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

K
kafka
kafka
alphaonedev / openclaw-graph

Apache Kafka 是一个分布式事件流平台,用于实时数据管道和流式应用。

数据与数据库50
K
knowledge-base-add-project
knowledge-base-add-project
mmontes11 / skills

在 mmontes11/knowledge-base 的 `projects/` 部分添加新的跟踪项目(或新类别),或在维护过程中更新现有项目。创建固定的一组标准文档(README、api-reference、releases、features,以及可选的 architecture),根据上游内容填写并注明出处,更新 frontmatter,在 Tracked projects 表中登记项目,并推送到 main。用户希望在知识库中添加、跟踪或更新项目时使用,例如“将 <repo> 添加到知识库”“开始跟踪 <project>”“更新 <project> 条目”“维护 <project>”“添加新类别 <x>”——即使用户只提到了上游仓库。

生产力50
K
knowledge-distillation
knowledge-distillation
ovachiever / droid-tings

使用教师模型向学生模型进行知识蒸馏,以压缩大模型。适用于部署性能得以保留的小型模型、将 GPT-4 能力迁移到开源模型,或降低推理成本。涵盖温度缩放、软目标、反向 KLD、logit 蒸馏和 MiniLLM 训练策略。

数据与数据库50
L
laravel-value-objects
laravel-value-objects
leeovery / agentic-skills

用于领域值的不可变值对象。在创建或修改 money、coordinates 等值对象或其他领域基元时使用。

开发50
L
launchpad-dx-apis
launchpad-dx-apis
pegasystems / pega-launchpad-agent-skills

说明如何使用 Create Case DX API,包括标量内容负载、引用字段、允许的字段,以及何时使用此模式。

开发50
L
lessons
lessons
johnlindquist / claude

捕获并回顾编码会话中的经验教训。用于记录洞见、阅读过往教训并随时间改进。

Agent 工作流50
L
llmintegration
llmintegration
thelobbi / claude

适用于 Claude、GPT、Gemini 和 Ollama 的 LLM 集成模式。在 AI API 集成、提示词工程、令牌管理、扩展思考和多模型编排时激活。

开发50
L
llms-visibility

让网站、文档、博客或落地页对 LLM 和 AI Agent 可见且可读——包括 ChatGPT、Claude、Perplexity、Cursor、Claude Code 以及其他会抓取 URL 的编码 Agent。适用于任何涉及以下内容的请求:llms.txt、llms-full.txt、提供页面的 .md/Markdown 版本、Accept text/markdown 内容协商、Link rel="alternate" 头、robots.txt 中的 Cloudflare Content-Signal、GEO(生成式引擎优化)、对 AI 友好 / 可被 AI 读取 / 可被 LLM 发现的站点、在 ChatGPT 或 Perplexity 回答中被引用,或修复 AI 工具抓取到 JavaScript bundle 或空的 React 根节点而非内容的问题。也用于反驳已被证伪的模式:ai.txt、AI 元标签、隐藏的 HTML 注释、AI 切换按钮、User-Agent 嗅探、针对 LLM 的 JSON-LD。不要用于传统的 Google SEO、sitemap.xml、面向搜索引擎的 schema.org 富摘要、WCAG/无障碍审计,或 CSP/安全响应头。

营销与增长50
L
ln-62-repository-publisher
ln-62-repository-publisher
levnikolaevich / claude-code-skills

提交、推送并远程验证已授权的仓库变更。不用于发布、包发布或公告。

开发50
L
load-subgraph
load-subgraph
jayden-dang / skills

当出现 frame-change、inspect-change、clarify-decisions 时使用,

Agent 工作流50
L
loop
loop
dobroslavradosavljevic / skills

针对开发任务实现-审查-修复循环。当用户调用 $loop,说 "loop"、"loop this"、"run the loop"、"implement then review"、"review/fix until clean",或要求 Codex 持续循环实现、审查、修复与再审查,直到没有可操作的问题为止时使用。

