mcpField

Skills

收录 97,905 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

L
llama-factory
llama-factory
kalarislabs / research-agent-skills

指导使用 LLaMA-Factory 微调大模型,涵盖 WebUI 无代码界面、对 100 多种受支持模型进行训练、2/3/4/5/6/8 位精度的量化 QLoRA,以及多模态模型支持。设置或配置 LLaMA-Factory 微调任务、选择 QLoRA 训练的量化级别、使用 WebUI 而非编写训练代码、微调多模态模型或调试 LLaMA-Factory 训练错误时使用。不适用于通用推理服务或其他训练框架;这些情况请使用相应技能。

开发55
L
ln-710-dependency-upgrader
ln-710-dependency-upgrader
levnikolaevich / claude-code-skills

协调所有检测到的包管理器之间的依赖升级

开发55
L
ln-712-nuget-upgrader
ln-712-nuget-upgrader
levnikolaevich / claude-code-skills

升级 .NET NuGet 包并处理破坏性变更

开发55
L
ln-713-pip-upgrader
ln-713-pip-upgrader
levnikolaevich / claude-code-skills

升级 Python pip/poetry/pipenv 依赖并处理破坏性变更

开发55
L
logging-observability

面向生产系统的全面日志与可观测性模式,包括结构化日志、分布式追踪、指标采集、日志聚合和告警。此技能的触发词——log、logging、logs、trace、tracing、traces、metrics、observability、OpenTelemetry、OTEL、Jaeger、Zipkin、structured logging、log level、debug、info、warn、error、fatal、correlation ID、span、spans、ELK、Elasticsearch、Loki、Datadog、Prometheus、Grafana、distributed tracing、log aggregation、alerting、monitoring、JSON logs、telemetry。

云与 DevOps55
L
loop-engineering
loop-engineering
axross / skills

通过经审查的研究、计划和设计成果,推动代码变更或文档更新,依次经过审批、执行、验证和独立审查,并处理验证受阻、审查/CI 待处理和运行恢复。负责阶段归属、审批修订、证据、发现项状态和恢复含义;不负责通用交付物审查方法、检查失败诊断、宿主执行 API 或交付物存储。开发实践负责验证诊断;执行规范负责非代码交付物审查;项目策略决定门禁和分支。如宿主项目已有更具体的变更流程,应优先遵循。适用于不会造成任何变更的独立只读问题、调查或审查。

Agent 工作流55
M
makepad-2.0-app-structure
makepad-2.0-app-structure
zhanghandong / makepad-skills

关键:用于 Makepad 2.0 应用结构与 Rust 集成。触发词:makepad app、makepad getting started、app_main!、App::run、MatchEvent、AppMain、handle_event、handle_actions、ScriptVm、from_script_mod、makepad boilerplate、makepad new project、makepad cargo、Cargo.toml setup、hot reload、--hot、live reload、wasm deploy、cargo makepad、media plugin、audio_output、audio_input、AudioBuffer、cx.audio、makepad audio、音频、应用结构、入门、新项目、脚手架、启动、热重载、部署

开发55
M
makepad-2.0-splash
makepad-2.0-splash
zhanghandong / makepad-skills

关键:用于 Makepad 2.0 Splash 脚本语言。触发词:splash language、makepad script、script_mod!、makepad scripting、splash 脚本、makepad 2.0 script、mod.state、on_render、script_eval、streaming evaluation、splash syntax、splash vm、let binding、splash functions、hot reload、live reload、ScriptModKey、script_mod_overrides、checkpoint、incremental parsing、canvas splash、POST splash、fn tick、on_audio、set_text、tab switching、音乐播放器、token monitor、driver script、audio API、热重载、脚本引擎、增量解析

开发55
M
makepad-2.0-troubleshooting
makepad-2.0-troubleshooting
zhanghandong / makepad-skills

