hitch
hitch 是一个供 AI 智能体查看和控制用户已打开终端会话的 CLI 工具，类似带智能体工具的 tmux。适合与用户在同一个终端中协作处理长时间运行任务，如开发服务器、监视器、隧道和构建。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-14 00:15
智能体与模型
26,307 个结果
plan-arbiter
用于比较、交叉评审并合并多个竞争性方案的规划工具，可来自智能体、文档、转录或粘贴的策略，最终产出一份推荐的执行方案，并保留验证关卡与已否决的替代方案。
review
一个基于多智能体分析与动态技能发现的代码审查命令，可对 PR、分支或计划目录执行穷尽式审查，汇总安全、性能、架构、质量等发现并按 P1/P2/P3 分级输出。
wayfinder
Wayfinder 是一个用于规划超大型工作的技能：当任务大到单个智能体会话无法容纳、且通往目标的路径尚不清晰时，它把探索过程绘制成 issue 追踪器上的共享地图，以一张张调查工单逐步厘清路线，默认只产出决策而非交付物。
i-believe
i-believe 是一个用于“宣告信任”的技能：对 Oracle、对工作、对流程或对某个人表达信念。它把 /feel（脉搏）与 /resonance（火花）延伸为坚定的承诺，并记录每次信念宣告。
ralph-loop-soulbrews
Ralph Loop Soul Brews 版是一种自引用式开发循环技能，基于 Ralph Wiggum 技术并加入会话隔离。每个会话拥有独立状态文件，多个终端互不干扰，循环执行同一提示直至完成承诺或达到最大迭代次数。
round-table
round-table 是一个用于围绕一项具有利害关系的决策召开圆桌讨论的技能。它让 3–8 个“灵魂”（人格文件、Oracle 或真实人物的 DNA）在恰好 4 轮（OPEN、DEEPEN、CONVERGE、VOTE）中辩论，每个灵魂作为独立子代理并行参与，最终通过置信度投票聚合意见，并将决策交还给人类。该技能强调有界设计（始终 4 轮，无第 5 轮），适用于错误代价高昂或难以逆转的决策，如“我们应该……吗？”。使用前需确认问题属于决策而非话题、有 2–4 个规范选项且具有利害关系。圆桌会议记录保存在 ψ 目录下，决策摘要写入 inbox/decisions。脚本 table.ts 负责检查早期停止和聚合投票，并在僵局或异常时升级给人类。该技能基于一个 7 代理、4 轮、置信度投票的会议参数重建，提示词可替换。不适用于轮次中工具使用、灵魂召唤其他代理、人类中途插话或第 5 轮。
skill-creator
用于创建 Claude Code 自定义技能的技能工厂工具，按 Oracle 理念（不删除、重模式、外脑辅助）引导生成 SKILL.md 与 Bun Shell 脚本，支持交互创建、快速模式和构思查询。
learn
用于探索代码库并生成精简学习文档的技能：接收仓库 URL 或本地路径，并行调用两个 Haiku 智能体分别梳理结构与提取代码模式，随后由主智能体整理出枢纽文档及架构、代码片段、快速参考三份文件。
oracle-roundtable
Oracle Roundtable 是一个多角色审议技能，把 oracle-prism 的镜像视角安排在同一张桌上，围绕一个有代价的问题进行四轮（OPEN、DEEPEN、CONVERGE、VOTE）逐轮讨论并投票，最终产出决定与异议记录。
skill-architecture-guide
Skill 架构设计参考，用于创建新 Skill、审查已有 Skill 结构或优化 SKILL.md 的目录、引用与 description。覆盖渐进式加载、self-contained 文件拆分、description 编写、引用策略、目录结构和常见反模式。
ac-scaffolding-skill-repos
用于创建或更新 AI 智能体技能仓库（skill repo）的脚手架技能：按当前最佳实践生成一致的项目结构、质量工具与预提交钩子，或在现有仓库上逐项审计并对齐模板。适用于用户提出“新技能”“创建技能”等需求。
searching-sourcegraph
通过 MCP 使用 Sourcegraph 的搜索与代码导航工具，用于代码检索、仓库发现、符号定位与历史对比。
docx
用于创建、编辑与分析 .docx 文档的技能，支持文本提取、OOXML 编辑、修订追踪、批注处理、格式保留与文档转图片。
