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Skills

收录 99,719 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。

全部

A
agent-swarm
agent-swarm
desplega-ai / agent-swarm

安装、自托管、部署、运维或使用 agent-swarm。涵盖 Docker Compose、Kubernetes、配置、编码 Agent、管理 UI、集成与连接。

Agent 工作流55
A
agent-ui
agent-ui
paragonhq / stealth-skills

构建模型参与交互的界面:避免布局抖动的流式文本、思考与推理状态、工具调用及其状态、审批、引用、输入区、停止与重新生成、滚动固定、Markdown 渲染、延迟掩饰,以及如实说明系统正在执行的操作。适用于构建聊天、智能副驾、Agent 仪表板、产品内 AI 功能,或任何实时展示模型输出的界面。

设计与 UI55
A
agentmark
agentmark
agentmark-ai / skills

设置、集成、构建、调试并交付 AgentMark 的提示词、数据集、实验与评估。触发条件:在任何应用或 Agent 中设置/集成 AgentMark,包括明确指定 SDK 时(原生 Anthropic/OpenAI、Vercel AI SDK、Bedrock、某框架)——指定 SDK 是集成的目标,绝不是跳过的理由;任何 `.prompt.mdx`、`agentmark.json`、`agentmark.client.ts`、`agentmark_client.py`、`agentmark/` 或 `.agentmark/` 目录,或 `@agentmark-ai/*` 导入;`npx create-agentmark` 或任何 `agentmark` 命令(`init`、`dev`、`doctor`、`run-prompt`、`run-experiment`、`generate-types`、`link`、`pull-models`);操作 AgentMark Cloud(`agentmark-mcp`、无头配置、git 部署);任何提及 AgentMark、提示词版本管理、实验、评估、部署或链路可观测性的情况。仅在没有任何 AgentMark 意图或标志时跳过:与提供商无关的提示词代码;通用提示词工程或可观测性问题;竞争平台(Langfuse、LangSmith、Phoenix、Braintrust、Traceloop)。

Agent 工作流55
A
agents-analyze
agents-analyze
laurigates / claude-plugins

审查插件中的子 Agent 机会——冗长的 skill、覆盖缺口、过度的权限。在评估哪些地方适合引入子 Agent,或对照 always-Opus 标准审查 Agent 时使用。

Agent 工作流55
A
ai-ethics
ai-ethics
89jobrien / steve

负责任的 AI 开发与伦理考量。在评估时使用

开发55
A
ai-marketing-videos
ai-marketing-videos
magentosh / superpowers

为广告、推广、产品发布和品牌内容创建 AI 营销视频。模型:Veo、Seedance、Wan、FLUX 用于视觉,Kokoro 用于旁白。类型:产品演示、用户证言、讲解视频、社交广告、品牌视频。用途:Facebook 广告、YouTube 广告、产品发布、品牌认知。触发词:marketing video、ad video、promo video、commercial、brand video、product video、explainer video、ad creative、video ad、facebook ad video、youtube ad、instagram ad、tiktok ad、promotional video、launch video

营销与增长55
A
ai-or-not
ai-or-not
leandrocfe / skills

判断某件作品是否由 AI 生成。当用户粘贴文本、文章、图片、视频、音频或链接并询问那是否是 AI、是否真实、是否由人创作,或要求核查材料的来源时使用。

生产力55
A
ai-podcast
ai-podcast
magentosh / superpowers

使用 AI 从零生成多人头部特写播客视频 — 角色创建、TTS、虚拟形象动画和视频拼接。当用户想要创建播客、头部特写视频或多说话人对话视频时使用。

创意与媒体55
A
ai-vibe-detector
ai-vibe-detector
haiyuan-ai / agent-skills

分析文本中的 AI 风格信号、误判风险和自然化改写方向。支持文本或 URL 输入。触发词:AI 味/去 AI 味/改得像人写的/是否像 AI 写的/朱雀检测。Analyze text for AI-style signals, humanize wording, assess detector risk. Not for bypassing detectors.