关键:用于 Makepad 2.0 故障排查与常见错误。触发词:makepad error、makepad bug、makepad problem、makepad issue、makepad not working、text invisible、widget not showing、click not working、height zero、makepad pitfall、makepad gotcha、makepad FAQ、makepad help、script_mod error、compile error、widget not found、render not updating、hot reload not working、wasm build error、port conflict、server lock、IME popup、selection handle、popup window crash、canvas splash、POST splash loop、100% CPU、set_visible not working、on_render empty、event bridge unreliable、float time display、fn tick not called、on_audio not called、button click through、常见错误、问题排查、故障排除、不显示、不工作、看不见、热重载、编译错误

开发55
M
makepad-2.0-widgets
makepad-2.0-widgets
zhanghandong / makepad-skills

关键:用于 Makepad 2.0 组件目录与用法。触发词:makepad widget、makepad View、makepad Button、makepad Label、makepad TextInput、makepad PortalList、makepad Dock、makepad Modal、makepad Image、makepad CheckBox、makepad Slider、makepad DropDown、widget catalog、widget reference、widget list、SolidView、RoundedView、ScrollYView、FoldHeader、Splitter、FileTree、组件、控件、视图、按钮、标签、输入框、列表、模态框

设计与 UI55
M
manage-sprite-atlas
manage-sprite-atlas
unity-technologies / unity-agent-plugin

通过预构建流水线管理 SpriteAtlas 资源,涵盖主图集与变体图集、打包设置以及平台覆盖项。当被要求创建或优化精灵图集时使用。

开发55
M
marimo
marimo
maragudk / skills

创建和使用 marimo 笔记本的指南,marimo 是以纯 .py 文件存储的反应式 Python 笔记本。在创建、编辑、运行或部署 marimo 笔记本时应使用此技能。

数据与数据库55
M
markdownlint-custom-rules

为 markdownlint 创建自定义 lint 规则,包括规则结构、解析器集成、错误报告和自动修复。

开发55
M
mcp-dev
mcp-dev
xiaolai / vmark

为 VMark 构建或更新 MCP 服务/客户端集成。在配置 MCP 服务、添加 MCP 工具或更新 MCP 相关文档和设置时使用。

开发55
M
mcp
mcp
samhvw8 / dot-claude

Model Context Protocol (MCP) 服务开发与工具管理。语言:Python、TypeScript。能力:构建 MCP 服务、集成外部 API、发现/执行 MCP 工具、管理多服务配置、设计以 Agent 为中心的工具。动作:创建、构建、集成、发现、执行、配置 MCP 服务/工具。关键词:MCP、Model Context Protocol、MCP server、MCP tool、stdio transport、SSE transport、tool discovery、resource provider、prompt template、external API integration、Gemini CLI MCP、Claude MCP、agent tools、tool execution、server config。使用场景:构建 MCP 服务、将外部 API 集成为 MCP 工具、发现可用的 MCP 工具、执行 MCP 能力、配置多服务环境、为 AI Agent 设计工具。

开发55
M
mcporter
mcporter
cowork-os / cowork-os

使用 mcporter CLI 直接列出、配置、认证并调用 MCP 服务/工具(HTTP 或 stdio),包括临时服务、配置编辑以及 CLI/类型生成。

Agent 工作流55
M
mermaid-diagram-specialist

Mermaid 图表专家,可创建流程图、时序图、ERD 和架构可视化图

文档处理55
M
mermaid
mermaid
iofficeai / aionui

使用 beautiful-mermaid 将 Mermaid 图渲染为 SVG 或 ASCII art。当用户需要创建流程图、时序图、状态图、类图或 ER 图时使用。同时支持图形化 SVG 输出和适合终端的 ASCII/Unicode 输出。

文档处理55
M
migrate-birp-to-urp
migrate-birp-to-urp
unity-technologies / unity-agent-plugin

规划、执行并排查从 Built-in Render Pipeline 迁移到 URP 的问题。当需要把项目、场景、材质或着色器转换为 URP,或修复因该变更而损坏的显示效果时使用。

开发55
M
moai-lang-ruby
moai-lang-ruby
modu-ai / moai-adk

Ruby 3.3+ 开发专家,涵盖 Rails 7.2、ActiveRecord、Hotwire/Turbo 以及现代 Ruby 模式。在开发 Ruby API、Web 应用或 Rails 项目时使用。