Agent 工作流50
M
macos-brew
macos-brew
alphaonedev / openclaw-graph

Homebrew:formulae、casks、services、taps、PATH /opt/homebrew、固定版本、bundle

开发50
M
macos-perf
macos-perf
alphaonedev / openclaw-graph

Activity Monitor、Instruments、top/htop、内存压力、热状态、powermetrics、性能分析

开发50
M
makefile
makefile
mcouthon / agents

在创建 Makefile 以进行进程生命周期管理(含 PID 跟踪、日志记录和状态监控)时使用。触发条件:'use makefile mode'、'makefile'、'create makefile'、'process management'、'background jobs'、'start/stop services'。完全访问模式——可创建/修改 Makefile。

开发50
M
mapkit
mapkit
ios-agent / iosagent.dev

帮助开发者将 Apple MapKit 集成到 iOS/macOS 应用中。当用户要求为应用添加地图、显示地图、在地图上显示用户位置、添加标记/图钉/注释、实现地图聚合、获取地点之间的路线/导航、搜索地点/兴趣点、实现 MapKit 功能、使用 MKMapView、SwiftUI Map、MKAnnotation、MKOverlay、MKDirections、MKLocalSearch,或任何与 MapKit 相关的开发任务时,使用此技能。

开发50
M
maplibre-terrain-patterns
maplibre-terrain-patterns
maplibre / maplibre-agent-skills

MapLibre GL JS 中的地形与山体阴影——raster-dem 源、Terrarium 与 Mapbox RGB 编码、hillshade 图层配置(单次与多次渲染)、3D 地形、动态等高线,以及自托管 DEM 瓦片。在向地图添加高程背景、山体阴影或 3D 地形时使用。

开发50
M
matrixscan-batch-android
matrixscan-batch-android
scandit / skills

MatrixScan Batch(MatrixScan、BarcodeBatch,旧称 BarcodeTracking)——在 Android(Kotlin/Java)项目中一次追踪并扫描多个条码。适用于集成、设置与条码类型、被追踪条码处理、基础/高级叠加层自定义、生命周期或故障排查。

开发50
M
maven-search
maven-search
full-stack-skills / java-skills

为从 Maven Central Repository(https://repo1.maven.org/maven2/)搜索和获取 Maven 组件提供全面指导。该 skill 支持按 groupId、artifactId、version 及其他坐标搜索,获取组件元数据(POM 文件、JAR、源码、Javadoc),查询版本历史并分析依赖。适用场景:用户需要查找、验证或获取 Maven 依赖,检查组件版本,分析依赖树,或使用 Maven 坐标。

开发50
M
mcp-builder
mcp-builder
bbeierle12 / skill-mcp-claude

创建高质量 MCP (Model Context Protocol) 服务的指南,使大模型能够通过设计良好的工具与外部服务交互。在使用 Python (FastMCP) 或 Node/TypeScript (MCP SDK) 构建 MCP 服务时,可用于集成外部 API 或服务。

开发50
M
mcp-builder
mcp-builder
project-n-e-k-o / n.e.k.o

创建高质量 MCP (Model Context Protocol) 服务的指南,使大模型能够通过设计良好的工具与外部服务交互。在使用 Python (FastMCP) 或 Node/TypeScript (MCP SDK) 构建 MCP 服务时,可用于集成外部 API 或服务。

开发50
M
mf2e-api-scaffold

暂无简介

开发50
M
mf2e-rn-library

暂无简介

开发50
M
microsoft-store-readiness
microsoft-store-readiness
sylphxai / skills

为 Windows 应用、桌面工具、游戏、PWA 和打包软件准备 Microsoft Store 发布就绪工作,包括包标识、MSIX/AppX 打包、Store 商品页、截图、年龄分级、隐私、功能、应用内购买、订阅、更新、认证、安装程序行为、Windows 集成、遥测、崩溃质量、支持链接和发布 rollout。适用于向 Microsoft Store 提交或审计产品时。

开发50
M
migrate-v8-to-v9
migrate-v8-to-v9
tanstack / table

将 react Table v8 迁移到 v9。审查框架构建、渲染、状态和应用钩子;共享 API 变更请参阅 core migration skill。

开发50
M
mise
mise
neoeinstein / claude-plugins

在使用 mise 搭建开发工具链、管理工具版本、配置项目环境或定义构建/测试/部署任务时使用——既涵盖你掌控的仓库所用的 mise.toml,也涵盖你参与贡献的仓库所用的 mise.local.toml