创意与媒体55
A
ai-video-caption-generator

ai-video-caption-generator 技能通过简单的对话式界面,为你的视频工作流带来准确、AI 驱动的字幕。转写语音、生成带样式的字幕,并直接将字幕烧录进素材,无需使用时间线编辑器。主要功能包括多语言字幕生成、自定义字体与颜色样式、识别说话人的格式,以及时间戳对齐的 SRT/VTT 导出。首次使用时,该技能会通过 NemoVideo API 自动配置凭证,让你无需手动设置即可立即开始制作字幕。适合内容创作者、教育工作者、营销人员和无障碍专家。支持 mp4、mov、avi、webm 和 mkv 格式。

创意与媒体55
A
ai-video-script
ai-video-script
tokenrhythm / opensquilla

根据主题生成结构化的短视频拍摄脚本。输出严格、可机器解析的镜头列表(默认 3 个镜头),每个镜头包含图像提示词 + 视频提示词 + 旁白 + 屏幕文字。当用户要求视频脚本、分镜、短视频文案、AI视频、短剧脚本,或需要可直接用于图像/视频生成的视觉提示词时触发。

创意与媒体55
A
aimtell
aimtell
membranedev / application-skills

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

营销与增长55
A
aiui-dev

开发和调试 AIUI Agent、Pages、Widgets、Agent Workers、内置组件、WXSS 和运行时 API。生成或审查 AIUI .ink、app.json、页面逻辑、UI 或 API 集成时使用。

开发55
A
aivoov
aivoov
membranedev / application-skills

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

创意与媒体55
A
alegra
alegra
membranedev / application-skills

Alegra 集成。管理数据和记录,自动化工作流。当用户需要与 Alegra 数据交互时使用。

其他55
A
alertops
alertops
membranedev / application-skills

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

云与 DevOps55
A
algobot-cli
algobot-cli
algolia / skills

适用于基于 Algolia 构建的所有 AI、Agent 或对话功能:algobot CLI、Agent Studio、RAG 系统、对话式产品发现、根据搜索结果生成 genAI 内容(轮播、描述、标题)、使用 Algolia 进行检索的聊天机器人或推荐 Agent、配置即代码工作流、多环境部署(dev/staging/prod)、记忆与个性化、MCP 工具集成、对话历史 / GDPR 保留,或在 InstantSearch 旁添加聊天小组件。触发词:“algobot”、“Agent Studio”、“RAG with Algolia”、“conversational experience”、“AI agent” + Algolia、“genAI carousel”、“chat widget”,或基于 Algolia 搜索构建 AI 功能。不要用于 Agent Studio 评估或由评估驱动的 Agent 改进;请使用 agent-studio-evaluations。不要用于原始索引操作(记录、同义词、设置);请使用 algolia-cli。不要用于没有 AI/Agent 层的纯前端搜索 UI(InstantSearch、autocomplete)。

Agent 工作流55
A
alibabacloud-pai-dlc-job
alibabacloud-pai-dlc-job
aliyun / alibabacloud-aiops-skills

阿里云 PAI-DLC(Deep Learning Containers)任务管理技能。涵盖:分布式训练任务 CRUD、监控(日志与事件)以及 GPU 健康检查。触发词:"DLC"、"PAI-DLC"、"create-job"、"list-jobs"、"get-job"、"stop-job"、"update-job"、"get-pod-logs"、"get-job-events"、"get-pod-events"、"list-job-sanity-check-results"。

云与 DevOps55
A
alibabacloud-terraform-import
alibabacloud-terraform-import
aliyun / alibabacloud-aiops-skills

当用户要求"导入阿里云资源到 Terraform"、"terraform import 阿里云"、"将现有云资源纳入 Terraform 管理"、"阿里云资源迁移 Terraform"、"生成 terraform state"、"import alicloud resources"、"阿里云 IaC 迁移"、"阿里云 Terraform 导入",或需要用 Terraform 管理现有阿里云资源时应使用此技能。逐步指导用户完成环境检查、认证、资源发现、HCL 生成、state 导入、验证和依赖关系图。同时支持一次性迁移和增量同步。

云与 DevOps55
A
aliyun-chatbot-manage
aliyun-chatbot-manage
cinience / alicloud-skills

在通过 OpenAPI/SDK 管理阿里云 beebot(Chatbot)时使用,包括用户要求配置、查询或排查阿里云 Chatbot 资源,涵盖机器人清单、配置变更、状态检查和 API 层面的诊断。

云与 DevOps55
A
aliyun-emoji
aliyun-emoji
cinience / alicloud-skills

在使用阿里云 Model Studio Emoji(`emoji-v1`)从检测到的人像图像生成模板驱动的 emoji 视频时使用。用于从单张人脸图像和选定的模板 ID 生成固定风格的 meme 或 emoji 动态片段。

创意与媒体55
A
aliyun-modelstudio-entry-test
aliyun-modelstudio-entry-test
cinience / alicloud-skills