开发55
M
moai-workflow-tdd
moai-workflow-tdd
modu-ai / moai-adk

测试驱动开发工作流专家,使用 RED-GREEN-REFACTOR 循环进行测试先行的软件开发。在从零开发新功能或由行为规格驱动实现时使用。

测试与质量55
M
mockable-code
mockable-code
jpcaparas / skills

指导编写可 mock、便于测试替身的代码。适用于涉及依赖、I/O、时间、随机性、配置或外部服务的代码或测试。跳过非代码写作和一次性原型。

测试与质量55
M
model-building
model-building
dotnet / efcore

EF Core 模型构建的实现细节。适用于修改 ConventionSet、ModelBuilder、IConvention 实现、ModelRuntimeInitializer、RuntimeModel 或相关类时。

开发55
M
money-product
money-product
iamzifei / show-me-the-money

构建实际产品——从落地页到集成了支付、QA 测试和部署后金丝雀监控的已部署 MVP。负责代码生成、部署、数据库搭建、身份验证、Stripe/支付集成、系统化 QA 协议和生产健康评分。当用户需要构建某些东西、部署产品、设置支付、创建落地页,或说 'build this'、'deploy'、'create MVP'、'set up payments'、'ship it' 时使用。

开发55
M
moonbit-js-binding
moonbit-js-binding
mizchi / skills

使用 `extern "js"` 编写面向 JavaScript 的 MoonBit 绑定。适用于针对浏览器/Node/Deno API 或 npm 包的 FFI 声明、用不透明类型封装 JS 对象、桥接 Promise(`async fn` / `Promise::wait()`)、`moon.pkg` 导出(esm/cjs/iife),以及处理 JS 边界的 null/undefined。

开发55
M
mybatis-plus-generator
mybatis-plus-generator
full-stack-skills / java-skills

为从数据库表生成 MyBatis-Plus 代码提供全面指导,包括 Entity、Mapper、Service、ServiceImpl、Controller、DTO、VO、BO 及其他相关对象。仅在用户明确提到 MyBatis-Plus、mybatis-plus-generator,或希望使用 MyBatis-Plus 框架生成代码时使用。本技能会根据用户对 MyBatis-Plus 项目的需求,自动生成标准 CRUD 方法与自定义方法。支持 MVC 和 DDD 架构、Java 和 Kotlin 语言。不要用于通用代码生成、JPA/Hibernate 或其他 ORM 框架。

开发55
N
nemo-gym-docs
nemo-gym-docs
nvidia / skills

适用于 NVIDIA 产品的 Agent Skills——安装到 Claude Code、Codex 和其他编码 Agent 中,即可端到端运行 Physical AI、机器人、仿真、CUDA 和 RAG 工作流。

开发55
N
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia / skills

适用于 NVIDIA 产品的 Agent Skills——安装到 Claude Code、Codex 和其他编码 Agent 中,即可端到端运行 Physical AI、机器人、仿真、CUDA 和 RAG 工作流。

开发55
N
nemoclaw-maintainer-evening
nemoclaw-maintainer-evening
nvidia / skills

适用于 NVIDIA 产品的 Agent Skills——安装到 Claude Code、Codex 和其他编码 Agent 中,即可端到端运行 Physical AI、机器人、仿真、CUDA 和 RAG 工作流。

开发55
N
nemoclaw-maintainer-morning
nemoclaw-maintainer-morning
nvidia / skills

适用于 NVIDIA 产品的 Agent Skills——安装到 Claude Code、Codex 和其他编码 Agent 中,即可端到端运行 Physical AI、机器人、仿真、CUDA 和 RAG 工作流。

开发55
N
nemoclaw-maintainer-triage
nemoclaw-maintainer-triage
nvidia / skills

适用于 NVIDIA 产品的 Agent Skills——安装到 Claude Code、Codex 和其他编码 Agent 中,即可端到端运行 Physical AI、机器人、仿真、CUDA 和 RAG 工作流。