开发50
M
mlflow-3
mlflow-3
pproenca / dot-skills

MLflow 3(开源,固定为 3.15),用于经典机器学习的 MLOps——记录与注册模型、在 dev/staging/prod 之间提升版本、搭建 tracking server、通过 gate 进行评估以及提供服务。用 MLflow 3 中取而代之的惯用法(命名的 LoggedModel、别名与 copy_model_version、models.evaluate 加 validate_evaluation_results、skops/torch.export 默认值、数据库后端、FastAPI 评分服务)纠正模型容易沿用的 MLflow 2 时代默认做法(artifact_path、registry stages 与 get_latest_versions、带 baseline_model 的顶层 mlflow.evaluate、runs-URI 注册、pickle 序列化、mlruns 文件存储、MLServer 服务)。在编写、审查或迁移涉及 MLflow tracking、模型注册表、评估或服务的 Python 代码时使用。

云与 DevOps50
M
modular-monolith-architecture
modular-monolith-architecture
azzam-almatrafi / skills

搭建并创建模块化单体架构项目。当用户想要创建新的模块化单体、将单体重构为模块、设计模块边界,或按模块化单体最佳实践搭建项目时使用。支持多种语言和框架。

开发50
M
motoko-base-to-core-migration
motoko-base-to-core-migration
research-ag / motoko-skills

完整、面向 AI 的实操手册:将 Motoko 项目从 mo:base 迁移到 mo:core——各阶段、重命名、数据结构变更、Agent 策略、验证脚本、升级测试与生产发布。

开发50
M
motoko-doc-strings
motoko-doc-strings
research-ag / motoko-skills

为 Motoko 模块中的公开对象添加 `///` 文档字符串,使 `mo-doc` 能生成有用的 HTML/Markdown 文档。涵盖放置规则、格式、代码示例、常见陷阱与验证工作流。

开发50
M
multi-agent-orchestration
multi-agent-orchestration
cat-xierluo / legal-skills

编排两个以上边界独立的本地 worker,使用 Orca Run/Task/Dispatch、独立 worktree/session 或 tmux 回退,由 PM 负责拆解、派发、巡检、429 停滞恢复、独立验收、PR 收口与临时资源清理;也用于用户明确要求“并行推进”“多个 worker”“PM 总控”“Wave Autopilot”或防止 PM 直接实现逃逸。不要用于单个短任务、纯状态同步,或仅需 Git 分支、提交、PR、merge 规则的工作。

Agent 工作流50
N
n8n-node-configuration
n8n-node-configuration
ovachiever / droid-tings

感知操作的节点配置指导。适用于配置节点、理解属性依赖关系、确定必填字段、在 get_node_essentials 与 get_node_info 之间做选择,或按节点类型学习常见配置模式。

开发50
N
n8n-validation-expert
n8n-validation-expert
ovachiever / droid-tings

解释验证错误并指导修复。适用于遇到验证错误、验证警告、误报、运算符结构问题时,或需要帮助理解验证结果时。也适用于询问验证配置档、错误类型或验证循环流程时。

测试与质量50
N
nerdzao-elite
nerdzao-elite
sickn33 / agentic-awesome-skills

软件工程与产品设计工作流及高级产品设计师。涵盖规划、架构、TDD、整洁代码和像素级 UX 验证的完整工作流。

开发50
N
netbox-plugin-development
netbox-plugin-development
netboxlabs / skills

如何构建 NetBox 插件 —— 模型、视图、REST/GraphQL API、表单、表格、过滤器集、导航、模板扩展、测试和打包。在创建、修改或调试面向 v4.5+ 的 NetBox 插件时使用此技能。

开发50
N
nextjs-pages-router

在 Next.js Pages Router 中配置 tRPC,包括 createNextApiHandler、createTRPCNext、withTRPC HOC、通过 ssr 选项和 ssrPrepass 实现 SSR、通过 createServerSideHelpers 配合 getStaticProps 实现 SSG,以及用于 getServerSideProps 预取的服务端辅助函数。

开发50
N
nextjs
nextjs
thelobbi / claude

Next.js 开发,包括 App Router、Server Components、API 路由和部署。在开发 Next.js 应用、SSR、SSG 和 React Server Components 时启用。

