发68
G
github-analyzer

输入项目想法或 GitHub 链接,自动搜索相关开源项目,生成结构化分析报告(技术栈/优缺点/评分), 并可下载评分最高的前3名代码包。支持意图搜索和直链分析两种模式。

开发68
G
golang-gin-testing
golang-gin-testing
henriqueatila / golang-gin-best-practices

使用 httptest、表驱动测试和 testcontainers 测试 Go Gin API。适用于为 Gin handler、服务、中间件编写测试,或搭建集成测试和 e2e 测试。

测试与质量68
G
greptile
greptile
membranedev / application-skills

Greptile 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户需要与 Greptile 数据交互时使用。

开发68
H
hackathon-idea-scoring
bernieweb3 / hackathon-ai-devkit

对照评审标准与团队能力,对候选黑客松项目创意进行评分与排序,选出最佳推荐。

生产力68
H
herdr
herdr
dmmulroy / skills

控制 Herdr,一个面向编码 Agent 的终端复用器。使用 Herdr 检查或控制窗格、标签页、工作区、终端,运行命令,或启动和监控开发服务器等后台进程。当用户或其他技能明确要求或需要子 Agent 时,用于子 Agent。需要 HERDR_ENV=1。

Agent 工作流68
H
hmx-development-mr-reviewer

暂无简介

测试与质量68
H
Hook Development

当用户要求“创建 hook”、“添加 PreToolUse/PostToolUse/Stop hook”、“验证工具使用”、“实现基于提示词的 hook”、“使用 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}”、“设置事件驱动自动化”、“阻止危险命令”,或提及 hook 事件(PreToolUse、PostToolUse、Stop、SubagentStop、SessionStart、SessionEnd、UserPromptSubmit、PreCompact、Notification)时使用。本技能全面介绍如何创建和实现 Claude Code 插件 hook,重点讲解高级提示词 hook API。

Agent 工作流68
H
how
how
scottwater / skills

解释某个子系统如何工作,或代码应该放在哪里。用于运行时讲解、架构归属、分层问题以及架构评审;历史动因请使用 why。

开发68
H
html-to-breakdance
html-to-breakdance
respira-press / agent-skills-wordpress

当用户说“convert this html to breakdance”或“paste html into breakdance”,或者有 Webflow、Framer、CodePen 或旧的静态导出内容需要导入 Breakdance 站点时使用。将原始 HTML 和 CSS 转换为 _breakdance_data 中的原生 EssentialElements 节点,把颜色、字体和间距映射到 Breakdance Variables,并拒绝 Breakdance 会跳过渲染的元素类型。

设计与 UI68
H
hydrogen-ecommerce-ux
hydrogen-ecommerce-ux
the-up / hydrogen-ecommerce-ux

基于研究得出的 Shopify Hydrogen 店铺 UX 最佳实践,来源包括 Baymard Institute(超过 200,000 小时的可用性研究)和 Nielsen Norman Group 的研究。只要用户正在构建、审查或改进 Shopify Hydrogen 电商网站的任何部分——包括首页、集合/列表页、产品页、购物车、结账、搜索、筛选、移动端 UX、无障碍或信任/可信度问题——就使用本技能。当用户要求对 Hydrogen 组件进行代码审查、想要搭建新路由或组件,或提到转化、购物车放弃或购物体验问题时也适用。即使用户没有明确说 "UX" 也要触发——任何 Hydrogen 店铺相关工作都能从这些准则中受益。

设计与 UI68
I
i4h-workflow-finetune
i4h-workflow-finetune
nvidia / skills

在兼容的 LeRobot 数据上微调由 manifest 支持的 GR00T 或 openpi 远程 Task。用于训练;请勿用于仅推理的 Task 或 checkpoint rollout。

开发68
I
image-to-code
image-to-code
mengto / skills

Codex 的高级网站图像转代码技能。对于视觉上很重要的网页任务,它必须首先生成设计图像,深入分析,然后实现网站以尽可能接近地匹配。在 Codex 中,它必须优先考虑大型、易读的分部分图像而不是微小的压缩板,为分部分或详细视图生成新的独立图像而不是裁剪旧图像,避免懒惰的生成不足,避免卡片套卡片套卡片的 UI,并保持英雄部分整洁、宽敞、易读,在小笔记本上可见。

设计与 UI68
I
implement
implement
ouyangjiahong26 / skills

基于任务要求或一组工单执行一段实现工作。

开发68
I
implementing-new-features
implementing-new-features
streamlit / streamlit

新增 Streamlit 功能的实现指南。当添加跨后端、前端和 protobuf 的新元素、控件或功能时使用。

开发68
I
improve-codebase-architecture
improve-codebase-architecture
c0nant / c-skills