job-master
职业数字员工总控类 Skill，作为入口和调度器，本身不直接产出内容，主要工作是识别用户所属岗位和任务类型，再路由到对应的岗位 Skill。它管理 7 个岗位 Skill：运营、市场与品牌、销售、人力资源、财务、研发工程师、设计师，每个岗位内置 4-5 个高频场景、可直接复制的指令、验收清单和红线。主要能力包括：判断用户是哪个岗位、要办哪件事并路由到对应岗位 Skill；进行跨岗位任务编排，把上一步产出接力给下一步；对不该交由 AI 处理的任务（如录用决策、绩效评价、付款、对外发送等）予以拒绝并说明替代方案。该 Skill 还提供上下文确认、派活五要素、不可逆动作前确认、批量操作先跑小样本等通用前提规则。
author-signals-and-sensors
Speakeasy AI Control Plane 的 signals 与 sensors 创作工具：在指定的 AICP 项目中创建或更新可复用的信号（signals）与消息传感器（sensors），支持原子化创建、预览确认与写入后校验。传感器负责将对话消息分类为可复用标签、互斥选项或有序评分，但不执行访问策略。本工具面向外部用户，需启用信号智能并具备项目实时权限。
manage-mcp-access
该技能是一个通过 Speakeasy AI Control Plane（AICP）Platform MCP 执行的受控管理流程，用于为组织中明确指定的一名成员，通过自定义角色授予其对指定 MCP 的访问权限。流程强调安全约束：项目、MCP、角色、成员均不得由上下文推断，必须由用户逐项明确选择；成员仅以脱敏身份呈现；只能分配类型为 custom 且经过最新覆盖检查确认 assignment_eligible 为 true 的角色，并需向用户完整展示该角色包含的全部授权规则（包括对全部工具或未来工具的访问）后再确认。使用上依次完成项目选择、MCP 选择、访问状态检查、角色选择或新建、成员检索与选择、最终确认与分配，随后重新读取本地状态进行验证。限制包括：本地状态不证明提供方已同步；结果被抑制、证据不完整或选择模糊时必须停止；不得通过修改既有共享角色来使其可分配。
review-skill-suggestions
该技能用于在指定的 Speakeasy AI Control Plane 项目中审核针对技能（skill）的改进建议：逐条查看待处理的建议及其依据的反馈，判断每项改动是采纳、带修正采纳、部分采纳还是驳回，并在用户明确确认后记录新的技能版本。它通过执行方已认证的 Platform MCP 连接操作，要求显式指定项目，并以不信任第三方内容的方式呈现建议理由与代码差异。
structured-rpi
Structured RPI 是带阶段门控的增强版「研究-计划-实现」工作流，把复杂任务拆成六个阶段，每阶段产出简洁的 Markdown 工件，需用户批准后才能进入下一阶段。适用于跨文件重构、需求不清的新功能等复杂任务，简单单文件改动不适用。
editing-jobs
该技能指导智能体通过自然语言对话编辑和删除已有的 agent-cron 任务文件，涵盖定位任务、读取当前状态、理解修改需求、校验输入、展示差异以供确认、写入修改并验证守护进程是否已接收的完整流程。
memory-agents
用于配置 agent-memory 多智能体记忆设置的技能，可设置存储隔离、智能体标识、跨智能体查询权限与团队共享。通过 /memory-agents 系列命令进入交互向导完成配置。
memory-troubleshoot
agent-memory 的诊断与故障排查技能，引导用户处理安装、配置、守护进程、数据采集等常见问题。该技能不会自动运行验证命令，执行编辑或重启前始终请求确认，修复范围仅限所报告的问题。
retrieval-policy
retrieval-policy 是面向智能体记忆查询的检索策略技能，用于检测可用检索能力、分类查询意图并路由到最优检索层。适合需要统一管理记忆搜索决策、回退链与可解释检索过程的场景。
mastering-gemini-cli
面向 Google Gemini CLI 的无头自动化与智能体工作流指南，覆盖审批模式（default、auto_edit、yolo）、文件权限与可见性模型、Edit 与 WriteFile 工具选择、GEMINI.md 与 settings.json 上下文配置、会话续接、JSON 输出、MCP 集成及常见排错模式。