claude-commands-reference-2026
Claude Code 斜杠命令(Slash Commands)参考指南(2026年1月),介绍如何用 Markdown 加 YAML frontmatter 创建自定义命令,涵盖 frontmatter 字段、参数语法、文件位置、上下文分叉、钩子、插件与 MCP 命令等。
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
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Claude Code 斜杠命令(Slash Commands)参考指南(2026年1月),介绍如何用 Markdown 加 YAML frontmatter 创建自定义命令,涵盖 frontmatter 字段、参数语法、文件位置、上下文分叉、钩子、插件与 MCP 命令等。
Agent Pulse 是一个用于检查本地 AI 智能体活动情况的命令行工具,可查看 Hermes、Claude Code、Codex、DeepSeek、OpenClaw、Copilot、Aider、Qwen、OpenCode、Goose、Cursor 等多个智能体工具的使用数据。其 PyPI 包名为 agentpulse-cli,命令名仍为 agent-pulse。它提供状态查看、会话统计、模型成本分析、预算与预测、异常检测、健康检查、搜索、对比、热力图、智能建议等能力,并可将结果导出为报告、通过 Web 面板或 REST API 访问,也支持以 MCP 模式供其他 AI 客户端查询。
Blockbench MCP 概览技能,用于发现和调用 Blockbench MCP 的工具、资源与提示,覆盖能力查询、新项目规划、模式导航、导出与显示变换等。
通过 MCP 工具在 Blockbench 中创建与编辑 3D 模型,支持立方体、网格、球体、圆柱体、顶点编辑、UV、分组层级与 Bedrock 方块边界处理,适用于 Minecraft 风格建模与实时资产制作。
Blockbench Texturing 是一组通过 MCP 工具在 Blockbench 中为 3D 模型创建与绘制纹理的技能,涵盖纹理管理、画笔绘制、图层选区、UV 映射与原生纹理模板生成等操作。
用于通过 MCP 协议集成 Atlassian 产品的技能,支持用 JQL 查询 Jira 问题、搜索或创建 Confluence 页面、自动化冲刺与待办管理,并指导 MCP 服务器认证配置。
面向 LLM 微调场景的专家技能,覆盖数据集校验、LoRA/QLoRA 等参数高效微调方法选择、训练超参配置与监控、评估及部署优化,并以 Hugging Face PEFT、TRL 示例给出可执行流程。
用于构建、调试或扩展 MCP(Model Context Protocol)服务器与客户端的开发者技能,帮助将 AI 系统与外部工具和数据源连接。提供 TypeScript 与 Python SDK 的实现流程、输入校验、传输配置、协议合规测试及部署安全约束。
用于编写、重构和评估 LLM 提示词的技能,可生成优化后的提示模板、结构化输出模式、评估量规与测试套件,适用于新应用提示设计、现有提示优化、思维链与少样本学习、系统提示与护栏、结构化输出及提示评估框架搭建。
RAG Architect 是一个用于设计和实现生产级 RAG 系统的技能,覆盖文档分块、嵌入生成、向量库配置、混合检索与重排序、检索评估等环节,并提供向量数据库、嵌入模型、分块策略、检索优化与评估的参考指南。
TeamCity CLI(teamcity)是 JetBrains TeamCity CI/CD 的命令行工具,用于查看与操作构建(run)、作业(job)、队列、代理、池、项目、流水线及 REST API,支持失败排查、日志获取、构建链分析与流水线校验推送。
面向 ElevenLabs 平台的对话式语音智能体构建技能,覆盖智能体与工具、知识库配置,以及 React、React Native、Swift、JavaScript 等 SDK 集成和 CLI 工作流。
mcp-builder 是一个用于构建 MCP 服务器的技能,基于 Python 和 FastMCP,可定义工具、资源与提示词,支持本地测试、部署到 FastMCP Cloud 或 Docker,并附有排错与生产实践参考。
MathModel 数学建模 LaTeX 沙箱内置技能,提供可运行的 Python/matplotlib 图表模板脚本,用于复刻 Improve 标签页中的科学可视化图表,并输出 PNG、PDF、SVG 文件。
中文介绍正在整理,稍后补充。
中文介绍正在整理,稍后补充。
通过逆向工程 Gemini Web API 实现文本与图像生成的技能,支持参考图视觉输入与多轮会话,需先完成免责声明同意,注意使用非官方接口存在风险。
Traceknot 是一个面向编码智能体的证据约束型 QA 技能,按 ISTQB 对齐流程对仓库变更做测试分析、验证义务、证据评估、缺陷管理与最终 QA 判定,支持 OMP、Codex、GajaeCode、Claude Code、OpenCode 等宿主。
子智能体驱动开发是一项用于在当前会话中执行实现计划的技能,适用于计划中的任务基本相互独立的场景。它的核心做法是:为每个任务分派一个全新的实现子智能体,每个任务完成后做一次任务审查(规格合规性 + 代码质量),全部任务结束后再做一次覆盖整个分支的宽范围审查。通过为子智能体精心构造指令和上下文,让它们专注完成各自任务,同时为协调者保留上下文。该技能强调持续执行、不停顿确认、以账本记录进度、按任务复杂度选择模型,并设有修复循环与熔断机制。
gpui 是面向 AI 智能体的可安装技能,来源为 johnlindquist/script-kit-next,用于指导在 Rust 中使用 Zed 出品的混合立即/保留模式、GPU 加速 UI 框架 GPUI 进行开发。
sync 是一个在改完代码、临近合并时运行的技能,用于把持久知识同步到仓库现状:更新根目录与嵌套的 AGENTS.md、核对范围文件并勾选可验证的子任务、把规格的 Status 行对齐功能状态,同时标记它不应编辑的内容(如过时规格、人工撰写的文字)。
parallel-agents 是一套面向多智能体并行开发的协作规范,用于避免并发工作在同一代码库的共享文件中反复产生合并冲突,并维护 AGENTS.md、CLAUDE.md 等智能体说明文档。
Caveman Compress 是一个把自然语言记忆文件(如 CLAUDE.md、待办、偏好设置)压缩成“caveman 风格”以节省输入 token 的技能。压缩版会覆盖原文件,并保留 <filename>.original.md 作为可读备份。
Allium 是一种用于在领域层面描述软件行为的正式语言,介于非正式需求描述与代码实现之间,只描述可观察行为、不限定实现方式,可由规格生成集成与端到端测试,并通过一组技能配合 AI 智能体驱动规格、测试与代码收敛。