开发55
N
nextjs-blog-netlify
nextjs-blog-netlify
rebyteai-template / rebyte-skills

用于 Netlify 的 Next.js 博客,支持可视化编辑和 Tailwind CSS。

开发55
N
nextjs-project-manager
eddiebe147 / claude-settings

Next.js 14+ App Router 项目的专家指南。用于构建功能、路由、服务器/客户端组件、表单、布局,或调试 Next.js 特有问题。

开发55
N
null-safety
null-safety
rrezartprebreza / spring-boot-skills

在 Spring Boot 3 / Spring Framework 6 代码中标注可空性、集成 Kotlin,或在不假定 Spring Framework 7 JSpecify 默认值的前提下添加静态可空性检查时使用。

开发55
O
og-images
og-images
richtabor / agent-skills

指导使用 next/og ImageResponse 创建 OpenGraph 和 Twitter 分享图片。涵盖布局模式、自定义字体、头像、标题大小写和 Satori 规则。适用于构建 OG 图片、Twitter 卡片或社交预览时。

设计与 UI55
O
olares-router
olares-router
beclab / olares

通过 olares-cli router 使用 Olares 模型——本地安装的模型应用中的 Router(AI 网关)和 Model Console。配置云厂商及其模型,管理本地 LLM / embedding / audio / OCR 模型应用,编辑本地模型的卡片,使用别名、分组和默认类别命名模型,签发 API key 和配额,读取用量与审计,并调用模型:chat、embed、rerank、search、scrape、translate、images、video、music、3D、transcribe、speak、diarize、OCR。需要 Olares 1.12.7+。适用于 Router、llm-gateway、AI gateway、模型、模型网关、本地模型、add an OpenAI/Anthropic/DeepSeek key、install a Qwen or Gemma model、sk- key、model quota、token spend、model alias、default-chat、engine_args、which model answers by default、why a model call fails。

云与 DevOps55
O
open-money-stack

在 Polygon 的 Open Money Stack(OMS)API 上构建资金流动和金融科技产品:数字银行、托管钱包、汇款、入金和出金、稳定币支付以及现金存取。当开发者想在 Polygon 上构建、设计、界定范围或规划金融产品,提到 OMS API,询问如何与 Polygon payments 进行身份验证或接入,说 "build me a neobank"(或汇款应用、支付应用、钱包、入金、出金),或需要将用例映射到真实 Polygon 端点的实现计划时,均可使用。该 skill 引导开发者完成身份验证,提出几个发现性问题,并产出一份基于端点的实现计划,清晰区分当下可调用的内容与早期访问的内容。

开发55
O
openspec-explore
openspec-explore
pbh-btn / peerbanhelper

进入探索模式——作为思考伙伴,帮助探索想法、调查问题和澄清需求。当用户希望在变更之前或变更期间深入思考某事时使用。

开发55
O
opentui
opentui
pedronauck / skills

用于构建终端用户界面的全面 OpenTUI 技能。涵盖核心命令式 API、React reconciler 和 Solid reconciler。适用于任何 TUI 开发任务,包括组件、布局、键盘处理、动画和测试。

开发55
O
output

导入并使用 Kubb 生成的代码(类型、客户端、hooks、schema、mock)。在编写消费 Kubb 构建产物的应用或测试代码时使用。

开发55
O
ov-memory-doctor
ov-memory-doctor
volcengine / openviking

诊断并修复本机上的 OpenViking 记忆插件:插件安装(启用、hooks、MCP 服务)、客户端配置(ovcli.conf / ov.conf / OPENVIKING_* env)以及与 OpenViking 服务的连接(可达性、401/403、/mcp)。凡记忆"不工作"时皆可使用:没有 <openviking-context> 块、recall 为空、捕获未落地、MCP 记忆工具缺失或失败、401/403、状态栏离线,或在刚安装/更新插件、切换服务器/密钥之后,或用户询问插件状态时。触发词:"memory not working"、"check OpenViking"、"plugin status"、"记忆没生效"、"插件状态"、"连不上 OpenViking"、"recall 为空"、"401"。

