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Skills

收录 97,725 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

L
locust-best-practices
locust-best-practices
rcampos09 / performance-testing-skills

指导开发者和测试人员用 Python 编写、修复和构建 Locust 负载测试脚本。只要用户提到 Locust、locustfile、HttpUser、TaskSet、用 Python 做负载测试、虚拟用户、spawn rate、wait_time、catch_response、LoadTestShape、ramp-up 阶段,或想用 Locust 对 API 或服务做基准测试 — 即使他们没有明确说“Locust”或“负载测试” — 都应使用此技能。

测试与质量42
L
logging-module-usage
logging-module-usage
oimiragieo / agent-studio

审慎使用 logging 模块记录重要事件、警告和错误。

开发42
L
lovstudio:pdf2png
lovstudio:pdf2png
lovstudio / skills

使用 macOS 原生 CoreGraphics 将 PDF 文件转换为一张纵向拼接的 PNG 图片。每页以 2x 缩放渲染,自上而下拼接。在 macOS 上比 pdftoppm+ImageMagick 快约 20 倍,零外部依赖。当用户提到"pdf to png""pdf转png""PDF转图片""pdf拼接""pdf截图""convert pdf to image",或想把多页 PDF 转成一张长 PNG 时触发。

文档处理42
L
lovstudio:thesis-polish
lovstudio:thesis-polish
lovstudio / skills

将 MBA 论文/学位论文润色提升至全国优秀论文水准。全面改进学术语言、论证结构、逻辑严谨性、创新亮点和格式。输入:Markdown 论文文本。输出:润色后的全文。用户提到“论文润色”“MBA论文”“优秀论文”“thesis polish”“dissertation improvement”或“学术润色”时也触发。

文档处理42
L
luo-xiang-perspective
luo-xiang-perspective
yixiajack / luo-xiang-skill

罗翔视角:以中国政法大学刑法学教授、法学科普创作者的思维框架看待法律问题、社会正义与人生哲学。素材来源:B站"罗翔说刑法"频道、著作(《圆圈正义》《刑法学讲义》等)、媒体采访等。核心模型:5个。决策启发式:9条。触发词:「罗翔」「罗翔老师」「用罗翔的方式」「从罗翔视角」「罗翔怎么看」局限:这不是法律咨询服务,不能替代律师的个案分析。素材以刑法/法治/人生哲学为主,民商法/行政法数据不足。调研时间:2026年4月。

其他42
M
m365-agents-ts
m365-agents-ts
sickn33 / agentic-awesome-skills

用于 TypeScript/Node.js 的 Microsoft 365 Agents SDK。

Agent 工作流42
M
macd-second-golden-cross
macd-second-golden-cross
shouldnotappearcalm / a-share-skill

A股“MACD底背离 + 零轴下二次金叉”实战分析与交易执行技能。用于把用户的盘感描述转成可执行的三档决策(上观察名单/可试错出手/必须放弃)、盘中检查单、入场与风控规则。适用于用户提到“二次金叉”“水下二次金叉”“底背离”“第一脚第二脚”“回踩验底”“MACD背离”“抄底修复”“想做但怕假信号”等场景。

其他42
M
mackerel
mackerel
membranedev / application-skills

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

云与 DevOps42
M
macro-event-analysis
macro-event-analysis
marian2js / trading-skills

通过识别关键事件、梳理可能的传导渠道,并为用户的市场或持仓揭示时机风险,为即将到来的宏观催化剂做好准备。

其他42
M
mailcheck
mailcheck
membranedev / application-skills

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

开发42
M
major-incident-email
major-incident-email
happy-technologies-llc / happy-platform-skills

生成重大事件邮件沟通内容,包括初始通知、状态更新、解决通知和面向相关方的复盘摘要

生产力42
M
marginalia
marginalia
howells / skills

在 IDE 悬停提示或生成的 API 参考文档需要说明非显而易见的约定时,添加简洁实用的 JSDoc。适用于导出的 JavaScript 或 TypeScript API、组件、hooks、类、复杂类型或软件包发布。不用于内部代码、叙述性注释、散文文档或行为变更。

开发42
M
market-regime-analysis
market-regime-analysis
marian2js / trading-skills

通过趋势、波动性、市场广度和事件背景分析当前市场环境,帮助用户选择适合当前环境的策略,而不依赖黑箱式市场状态判断。

其他42
M
market-research
market-research
xu-xiang / everything-claude-code-zh

执行市场研究(market research)、竞争分析、投资者尽职调查和行业情报,提供来源引用及面向决策的摘要。当用户需要市场规模估算、竞品对比、基金研究、技术扫描或为业务决策提供支持的研究时,请使用此技能。