开发50
N
nextjs15-init
nextjs15-init
bear2u / my-skills

当用户想用 App Router、ShadCN、Zustand、Tanstack Query 和现代 Next.js 技术栈创建新的 Next.js 15 项目(Todo/Blog/Dashboard/E-commerce/自定义域名)时使用

开发50
N
ngrx
ngrx
angular-experts-io / ax-skills

在 Angular 应用中实现或修改 NgRx 状态管理时使用,尤其是 state slice、events、reducers、effects、selectors 和 store 注册。

开发50
N
nlp-cloud
nlp-cloud
membranedev / application-skills

NLP Cloud 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户想要与 NLP Cloud 数据交互时使用。

数据与数据库50
N
notion-spec-to-implementation
notion-spec-to-implementation
ovachiever / droid-tings

将产品或技术规格转化为 Claude code 可执行的具体 Notion 任务。将规格页面拆解为详细实施计划,包含明确的任务、验收标准和进度跟踪,指导从需求到完成的开发过程。

Agent 工作流50
N
ns-graphrag
ns-graphrag
nextstage-brasil / skills

(NS) GraphRAG 流程。用于 GraphRAG、文档知识图谱、多跳检索、实体/关系抽取器、间接链接分析或有依据的结构化抽取——即使用户只提到 RAG、NER、知识图谱或被引用的问答。请勿仅用于 Postgres schema/mode(先用 `ns-postgres-rag`)。请勿用于竞品向量存储、免费的 graph QL 或将共现作为边。

数据与数据库50
N
nuqs
nuqs
jbmanllr / agent-skills

适用于 Claude Code、Cursor 和其他编码助手的 AI Agent 技能

开发50
N
nuqs
nuqs
noklip-io / agent-skills

用于在 React 中实现 URL 查询状态、管理搜索参数、让状态与 URL 同步、构建可筛选/可排序列表、带 URL 状态的分页,或在 Next.js、Remix、React Router 或纯 React 中使用 nuqs/useQueryState/useQueryStates 钩子。

开发50
N
nushell-craft
nushell-craft
hustcer / nushell-pro

面向 Agent 的 Nushell 最佳实践、安全强化和代码审查技能

开发50
N
nuxt-starter-netlify
nuxt-starter-netlify
rebyteai-template / rebyte-skills

用于 Netlify 的极简 Vue 落地页,基于 Nuxt。

开发50
O
ocpp
ocpp
alexeimoisseev / ocpp.md

面向电动汽车充电基础设施开发的 OCPP 协议参考。涵盖 OCPP 2.1、OCPP 2.0.1 和 OCPP 1.6J。在处理 OCPP 消息、充电站代码、CSMS/中央系统后端、智能充电、事务处理或电动汽车充电协议时使用。在以下关键词时激活:OCPP、charging station、charge point、CSMS、Central System、EVSE、charging profile、BootNotification、TransactionEvent、StartTransaction、StopTransaction、SetChargingProfile,或任何 OCPP 消息名称。还涵盖 OCPP 2.1 特性:DER 控制、V2X、双向电能传输、电价、换电、周期性事件流、设备模型、动态充电配置。

开发50
O
odoo-security-rules
odoo-security-rules
sickn33 / agentic-awesome-skills

Odoo 访问控制专家:ir.model.access.csv、记录规则(ir.rule)、用户组和多公司安全模式。

安全50
O
open-pr-agentic
open-pr-agentic
nstaab1 / nathan-agent-skills

为已提交的工作开启未合并的拉取请求,填写仓库模板,关联来源 issue,并将其从 agent-ready 推进到等待人工验证。适用于有人值守或自主实现流程的交付边界。

开发50
O
open-pr
open-pr
willbooster / agent-skills

为当前仓库的当前分支创建拉取请求。

开发50
O
openspec-verify-change
openspec-verify-change
pbh-btn / peerbanhelper

验证实现是否与变更产物一致。当用户希望在归档前确认实现完整、正确且连贯时使用。

测试与质量50
O
opsx-workspace-gate
opsx-workspace-gate
fudesign2008 / open-skills

OPSX 工作流共享的 OpenSpec 工作区门禁:定位项目根目录、验证 openspec/,并要求在委派前具备确切的 OPSX 原生技能。触发词——「OpenSpec 工程门禁」「OPSX 工程定位」「OpenSpec 原生技能检查」 / OPSX workspace gate, OpenSpec project root, native skill gate. 不要用于 Jira、Git、重试绑定或实现编排。