扫描代码库寻找架构改进机会,以可视化 HTML 报告形式呈现,然后深入分析你选择的任意一个。

开发68
I
improve-doc
improve-doc
existential-birds / beagle

使用 Diataxis 原则分析和改进现有文档

文档处理68
I
improve-pipeline
improve-pipeline
chrislacey89 / skills

可选的元技能,用于根据在另一个仓库使用该流水线时发现的真实摩擦或故障来改进 `chrislacey89/skills`。当主要教训关于流水线本身而非下游项目时使用。将提案建立在 `/library` 中既有的软件工程指南之上。在 `chrislacey89/skills` 中创建 GitHub issue,并且仅在评审后才进入实现。

Agent 工作流68
I
instrument-metrics
instrument-metrics
posthog / skills

添加 PostHog 指标采集,用于跟踪计数器、仪表和直方图。在实现功能或审查 PR 后使用,以确保关键操作被度量,或被要求添加指标、计数器或随时间跟踪某个值时使用。也处理将现有 Prometheus/StatsD/OpenTelemetry 指标镜像到 PostHog,以及初始的 OTLP exporter 设置。

开发68
I
integrate-1bill
integrate-1bill
furqanistic / aura-skills

为账单查询、账单支付、固定发票或代金券收款、可变或充值支付、信用卡账单支付、套餐、支付状态查询、作废、PSID 或消费者编号流程、对账和认证,设计、实现、评审并排查巴基斯坦 1LINK 1BILL 集成问题。适用于银行、金融科技公司、政府机构、教育机构、公用事业、账单机构和巴基斯坦企业需要新增或修复 1BILL 收款工作流时。

开发68
I
integrate-jazzcash
integrate-jazzcash
furqanistic / aura-skills

为巴基斯坦网站、应用和电商平台设计、实现、评审、迁移并排查安全的 JazzCash 商户支付集成。涵盖 HTTP POST 重定向、已批准的 API 或托管结账、JazzCash Mobile Wallet、代金券支付、启用时的卡支付、安全哈希、回调、状态检查、退款、结算、对账、入驻、测试和生产上线。适用于新增 JazzCash、修复现有 JazzCash 网关,或升级过时的商户集成时。

开发68
I
integrate-stripe
integrate-stripe
furqanistic / aura-skills

为一次性支付、Checkout、Payment Element、订阅、发票、已保存支付方式、退款、争议、webhook、客户管理、Stripe Tax 以及 Connect 平台或市场,设计、实现、评审并排查安全的 Stripe 集成。适用于为 Web 或移动后端新增 Stripe、构建 SaaS 计费、接收支付、创建关联账户,或让现有 Stripe 集成准备上线时。

开发68
I
investigate
investigate
johnlindquist / claude

借助搜索和 AI 分析来调试和排查代码问题。适用于卡在 bug 上、追踪执行流程或理解复杂代码时。

开发68
I
ios-development
ios-development
cowork-os / cowork-os

iOS/Swift 开发:SwiftUI、UIKit、Core Data、Xcode 构建、模拟器管理、代码签名和 App Store 提交。

开发68
I
issue-maker
issue-maker
pollinations / pollinations

在需要跟踪工作时,按照当前仓库约定创建或更新 Pollinations GitHub issue。

开发68
J
javascript-refactoring
javascript-refactoring
github / gh-aw

安全地将大型 JavaScript 文件拆分为可维护的模块。

开发68
J
jq
jq
lanej / dotfiles

使用 jq 在命令行处理 JSON,对文件、API 和命令输出中的数据进行过滤、转换、聚合和重塑。适用于通过命令行过滤器处理 JSON 的场景。不适用于 CSV/TSV(请用 xsv)、YAML(请用 yq)或需要 SQL 的分析查询(请用 duckdb)。

数据与数据库68
K
keycloak-auth

暂无简介

安全68
K
knock-migrate-to-knock
knock-migrate-to-knock
knocklabs / skills

调研代码库中现有的消息基础设施,并建议如何将其映射到 Knock。在从 Braze、Courier、Customer.io、Iterable、SendGrid 或自定义通知代码迁移,或计划迁移到 Knock 时使用。

开发68
K
known-issue-research
known-issue-research
fudesign2008 / open-skills

针对已确认代码问题的外部研究路由:判断根因属于内部、外部还是混合因素;在深入排查根因前快速搜索已知问题(平台静默失败、嵌套宿主运行时、没有代码层面的可疑点);并评估行业范围的硬性限制。所有 WebSearch 规范均委托给 effective-web-research。PDCA 主流程通过 frontmatter 依赖项引用此技能;在技术分析阶段加载。切勿将其用于竞品产品行为、交互边界或机制观察(competitive-research)。