在本仓库现有的 Model Studio 技能上运行最小测试矩阵时使用,涵盖图像/视频/音频、实时语音、omni、视觉推理、embedding、rerank 和 edit 变体。用于对每项技能执行一个小请求并记录结果。

测试与质量55
A
aliyun-openclaw-setup
aliyun-openclaw-setup
cinience / alicloud-skills

在 Linux 主机上使用钉钉、飞书、Discord 及其他渠道以及百炼/DashScope 模型安装或配置 OpenClaw 时使用。用于配置新的 OpenClaw 节点、排查网关/渠道启动问题、统一 openclaw.json 映射,或从 https://docs.openclaw.ai/channels 自动发现额外渠道。

云与 DevOps55
A
aliyun-platform-docs-benchmark
aliyun-platform-docs-benchmark
cinience / alicloud-skills

在阿里云、AWS、Azure、GCP、腾讯云、火山引擎和华为云之间对相似的产品文档和 API 文档进行基准评测时使用。给定一个产品关键词,自动发现最新的官方文档/API 链接,以一致标准评分,并输出详细且按优先级排序的改进建议。

测试与质量55
A
alphagbm-earnings-crush
alphagbm-earnings-crush
alphagbm / skills

Earnings IV Crush 参考方法。在研究这一专项方法时使用,而非用于发起 API 请求。其旧版端点的外部 API 密钥访问未在本版本中发布。

其他55
A
alphagbm-polymarket
alphagbm-polymarket
alphagbm / skills

Prediction Markets 参考方法。在研究这一专项方法时使用,而非用于发起 API 请求。其旧版端点的外部 API 密钥访问未在本版本中发布。

其他55
A
alphagbm-vol-surface
alphagbm-vol-surface
alphagbm / skills

波动率曲面的参考方法。在研究这一特定方法时使用,而非用于运行 API 请求。其旧版端点的外部 API key 访问未在本版本中发布。

其他55
A
amazon-data
amazon-data
canopy-api / skills

使用 Python,通过 Canopy API REST 端点获取 Amazon 产品数据,包括价格、评论、销量估算、库存水平、搜索结果、优惠、畅销榜等。

数据与数据库55
A
analysis-qa
analysis-qa
okou-ai / okou-skills

对数据分析做质量检查,涵盖连接、指标、分母、日期范围、数据泄漏和统计陷阱。

数据与数据库55
A
analyze-csv
analyze-csv
cowork-os / cowork-os

加载 CSV 并提供洞察

数据与数据库55
A
analyze-memory-snapshot
analyze-memory-snapshot
meta-pytorch / skills

分析来自 torch.cuda.memory._dump_snapshot()、torch.cuda.memory._snapshot() 或 memory_viz 产物的 PyTorch CUDA 内存快照。当用户想要了解 GPU 内存使用情况、主要分配位置、释放时机、OOM、分配器碎片、非活动缓存内存、内存泄漏、被保留的张量或 PyTorch 工作负载中的 Python 引用循环时使用。支持对比同一次运行的两个快照,以定位不断增长的分配位置。

开发55
A
analyze
analyze
poemswe / co-researcher

以严谨的评估批判性地分析内容、主张或论点。

生产力55
A
analyzing-disk-images
analyzing-disk-images
trilwu / secskills

使用 The Sleuth Kit、Plaso 和 bulk_extractor 对获取的磁盘映像进行已删除磁盘取证——验证完整性并以只读方式挂载、映射分区、恢复已删除文件、构建文件系统与超级时间线、雕取未分配空间、挖掘注册表配置单元和操作系统制品,并检测反取证行为。当需要检查 .E01/.dd/.raw/.vmdk/.vhdx 磁盘映像或取证采集数据、恢复已删除文件、构建文件系统时间线,或从未分配空间雕取制品时使用。

安全55
A
analyzing-go-binaries
analyzing-go-binaries
trilwu / secskills

通过 GoReSym、redress 和 IDA/Ghidra Go 插件,从 pclntab 和 moduledata 恢复 Go 二进制文件的函数名和类型,并分析 Go 的非标准调用约定、接口分派和字符串布局,以逆向工程 Go 二进制文件。当二进制文件包含 Go 运行时字符串、出现 runtime.main 或 go:buildid 字符串、剥离符号的二进制文件异常庞大,或需要分析 Go 恶意软件或 Go 服务时使用。