Agent 工作流50
O
orca-cli

使用公共的 `orca` CLI 操作 Orca 管理的 worktree、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、产物、worktree 评论以及 Orca 应用内嵌的浏览器。当用户说出「$orca-cli」、「use orca cli」、「Orca worktree」、「child worktree」、「cardStatus」、「spawn codex/claude in a worktree」、「read/wait/send Orca terminal」、「terminal send」、「full handoff」、「handover」、「give this to another agent」、「another worktree」、「Orca browser」、「orca artifacts」、「share HTML/Markdown」、「public artifact link」或「control the browser inside Orca」时使用。任务涉及 Orca 管理的状态时,优先使用它而非原始的 `git worktree`、临时 PTY、Playwright 或 Computer Use。对于 Orca 内嵌浏览器之外的浏览器窗口、webview 或桌面 UI,使用 Computer Use。

Agent 工作流50
O
orca-cli

通过 `orca` CLI 管理 Orca 管理的 worktree、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、产物、技能共享、worktree 评论以及 Orca 内嵌浏览器。用户提到“$orca-cli”“Orca worktree”“child worktree”“spawn codex/claude in a worktree”“read/wait/send Orca terminal”“handoff”/“handover”/“give this to another agent”“Orca browser”“orca artifacts”或“share skills”时使用。涉及 Orca 状态时,优先于直接使用 git worktree、临时 PTY 或 Computer Use。仅当可见窗口需要 GUI 控制,且 CLI、文件系统或 API 无法完成时,才使用 Computer Use。

Agent 工作流50
O
orderly-sdk-trading-workflows
orderly-sdk-trading-workflows
orderlynetwork / skills

面向 Orderly Network DEX 应用的完整交易工作流,涵盖从钱包连接到订单执行、仓位管理和提现。

开发50
O
outsystems
outsystems
membranedev / application-skills

OutSystems 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户想要与 OutSystems 数据交互时使用。

开发50
P
panelui-web
panelui-web
panel-ui / panelui

使用 PanelUI 的 Web 组件集构建 React Web UI:从 shadcn 注册表或 npm 添加组件,使用主题为组件着色,并将其组合到带边框的面板中。适用于配置了 @panelui 注册表的 shadcn/ui 或已安装 panelui-web 的 React 项目;用户提到 Web 版 PanelUI,或要求在 React 中制作点阵地球、KPI 卡片、看板、节点图、活动网格或反馈对话框时也适用。

设计与 UI50
P
pattern-dev

开发 CommonTools pattern(定义响应式数据转换及 UI 的 TypeScript 模块)的指南。在创建 pattern、修改现有 pattern 或使用 pattern 框架时使用此技能。触发场景包括 "build a pattern"、"fix this pattern error"、"deploy this piece/patch" 等请求,或关于 handler 与响应式 pattern 的问题。

开发50
P
pennylane
pennylane
kalarislabs / research-agent-skills

支持自动微分且与硬件无关的量子 ML 框架。适用于通过梯度训练量子电路、构建量子-经典混合模型,或需要在 IBM/Google/Rigetti/IonQ 设备间移植。最适合变分算法(VQE、QAOA)、量子神经网络,以及与 PyTorch 或 JAX 集成。硬件专用优化请使用 qiskit(IBM)或 cirq(Google);开放量子系统请使用 qutip。

开发50
P
perl-lint
perl-lint
jamie-bitflight / claude_skills

当用户要求对 Perl 代码做 lint、运行 perlcritic、检查 Perl 风格、格式化 Perl 代码、运行 perltidy,或提到 Perl Critic 策略、代码格式化或风格检查时,应使用本 skill。

测试与质量50
P
phase-6-ui-integration
phase-6-ui-integration
ww-w-ai / bkit-claude-code

实现前端 UI 并与后端 API 集成——状态管理和 API 客户端。触发词:UI integration、frontend-backend、API client default: bkit:pipeline-guide frontend: bkit:frontend-architect

开发50
第 31021–31080 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。