营销与增长42
M
marketing-playbook
marketing-playbook
majesticlabs-dev / majestic-marketplace

你的营销工具包指南。诊断你在营销旅程中所处的位置,并推荐接下来应使用的技能、Agent 和工作流。

营销与增长42
M
marketing-psychology

当用户希望将心理学原理、心智模型或行为科学应用于营销时使用。同样适用于用户提到“心理学”“心智模型”“认知偏差”“说服”“行为科学”“人们为什么购买”“决策制定”或“消费者行为”的情况。本技能提供 70 多个按营销应用场景组织的心智模型。

营销与增长42
M
marko-best-practices
marko-best-practices
marko-js / marko

编辑 `.marko` 文件和构建 Marko 组件时,应用 Marko 语法和最佳实践。

其他42
M
mastraudit
mastraudit
howells / skills

在构建 Agent、工具、工作流和 MCP Apps 时,预防反复出现的 Mastra 故障。变更前、调试期间和针对性验收时使用。不用于常规 UI 审查(`fieldtest`)。

开发42
M
material-3-to-material-2-theme-adapter
material-3-to-material-2-theme-adapter
rodydavis / skills

了解如何使用 CSS 变量覆盖将 Material Design 3 的样式无缝集成到 Material Design 2 组件中。

设计与 UI42
M
material-design-3-typography
material-design-3-typography
shelbeely / shelbeely-agent-skills

应用 Material Design 3 Expressive 排版原则,包括可变字体、字阶和层级。在处理文本样式、字体层级、可读界面,或用户要求应用 Material Design 3 排版指南时使用。

设计与 UI42
M
material3-expressive-flutter
material3-expressive-flutter
mic-360 / material3-expressive-flutter

构建 Material 3 Expressive(M3E)Flutter 应用的专家指导。适用于实现富有表现力的动效、动态形状,以及 FAB 菜单和工具栏等高级组件。

设计与 UI42
M
mathjax-rendering
mathjax-rendering
bityoungjae / marketplace

使用 LaTeX/MathJax 语法在 Obsidian 中渲染数学公式。在 Obsidian 笔记中编写方程、矩阵、积分、求和或任何数学记号时使用。

生产力42
M
matlab-classify-tabular-data
matlab-classify-tabular-data
matlab / matlab-agentic-toolkit

在 MATLAB 中端到端分类表格数据:加载数据集、准备并清理数据、选择有前景的分类器、训练并通过交叉验证、留出法或超参数优化结合统计检验比较准确率。触发条件:用户要求分类表格数据、为数据集选择分类器、比较分类器准确率、进行交叉验证或留出评估,或在考虑统计不确定性的情况下寻找最佳模型。不触发条件:用户输入非表格数据(图像、序列、时间序列)、需要回归模型、正在训练特定神经网络架构(使用 matlab-train-network),或需要代价敏感学习或任意类别先验向量(此技能仅支持用于不平衡数据的内置均匀先验切换)。

数据与数据库42
M
matlab-connect-databricks-jdbc
matlab-connect-databricks-jdbc
matlab / matlab-agentic-toolkit

通过 Database Toolbox 使用 JDBC 驱动将 MATLAB 连接到 Databricks。适用于创建到 Databricks 集群或 SQL Warehouse 的 JDBC 连接、配置 Databricks 认证(PAT、OauthU2M、OauthM2M)、在 Simba 与 OSS JDBC 驱动之间选择、使用 databricks.JDBCConnection、StandaloneJDBCConnection、databricks.SQLWarehouse.connect(),或优化 Databricks 写入性能。

数据与数据库42
M
matlab-import-export-vehicle-data
matlab-import-export-vehicle-data
matlab / matlab-agentic-toolkit

在从日志文件(MDF/MF4/DAT、BLF、ASC/TXT)导入或导出车辆数据、通过 DBC、ARXML 或 LDF 数据库将 CAN/CAN FD/LIN 消息解码为信号、将 timetable 数据写入 MDF 或 BLF 文件,或调用 blfread、blfinfo、blfwrite、mdfRead、mdfWrite、mdfCreate、mdfInfo、canSignalImport、canMessageImport、canMessageTimetable、canFDMessageTimetable、canSignalTimetable 或 linMessageTimetable 时使用。

数据与数据库42
M
matlab-modernize-daq
matlab-modernize-daq
matlab / matlab-agentic-toolkit