开发68
K
koa
koa
partme-ai / full-stack-skills

提供 Koa.js 框架的全面指导,包括中间件、context、async/await 模式和应用结构。当用户询问 Koa、需要创建 Koa 应用、实现中间件或构建 Node.js Web 应用时使用。

开发68
K
kuroco-api-content
kuroco-api-content
diverta / kuroco-skills

Kuroco 的 API 设计与内容管理最佳实践。涵盖 endpoint 设计、认证(Cookie、动态令牌、静态访问令牌)、CORS、流量限制、缓存、错误处理(401/403/429)、通过 Topics API 进行内容 CRUD(list / details / insert / update / delete / bulk_upsert)、过滤查询、分页、多语言支持(langs_open_flg)、扩展字段(ext_col)、文件上传与 CSV 导入、EC 积分(ECPoint)。适用于 API 调用实现、登录 API 与令牌认证、认证和权限错误的排查、内容的获取、创建、更新、删除和筛选等提问。

开发68
L
linear-cli
linear-cli
editframe / skills

使用 linear CLI 加载 Linear issue 以创建任务、搜索/列出 issue、查看 issue 详情并管理 issue 状态。当用户提到 Linear issue、想从 Linear 开始工作或要求搜索 Linear 时使用。

生产力68
L
logging-patterns
logging-patterns
piomin / claude-ai-spring-boot

介绍使用 SLF4J 的 Java 日志最佳实践、结构化日志(JSON)和用于请求追踪的 MDC。包含适用于 Claude Code 调试的 AI 友好型日志格式。用户询问日志记录、应用流程调试或日志分析时使用。

开发68
L
luau-type-expert
luau-type-expert
flatbedj / roblox-skills

添加或修复 Luau 类型注解时使用,包括 luau-lsp/luau-analyze 错误、符合 --!strict、“Type X could not be converted into Y”、泛型、联合类型、类型收窄/细化、类型转换 (::)、带类型的元表和 OOP、.d.luau 定义或 .luaurc 设置。触发词包括“type error”“strict mode”“luau-lsp”“type mismatch”“export type”。

开发68
L
lynx-repair
lynx-repair
autumnsgrove / lattice

以审慎的判断评审 pull request 的反馈。lynx 会扫描评论,识别合理的关切,直接处理次要问题,并为重要反馈规划回复。适用于回应 PR 评审并处理评审者关切时。

测试与质量68
M
mapstruct
mapstruct
claude-dev-suite / claude-dev-suite

MapStruct Java 映射框架。涵盖基础映射器、更新映射、嵌套对象、集合、自定义方法以及 Lombok 集成。基于 castellino 和 gestionale-presenze 的生产实践。使用时机:用户提到 "mapstruct"、"@Mapper"、"@Mapping",询问 "DTO mapping"、"entity conversion"、"@MappingTarget"、"nested mapping" 时。不适用于:Java 语言——请改用 `java` 技能。不适用于:Lombok——请改用 `lombok` 技能。不适用于:JPA 实体——请使用 JPA 专用技能。

开发68
M
material-design-3
material-design-3
7spade / black-tortoise

面向现代 Web 与 Angular 应用的 Material Design 3(Material You)设计体系知识。在实现 Material Design 3 主题、组件、排版、色彩体系、动态取色、无障碍模式,或从 Material Design 2 迁移时使用。涵盖设计 token、主题 API 和 Material You 原则。

设计与 UI68
M
measure-before-you-fix
measure-before-you-fix
garrytan / gbrain

修复缓慢、陈旧或超时警报前,先亲自测量该步骤。用秒表验证猜测,而不是先改代码。针对 gbrain doctor、autopilot、sync 和 cron 监控发出的时效性警报(陈旧、超时、新鲜度、卡住、落后 N 小时)进行先测量再处理的运维分诊——必须在提高超时值、更改阈值或重写流水线之前执行。

云与 DevOps68
M
melech-debug-mode
melech-debug-mode
adird / agent-shell-hamelech

在用户现有的 Chrome 标签页中端到端地调试或验证本地 UI,使用临时运行时探针和手动浏览器回退方案。

测试与质量68
M
memory-manage
memory-manage
catlog22 / claude-code-workflow

统一记忆管理——CLAUDE.md 更新与文档生成,支持交互式路由。触发词为 "memory manage"、"update claude"、"update memory"、"generate docs"、"更新记忆"、"生成文档"。

Agent 工作流68
M
mern-patterns
mern-patterns
thelobbi / claude

MERN 技术栈模式,包括配合 Vite 的 React、Express 中间件、MongoDB schema、API Gateway 架构、会话管理、错误处理和测试策略。在 MERN 开发、微服务架构和全栈 JavaScript 应用时启用。