安全55
A
analyzing-malware
analyzing-malware
trilwu / secskills

安全分析疑似恶意软件——隔离、静态初筛、沙箱引爆、脱壳、能力与 C2 提取、IOC 生成以及 YARA 规则编写。当收到可疑文件、哈希或样本、初筛告警工件,或根据样本制作检测内容时使用。

安全55
A
anniversary-video-maker

anniversary-video-maker 最常见的用途是把情侣照片、婚礼片段和纪念时刻拼接成一段带有音乐和字幕的精美视频。它处理照片排序、转场时机、文字叠加和音频同步,让你无需手动把一切缝在一起。无论你是在纪念一周年还是金婚,该技能都能帮你制作出值得分享、看起来是用心之作而非随意拼凑的视频。支持图片、短片和音轨等混合媒体输入。

创意与媒体55
A
anti-patterns
anti-patterns
avelikiy / great_cto

已知 SDLC 反模式目录,great_cto 的 agent 在评审架构、方案、代码或事后复盘时必须主动拒绝这些反模式。由 architect(实现前)、pm(规划)、senior-dev(实现)、l3-support(事故后)使用。

开发55
A
anygen-deep-research
anygen-deep-research
anygenio / anygen-skills

当用户希望对任何主题进行深度研究或全面分析时使用此技能。包括:行业分析、竞争格局梳理、市场规模测算、趋势分析、技术评测、投资研究、板块概览、尽职调查、基准研究、专利格局分析、监管分析以及学术综述。以下情况也触发:用户说 帮我调研一下、深度分析、行业研究、市场规模分析、竞争格局、技术趋势、做个研究报告。如果需要深度研究或全面分析,请使用此技能。

生产力55
A
api-credentials
api-credentials
oaustegard / claude-skills

为多个提供商(Anthropic Claude、Google Gemini、GitHub)安全管理 API 凭证。当技能需要访问存储的 API 密钥以调用外部服务时使用。

安全55
A
api-docs-writer
api-docs-writer
mohitagw15856 / pm-claude-skills

编写清晰、面向开发者的 API 文档。适用于被要求记录 API 端点、编写 API 参考文档、创建开发者指南,或将原始规范/Postman 集合转化为文档时。产出包含描述、参数、请求/响应示例和错误码的端点文档。

开发55
A
api-interface-design
api-interface-design
tencentblueking / bk-ci

设计 BK-CI API 契约时使用,例如 Resource 路径设计、HTTP 方法选择、请求响应对象、错误码和版本策略。当用户要定义接口而不是实现业务逻辑时优先使用。

开发55
A
api-reference
api-reference
runwayml / skills

Runway 公共 API 的完整参考:模型、端点、费用、限制和类型

创意与媒体55
A
apidog-import-export
apidog-import-export
apidog / apidog-cli-skills

Apidog 导入/导出与质量门禁:导入 OpenAPI、Postman、Swagger 和 Apidog 原生格式;导出 OpenAPI、HTML、Markdown、Postman 和 Apidog 原生格式;验证规范完整性、标签分组、Schema/请求体覆盖率、数量、模块和资源可见性。

开发55
A
apidog-test-automation
apidog-test-automation
apidog / apidog-cli-skills

Apidog 测试自动化、测试套件和 CI:test-suite、scheduled-task、runner、apidog run、执行参数、迭代数据、报告上传和 CI 回归。复杂的测试场景步骤建模请使用 apidog-test-scenario。

测试与质量55
A
apiflash
apiflash
membranedev / application-skills

ApiFlash 集成。管理 Organizations、Pipelines、Projects、Users、Filters。当用户需要与 ApiFlash 数据交互时使用。

开发55
A
apimetrics
apimetrics
membranedev / application-skills

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

测试与质量55
A
apple-design-backend
apple-design-backend
s1gmamale1 / apple-design-skills

用于分析 Apple 如何交付和提供其体验:可观察到的 Web 交付与基础设施(多 CDN、mzstatic 图像转换 URL、图像格式、HLS 自适应视频、缓存、HTTP/2-3),以及经逆向工程推断的服务端架构(CloudKit、APNs、StoreKit、Sign in with Apple、Private Cloud Compute、iCloud 同步)。属于 apple-design 系列。关键词:apple cdn、akamai、mzstatic、image transform url、srcset picture、HLS m3u8、http3 quic、cache-control immutable、content-hash fingerprint、frame-sequence delivery、createImageBitmap、KTX texture、video scrub、cloudkit、APNs push、StoreKit、sign in with apple、private cloud compute、icloud sync、conflict resolution、backend、infrastructure、reverse-engineered、inferred architecture。