Agent 工作流55
P
package-cascade
package-cascade
datex / skills

当 Datex Studio 包(ComponentModule)发生变更,且其使用方必须沿依赖图向上更新并重新发布时使用。递归查找所有引用该变更包(直接或间接)的包,将每个包重新固定到新发布的版本并重新发布——自底向上、交互式进行,遇到应用时停止(应用会被报告为过期,绝不重新发布)。触发词:"propagate this package change"、"update everything that references package X"、"cascade republish"、"bump and republish all dependents"、"roll out the new version of <package> to its consumers"、"who needs republishing after I published <package>"。

开发55
P
peft-fine-tuning
peft-fine-tuning
kalarislabs / research-agent-skills

使用 Hugging Face PEFT 对 LLM 进行微调,采用 LoRA、QLoRA、IA3、AdaLoRA、前缀调优和提示词调优,只训练不到 1% 的参数。涵盖秩、alpha 和目标模块选择、加载与合并适配器、多适配器服务,以及与 TRL SFTTrainer、Axolotl 和 vLLM 的集成。适用于在 GPU 内存有限时微调 7B-70B 模型、在单张 24GB GPU 上运行 QLoRA、选择 LoRA 秩和 alpha、在同一个基础模型上合并或切换适配器,或排查 CUDA OOM 或适配器未生效的问题。不适用于微调参数少于 1B 的小模型,也不适用于需要更新全部权重的情况。

开发55
P
perf-moe-long-context
perf-moe-long-context
nvidia / skills

适用于 NVIDIA 产品的 Agent Skills——安装到 Claude Code、Codex 和其他编码 Agent 中,即可端到端运行 Physical AI、机器人、仿真、CUDA 和 RAG 工作流。

开发55
P
perf-moe-optimization-workflow
perf-moe-optimization-workflow
nvidia / skills

适用于 NVIDIA 产品的 Agent Skills——安装到 Claude Code、Codex 和其他编码 Agent 中,即可端到端运行 Physical AI、机器人、仿真、CUDA 和 RAG 工作流。

开发55
P
perf-tp-dp-comm-overlap
perf-tp-dp-comm-overlap
nvidia / skills

适用于 NVIDIA 产品的 Agent Skills——安装到 Claude Code、Codex 和其他编码 Agent 中,即可端到端运行 Physical AI、机器人、仿真、CUDA 和 RAG 工作流。

开发55
P
pixel-perfect-replication
pixel-perfect-replication
yu-369 / vibecurb

图片转代码复刻流水线。当用户提供截图或设计稿时,本技能会跨七个层面(栅格、字体、颜色、间距、组件、氛围、交互)进行结构化提取,在编写任何代码之前先构建 Extraction Sheet,以与参考稿完全一致的还原度实现,并通过内联 Quality Gates 和最终 Visual Diff 进行验证。参考图就是规格。代码是翻译,而非诠释。

设计与 UI55
P
plan-milestones
plan-milestones
jayden-dang / skills

适用于项目的里程碑需要规划、排序、重新规划或

开发55
P
planning-jira-tasks
planning-jira-tasks
b-mendoza / agent-skills

Jira 规划工作流的第 2 阶段。读取 Jira 工单快照,派发 plan/prioritize/validate 流水线,并为每个已规划的 Jira 子任务写入带有分支名的 docs/<TICKET_KEY>-tasks.md。

开发55
P
platform-building
platform-building
bbeierle12 / skill-mcp-claude

面向移动端、VR 和无障碍的平台专属建造系统。当为建造类游戏实现触摸操控、VR 空间输入、色盲友好的反馈或跨平台建造机制时使用。涵盖输入适配和包容性设计模式。

开发55
P
playdotfun
playdotfun
playdotfun / skills

通过 Play.fun 为浏览器游戏变现,指导游戏注册、奖励与排行榜设置、SDK 集成以及部署。当用户说 "monetize my game"、"add Play.fun"、"add token rewards"、"add a leaderboard"、"register my game"、"deploy so players earn rewards" 或 "launch a Playcoin" 时使用。请勿用于通用游戏设计、无关的 Solana 问题或非游戏类 Web 应用。