开发68
M
miles-rl-training
miles-rl-training
kalarislabs / research-agent-skills

提供使用 miles 进行企业级 RL 训练的指导;miles 是 slime 的生产就绪分支。适用于使用 FP8/INT4 训练大型 MoE 模型、需要训练与推理对齐,或需要通过推测式 RL 实现最大吞吐量的场景。

开发68
M
model-sourcing
model-sourcing
aperivue / medsci-skills

在 v6 中重命名为 /model-selection(在 v7 中移除)。

数据与数据库68
M
monorepo-setup-git
monorepo-setup-git
editframe / skills

git、git 标签、向仓库推送和拉取。任何版本控制任务。

开发68
M
monorepo-setup-worktrees
monorepo-setup-worktrees
editframe / skills

git worktree、git worktree 设置、git worktree 配置、分支工作的分支同步

开发68
M
mp-integrate
mp-integrate
mercadopago / mercadopago-claude-marketplace

从官方与内置来源搭建完整 Mercado Pago 集成的向导,仅在特定账号操作或文档缺口时使用 MCP。当开发者想要添加或迁移 Mercado Pago 支付流程时使用。

开发68
N
n8n-automation
n8n-automation
realjaymes / marketingagentskills

设计、构建、调试并记录 n8n 工作流和 AI Agent 自动化。适用于用户提到 "n8n""工作流自动化""n8n nodes""automation flow""AI Agent workflow""n8n trigger",或想要构建连接各类应用和服务的自动化工作流时。

开发68
N
ns-sdd-requirements-generator
ns-sdd-requirements-generator
nextstage-brasil / skills

(NS)根据产品版本的范围描述、技术栈背景和设计简报生成结构化的 requirements.md。适用于启动新版本、用户要求需求文档或 RF/功能文档时,或在需求文档缺失时生成任务之前——即使用户只是在聊天中描述该功能。遵循 ns-harness 中的 SDD 规划门禁。不要生成任务文件(请使用 ns-sdd-task-generator)。

开发68
O
objective

在管理 objective —— 需要 2 个以上 plan/PR 才能完成的一致目标 —— 时使用此技能。当用户想创建多 plan 跟踪文档、记录相关 PR 的进展、沉淀经验教训,或协调跨多个 erk-pr 的工作时使用。Objective 是以人为先的协调文档,而非可执行计划。

开发68
O
oma-brainstorm
oma-brainstorm
first-fluke / oh-my-agent

在动手之前探索目标、约束和替代方案

Agent 工作流68
O
oma-mobile
oma-mobile
first-fluke / oh-my-agent

Implement Flutter, React Native, native Swift, or native Kotlin

开发68
O
optimize-for-gpu
optimize-for-gpu
kalarislabs / research-agent-skills

在 NVIDIA 硬件上加速科学计算 Python,并验证结果正确且速度更快。适用于 CUDA/GPU 优化;受 CPU 限制的 NumPy、SciPy、pandas、scikit-learn、NetworkX、scikit-image、向量搜索、图像处理、图、仿真或文件 I/O 工作负载;CuPy、cuDF、cuML、cuGraph、cuVS、cuCIM、KvikIO、Warp、Newton、Numba-CUDA 或 RAFT 相关问题;以及分析性能、内存传输、内核或多 GPU 瓶颈。大规模数据并行 Python 代码运行缓慢且 GPU 加速可能适用时,即使用户未提及 CUDA,也使用此技能。

开发68
O
optimizing-attention-flash
optimizing-attention-flash
kalarislabs / research-agent-skills

使用 PyTorch 原生 scaled_dot_product_attention(PyTorch 2.2+)或 flash-attn 库,为 Transformer 模型启用 Flash Attention,包括多查询注意力、滑动窗口注意力,以及 H100 上的 FP8(FlashAttention-3)。涵盖性能提升分析、与基线准确度对比,以及安装和 GPU 支持错误的排查。适用于训练或运行长序列(超过 512 个词元)的 Transformer、标准注意力耗尽 GPU 显存、注意力成为推理瓶颈、将 PyTorch 模型切换到 flash 后端,或在 H100 GPU 上调优注意力。不适用于 CPU 推理、V100 GPU 或少于 256 个词元的序列;其他注意力变体可考虑 xFormers。

开发68
O
orchestrate-with-handoff
orchestrate-with-handoff
yahyabedirhan / skills

根据交接文档接手一项工作并进行编排,直至提交拉取请求。

Agent 工作流68
第 25741–25800 条,共 37,679 条

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。