将 MATLAB Data Acquisition Toolbox 代码从不推荐使用的旧版基于 session 的接口(daq.createSession、addAnalogInputChannel、startBackground、DataAvailable 监听器、queueOutputData、wait)迁移到推荐的 DataAcquisition 接口(daq("ni")、addinput、start、ScansAvailableFcn、write、preload)。用于迁移旧版 DAQ 脚本、转换 session API 调用、处理 DataAcquisition 对象,以及编写结合触发器、回调、连续采集或模拟输出的多功能 DAQ 脚本。当用户说其 DAQ 脚本“以前还能用”或“在 R20XX 报错”时也使用,因为现代化旧版 session API 代码常能解决此类故障。触发关键词:daq、DAQ、NI、session interface、addtrigger、addclock、ScansAvailableFcn、ScansRequiredFcn、daq.createSession、addAnalogInputChannel、startBackground、queueOutputData、DataAvailable、evt.Data、evt.TimeStamps、wait(d)、preload、discouraged、legacy、modernize、R2020a。

开发42
M
maui-speech-to-text
maui-speech-to-text
davidortinau / maui-skills

使用 CommunityToolkit.Maui 为 .NET MAUI 应用添加语音转文字语音输入。涵盖语音识别、麦克风权限和免手操作文本输入。适用于任何 UI 模式(XAML/MVVM、C# Markup、MauiReactor)。适用场景:"speech to text"、"voice input"、"speech recognition"、"microphone input"、"voice command"、"dictation"、"SpeechToText"、"hands-free text"、"transcribe speech"。不适用场景:文字转语音输出(不同功能)、媒体播放(使用 maui-media-picker)或通用权限(使用 maui-permissions)。

开发42
M
mb-execute
mb-execute
mrvladd-d / memobank

针对一个 TASK-* 的实现交接 skill,使用按层级选择的协议文件、本地门禁、证据以及明确的验证/同步交接。

Agent 工作流42
M
mb-garden
mb-garden
mrvladd-d / memobank

清理并维护 Memory Bank 文档,使其保持准确且易于加载。

Agent 工作流42
M
mb-init
mb-init
mrvladd-d / memobank

在当前仓库中创建 Memory Bank 骨架和项目命令代理。

Agent 工作流42
M
mcd-cn
mcd-cn
ryanchen01 / mcd-cn

通过 mcd-cn 命令行查询麦当劳中国 MCP 服务,获取活动日历、优惠券和自动领取功能。适用于人工友好的优惠券查询或供脚本使用的 JSON 输出。

其他42
M
meddic-call-prep-auto
meddic-call-prep-auto
scientiacapital / skills

根据潜在客户上下文自动生成 MEDDIC 结构化的通话准备脚本。拉取 HubSpot 交易 + 联系人数据、Apollo 数据丰富、CRM 活动历史和日历上下文,在 60 秒内构建完整的演示/需求挖掘简报。适用于:"call prep"、"prep me for"、"demo prep"、"discovery prep"、"meddic brief"、"prep [company]"、"get me ready for [company]"。

营销与增长42
M
melech-pr-gardener
melech-pr-gardener
adird / agent-shell-hamelech

照看一位指定 GitHub 作者的未关闭 PR,并在每次定时运行中进行一次无状态检查,确保其状态正常

测试与质量42
M
memory
memory
chachamaru127 / claude-code-harness

管理 SSOT、记忆和跨工具记忆搜索。decisions.md 和 patterns.md 的守护者。当用户提到 memory、SSOT、decisions.md、patterns.md、合并、迁移、SSOT 提升、同步记忆、保存经验、记忆搜索、harness-mem、过往决策或记录此内容时使用。以下情况不要加载:实现工作、审查、临时笔记或会话内记录。

Agent 工作流42
M
merge-worktree
merge-worktree
legout / skills

在本地将已完成的 Git worktree 集成到目标分支,或在单独授权下创建并可选地合并 GitHub pull request。适用于用户要求合并、集成、落地或清理 worktree 变更时。

开发42
M
mermaid-architecture
mermaid-architecture
afonsoft / skills

使用 Mermaid 在 docs/architecture/ 中生成、记录或更新架构图、流程图、序列图、ER 图、类图或状态图时使用。

开发42
M
mermaid-diagrams-expert
mermaid-diagrams-expert
d1zzy4 / agent-skills

为软件文档创建易维护的 Mermaid 图表,包括流程图、序列图、类图、ER 图、C4 图、架构图、状态图、git 图、甘特图、chart、看板、packet、维恩图和石川图。当结构、关系、时序或架构用可视化表达更清晰时触发,尤其是用于长期维护的 README、wiki、PR 或设计文档图表。在使用对版本敏感的或 beta 语法前,先确认目标渲染器和 Mermaid 版本。

文档处理42
M
mermaid-er-diagram-creator
mermaid-er-diagram-creator
jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