开发55
P
playwright
playwright
netease-youdao / lobsterai

任务需要通过 `playwright-cli` 或捆绑的包装脚本,从终端自动化真实浏览器(导航、填写表单、快照、截图、数据提取、UI 流程调试)时使用。

开发55
P
positron-intake-rotation
positron-intake-rotation
posit-dev / positron

当承担 Positron 仓库的 issue 分诊轮值职责时应使用此 skill。它提供审查和组织新 issue、回复讨论、处理支持工单以及搜索相关内容的流程。当你在分诊轮值、协助他人完成分诊任务或学习分诊轮值流程时使用此 skill。

开发55
P
pre-mortem
pre-mortem
avelikiy / great_cto

设想项目已经上线并遭遇灾难性失败 — 从失败倒推,在动手构建之前识别最可能的原因。强制给出具体的风险识别,而非含糊的“可能出什么问题”清单。

开发55
P
product-owner
product-owner
olehsvyrydov / ai-development-team

产品负责人(/po,别名:Max,/max)——拥有 10 年以上敏捷经验的资深 PO。在定义产品愿景、创建/排定待办事项优先级、编写带验收标准的用户故事、做出范围决策、对照业务目标验证功能,或规划发布与冲刺时使用。

开发55
P
product-tracking-audit-current-tracking
product-tracking-audit-current-tracking
accoil / product-tracking-skills

从代码库逆向分析当前分析埋点的状态。扫描 SDK 调用、身份管理与埋点模式,产出一份事实性清单——而非建议。输出 .telemetry/current-state.yaml 和带时间戳的审计报告。当用户想知道当前埋了什么、审计现有分析、在设计新方案前先记录埋点现状,或提出 "what analytics do we have"、"what events are tracked"、"scan for tracking"、"tracking inventory" 时使用。

数据与数据库55
P
project-init
project-init
a-green-hand-jack / ml-research-skills

初始化机器学习研究项目的控制根目录。用于论文/代码/幻灯片仓库、共享内存、GitHub Project 对齐、Agent 指引、worktree 策略和生命周期交接。

Agent 工作流55
P
project-session-management
project-session-management
jackspace / claudeskillz

使用 Session Handoff Protocol 为多会话项目管理会话状态和上下文交接。创建并维护 SESSION.md,以在上下文清空之间跟踪阶段进度、git 检查点和后续操作。与 project-planning 技能集成,将 IMPLEMENTATION_PHASES.md 转换为可跟踪的会话状态。适用于规划后启动新项目、上下文清空后恢复工作或管理复杂的多阶段实现。关键词:会话管理、SESSION.md、session handoff protocol、上下文交接、多会话项目、阶段跟踪、git 检查点、会话状态跟踪、恢复工作、上下文清空、阶段进度跟踪、实现阶段、验证阶段、调试阶段、后续操作跟踪、工作连续性、会话恢复、上下文管理、分阶段实现跟踪

Agent 工作流55
P
project-session-management
project-session-management
ovachiever / droid-tings

使用 SESSION.md 配合 git 检查点与具体的后续行动,跟踪跨工作会话的进度。将 IMPLEMENTATION_PHASES.md 转换为可跟踪的会话状态,包含阶段状态、进度标记和恢复点。使用时机:规划阶段后启动项目、上下文清空后恢复工作、管理多阶段实现,或排查上下文丢失、进度跟踪缺失、后续步骤不明确的问题。

Agent 工作流55
P
publish
publish
gabriel-lafrance / skills

将已完成的工作发布到带类型的分支上,并可选地开启 GitHub PR。使用已批准的草稿,包含具体的 QA 步骤和一份高层级 Mermaid 变更图(返工场景为 Before/After)。任何开启 PR 的 Agent 都遵循同一份发布契约,而不仅限于本技能。在工作完成后、用户希望发布分支或 PR 时使用。切勿在 /task 内使用。

开发55
第 29221–29280 条,共 37,480 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。