云与 DevOps55
A
arch-solid
arch-solid
yonatankarp / software-design-skills

用于讨论面向对象设计原则或组件级结构,适用于“SOLID”“单一职责”“开闭原则”“里氏替换”“接口隔离”“依赖倒置”“SRP”“OCP”“LSP”“ISP”“DIP”等表述。介绍 SOLID 五项原则,同时坦诚指出 Uncle Bob 原始论述中略过的注意事项,以及不应教条式应用这些原则的情况。

开发55
A
archery-cli
archery-cli
fatecannotbealtered / archery-cli

Archery SQL 审核平台命令行工具,用于管理 SQL 工作流、查询、实例和诊断。当用户询问 SQL审核、数据库操作、Archery 平台管理,或需要针对数据库实例提交/审核/执行 SQL 时使用。

数据与数据库55
A
architecture-patterns
architecture-patterns
ovachiever / droid-tings

实施经过验证的后端架构模式,包括 Clean Architecture、Hexagonal Architecture 和 Domain-Driven Design。适用于设计复杂的后端系统,或重构现有应用以提升可维护性。

开发55
A
art-skills

暂无简介

创意与媒体55
A
article-polish
article-polish
daqi / daqi-skills

文章润色、校对与格式标准化。优化语气自然度、去除 AI 味,修正中英文空格及标点。

创意与媒体55
A
artifacts
artifacts
allenai / asta-plugins

使用此技能导出并打开 A2A Agent 任务输出——“导出任务结果”“把任务输出转换为 HTML”,或处理 A2A Agent 任务运行生成的结构化 artifact。

文档处理55
A
ask-search
ask-search
ythx-101 / ask-search

通过可自托管的 SearxNG 进行网页搜索。聚合 Google、Bing、DuckDuckGo、Brave。返回 title/url/snippet。无需任何 API key。

生产力55
A
atlas-mysql
atlas-mysql
ariga / atlas

Atlas 的 MySQL 和 MariaDB 专项知识:开发数据库和 URL 范围(schema 与 server)、字符集和排序规则、用户、角色和授权、enum 和 set 列、生成列、外键索引、函数索引和前缀索引、触发器和存储程序、表复制和 MY lint 检查、迁移部分失败(DDL 不支持事务)、GET_LOCK、托管服务(RDS、Aurora、Cloud SQL、Azure)、schema 和迁移测试,以及自定义 lint 规则。Atlas 管理 MySQL 或 MariaDB 数据库时,与 atlas 技能配合使用

数据与数据库55
A
atlas-onboard
atlas-onboard
ariga / atlas

逐个验证阶段,引导将代码仓库接入 Atlas:规划单元和工作流、将 schema 定义为代码、设置迁移工作流、通过 Atlas Registry 添加 CI、部署到 staging,并晋升到 production。每个阶段都以 Agent 自行执行的检查结束,例如不产生变更的试运行,或记录在 Atlas Cloud 中的部署。用户要求为项目或团队接入、采用或设置 Atlas,或继续尚未完成的接入流程时使用

数据与数据库55
A
attune

查看或更改仓库工作流设置。用于设置验证或分支命名、更改分类标签、配置审查或证明、设置路线图指针、调整 persona 或会话风格,或 /attune。

Agent 工作流55
A
audit
audit
gianchub / claude-plugins

当用户要求“审计此代码库”“审计此代码”“安全审计”“代码审计”“查找漏洞”“检查缺陷”“审查代码质量”“查找死代码”“检查反模式”“性能审计”“检查代码坏味”“技术债务”或“代码健康检查”时,应使用本技能。

测试与质量55
A
auditing-warehouse-data-health
auditing-warehouse-data-health
posthog / ai-plugin

审计 PostHog 项目数据仓库的健康状况,找出数据源、同步架构、物化视图、批量导出和转换中所有损坏或性能下降的管道项。适用于用户询问“我的数据仓库哪里坏了?”“做一次健康检查”“审计我的数据管道”“为什么有些仪表板数据过时?”,或希望先获得一次性问题分类摘要,再决定投入时间处理何处。生成按严重程度和类型分组的问题优先级报告,并提供建议的后续步骤。

数据与数据库55
A
auto-researcher

自主研究助手 - 深度调研、交叉验证、生成引用报告

生产力55
第 77701–77760 条,共 99,719 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。