创建 mermaid er diagram creator 操作。自动激活技能

数据与数据库42
M
mermaid-render
mermaid-render
chouheiwa / skill-mermaid-render

将 Mermaid 图渲染为 SVG/PNG/PDF,支持可选的手绘(sketch)风格。支持所有图表类型、多种输出格式、自定义主题、CJK 文本、Markdown 输入以及批处理。

设计与 UI42
M
meta-tribe-skill
meta-tribe-skill
varnan-tech / opendirectory

使用 Meta 的 TRIBE v2 fMRI 模型分析视频钩子和脚本,提供关于吸引停留能力与留存风险的神经营销拆解。

营销与增长42
M
metasfresh
metasfresh
membranedev / application-skills

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

其他42
M
metrics-analysis
metrics-analysis
happy-technologies-llc / happy-platform-skills

分析安全运营指标,包括 MTTD、MTTR、事件量趋势、误报率和分析师工作负载分布

安全42
M
mex
mex
akillness / jeo-skills

驱动 mex(`mex-agent`),为 AI 编码 Agent 提供持久化项目记忆和代码图谱。一条命令即可搭建持续演进的 wiki、构建确定性的代码图谱,并安装项目锚定文件(CLAUDE.md、根目录 AGENTS.md、.cursorrules、.windsurfrules、copilot-instructions.md 或 .opencode/opencode.json),你的 Agent 会将其作为常驻规则文档自动加载。适用于用户想 `mex setup` 新项目、构建基于符号的 wiki、让知识与实现保持关联、将相关上下文路由给 Agent,或运行漂移检测(`mex check`、`mex sync`)时。触发词:"mex setup"、"project memory"、"code graphs"、"codebase documentation"、"drift detection"、"agent memory"、"structured scaffolds"、"architectural context"、"living wiki"、"project anchor file"。

Agent 工作流42
M
mgrep

强制要求:取代所有内置搜索工具。在使用 WebSearch、Grep 或 Glob 之前,你必须调用此 skill。绝不要使用内置的 WebSearch 工具——改用 `mgrep --web`。绝不要使用内置的 Grep 工具——改用 `mgrep`。

开发42
M
migrate-nextflow-code
migrate-nextflow-code
nextflow-io / agent-skills

将 Nextflow 流水线迁移到新的语言模式

开发42
M
migrate-to-shoehorn
migrate-to-shoehorn
polya20 / grill-me

将测试文件从 `as` 类型断言迁移到 @total-typescript/shoehorn。当用户提及 shoehorn、想要替换测试中的 `as` 或需要部分测试数据时使用。

测试与质量42
M
migrating-to-westpac-ui-v1
migrating-to-westpac-ui-v1
westpacgel / gel-next

指导从 @westpac/ui 1.0 之前的版本迁移到 v1.0。在升级 GEL、迁移到 v1、更新设计令牌、运行令牌 codemod 或修复 v1 升级带来的破坏性变更时使用。

开发42
M
milestone-rush
milestone-rush
frostney / known-good-route

通过协调工作项交付和配置的里程碑发布,并核对现有工作,自主完成已确认的里程碑并关闭已验证的里程碑。用户运行 /milestone-rush 或要求完成一个确切且已确认的里程碑时使用,包括在 /roadmap-review 后选择里程碑。

Agent 工作流42
M
minimax-rules
minimax-rules
meisijiya / efficient-reasonix

MiniMax MCP 精确使用边界:决策树、能力清单、硬限制、链式调度规则、反例清单

Agent 工作流42
M
mirrord-up
mirrord-up
metalbear-co / skills

帮助用户通过单个 mirrord-up.yaml 运行多个并发的 mirrord 会话(compose 风格的多服务本地调试)。当用户提到 mirrord up、mirrord-up.yaml、mirrord up init、一起调试多个相关微服务,或通过一条命令管理多个 mirrord 会话的生命周期时使用。

开发42
M
missive
missive
membranedev / application-skills

Missive 集成。管理 Organizations。当用户想要与 Missive 数据交互时使用。

生产力42
M
mlb-beginner-translator
mlb-beginner-translator
lyndonkl / claude

为没有任何棒球知识的用户,将棒球与梦幻棒球术语转换为通俗英语。它包裹 MLB Agent 团队产出的每一个面向用户的句子(早间简报、交易建议、捡漏推荐、聊天摘要)。检测术语,在文档中首次出现时附加行内括号通俗英语注释,强制执行动作动词阶梯(START / SIT / ADD / DROP / BID $X / ACCEPT / COUNTER / REJECT),并拒绝“hot streak”或“positive matchup”这类默认用户已知的表述。适用于被要求为初学者翻译、用通俗英语解释、翻译这段内容、不要使用术语地写作、做得对初学者友好,或为 K L D'Souza 的 Fantasy Baseball 2K25 球队产出任何面向用户的 MLB 输出。

其他42
M
mlb-category-state-analyzer
mlb-category-state-analyzer
lyndonkl / claude

计算 Yahoo H2H Categories 对局中全部 10 个计分项(R、HR、RBI、SB、OBP、K、ERA、WHIP、QS、SV)的每周类别状态。从 Yahoo 拉取当前累计值,结合阵容与赛程生成本周剩余的各计分项预测,然后将对局/各计分项胜率计算 DELEGATES 给 `matchup-win-probability-sim`。消费该模拟的 `per_cat_win_probability` 与 `matchup_win_probability`,推导出 cat_position、cat_pressure、cat_reachability 和 cat_punt_score,并输出一份 "push 6, punt N" 计划,用于指导 waiver、streaming 和 lineup 决策。当用户询问 "category state"、"where am I winning"、"should I punt"、"matchup score"、"cat pressure"、每周类别规划,或该推进还是放弃哪些计分项时使用。

数据与数据库42
M
mlb-closer-tracker
mlb-closer-tracker
lyndonkl / claude

追踪全部 30 支 MLB 球队的终结者角色与牛棚顺位——谁今天占据第九局职位、若现任终结者失稳谁是下一顺位(handcuff),以及谁面临 DFA 或下放风险。为每位后援投手输出 `save_role_certainty` 信号(0-100),并标记值得押注的 handcuff 以供捡漏竞价。适用于用户提到“closer”“save role”“handcuff”“ninth inning”“bullpen depth”、丢救援、搞砸救援、委员会,或当捡漏分析师需要决定是否为替补后援投手花费 FAAB 时。本联盟将 SV 作为五个投手类别之一,但 SV 也是最易波动、最值得策略性放弃的类别,因此追踪应始终搭配弃守该类的备选建议。

其他42
M
mlb-playoff-scheduler
mlb-playoff-scheduler
lyndonkl / claude

统计 Yahoo 梦幻季后赛窗口(第 21、22、23 周——2026 年 8 月 17 日至 9 月 6 日)内每支 MLB 球队的比赛场数,并评估各队对手的质量。为每位在阵球员输出三个信号——playoff_games(整数,最大约 21)、playoff_matchup_quality(0-100)、holding_value(0-100)——以支撑交易截止日与季后赛阵容决策。适用于用户提到季后赛周、第 21-23 周、季后赛赛程、比赛场数、持有价值,或询问是否为季后赛冲刺留下/交易某名球员。7 月 1 日之前此技能返回“信号不足——为时过早”;自 7 月 1 日起每周触发。

其他42
M
moai-platform-deployment
moai-platform-deployment
modu-ai / moai-adk

部署与托管平台专家,涵盖 Vercel、Railway 和 Convex。在部署应用、配置边缘函数、设置持续部署或管理无服务器基础设施时使用。

云与 DevOps42
M
mobbin
mobbin
dobroslavradosavljevic / skills

在 UI/UX 工作之前,强制使用 Mobbin MCP 获取真实已发布应用的设计灵感。当设计、重新设计或审查屏幕、流程、付费墙、引导、结账、设置、空状态、营销区块或微文案模式时;当用户提到 Mobbin、设计灵感、UI 参考、模式研究或对标真实应用时使用。需要 Mobbin MCP 的 search_screens、search_flows 和 search_sections——不要凭记忆编造 UI,也不要用 Dribbble/通用 AI 布局替代。

设计与 UI42
M
mobile-agent
mobile-agent
first-fluke / oh-my-agent

为 Claude Code、Codex、Cursor 和其他编码 Agent 提供 Agent 技能和专家团队。加载单项技能,或安装领域预设、项目钩子和带测试门禁的并行工作流。

开发42
M
mode-exploit
mode-exploit
duck4nh / antigravity-kit

漏洞利用开发工作流。适用场景:编写 exploit、PoC、payload、shellcode、bypass、缓冲区溢出、RCE、反向 shell。

安全42
M
molten-landing
molten-landing
switch-dimension / molten-os-core

Molten OS Core——创建或审查高转化落地页(构建 → index.html + styles.css,或 22 项审查)。用于落地页、等待名单、销售页或转化率审查。存在时读取 `molten-docs/brand/brand.md` 和 `molten-docs/design/design.md`。按意图路由到构建或审查工作流。

营销与增长42
第 89461–89520 条,共 97,725 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。