task-observer
task-observer 是一个用于在多步骤任务和智能体工作流中持续发现、记录并改进技能（skill）的工具。它把实际工作中遇到的摩擦与经验形式化记录为观察条目，供后续审查与沉淀，避免跨会话丢失。
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
26,330 个结果
setup-artist
setup-artist 是 recoupable/artist-workspace 中的技能，用于在沙箱内为新艺人搭建完整工作区：创建目录结构、上下文文件、记忆系统与占位内容，让智能体可立即开始工作。
recoup-platform-build-os
Recoup 的音乐厂牌自管理“公司操作系统”搭建技能：在厂牌自有 git 仓库中搭建文件夹结构、自管理 CLAUDE.md、可就地安装的 plugin 与维护技能，用于管理艺人名单、发行流程与知识沉淀。
agent-ci
Agent CI 是 RedwoodJS 提供的本地 CI 工具，可在推送前于本地运行 GitHub Actions 流水线，验证代码改动。支持失败暂停、按步骤重试，并可输出 NDJSON 事件流供程序化监控。
ai-evals
ai-evals 是一套面向 AI 产品评测的策略技能，帮助团队用人工、代码和 LLM 评审三类方法系统化衡量、监控并迭代 AI 产品质量，替代主观的“感觉式”检查。
building-with-llms
面向 LLM 应用开发的实践指南，汇总 60 位产品与 AI 从业者的技巧，涵盖提示设计、上下文工程、RAG、智能体、评估与迭代等主题。
career-transitions
一个帮助用户评估新机会、应对职业身份转变并规划职业转型的技能，主张通过环境审计、能量来源识别、组织质量评估与转型规划，寻找兼顾影响力与个人满足感的岗位。
engineering-culture
该技能帮助用户改善开发者体验、培育技术卓越并设计工程组织，内容整理自19位打造过高绩效工程组织的产品负责人框架，用于诊断团队现状、识别瓶颈并平衡流程与自主性，涉及DevEx、Conway定律、人才密度与结对编程等主题。
media-relations
帮助用户与记者建立关系并争取媒体报道的技能，提供选题打磨、目标记者筛选与独家投放的实操建议，依据2位产品负责人的经验整理。
playwriter
playwriter 是一个通过 Playwriter 扩展控制用户自有 Chrome 浏览器的工具，可在有状态的本地 JS 沙箱中运行 Playwright 代码片段，用于浏览器自动化操作。
replicas-agent
Replicas Agent 是运行在 Replicas 云工作区（远程 VM）中的后台编码智能体技能，指导智能体使用预览、Slack、Linear、GitHub、Google Workspace、Docker、媒体分享及工作区内 replicas CLI 等能力。
compare-models
一个用于对比 Replicate 模型成本、速度、质量与能力的技能，提供基于官方文档和 API 的模型评估流程，帮助在成本、延迟和质量之间做权衡选择。
find-models
find-models 是一个在 Replicate 上查找 AI 模型的技能，通过搜索 API 和官方精选集合发现当前可用模型，并读取模型 schema 了解输入输出。资料强调不要依赖记忆中的模型名称，应先查询 API 再选用。
run-models
Replicate 的 run-models 技能，用于通过 predictions、webhooks 和流式输出在 Replicate 上运行 AI 模型，涵盖模型选择、输入校验、结果获取与多模型串联等流程。
agent-email-inbox
agent-email-inbox 是 Resend 提供的技能，用于搭建安全接收并回复邮件的收件箱，让应用或 AI 智能体通过 webhook 实时响应来信，并内置多级安全校验，防止不可信邮件直接操控智能体。
multi-agent-review
multi-agent-review 是一个在执行前评审规格或计划的技能：用快、标准两档模型并行审查完整性、对齐与风险三个主题，分歧由推理档评审员裁决，并以裁决门控下一步工作流是否继续。
ai-agent
基于 RivetKit 构建带持久记忆的 AI 智能体后端：每个会话对应一个 Rivet Actor，负责记忆、消息队列与流式输出。提供多种起步模板与安全清单。
ai-agent-workspace
AI Agent Workspace 是 Rivet 提供的技能，让每个 AI 智能体拥有独立工作区：基于 Wasm 与 V8 的轻量进程内操作系统，包含文件系统、进程、Shell、网络与智能体会话，每个工作区对应一个 Rivet Actor，按 key 隔离状态。
chat-room
基于 RivetKit 的实时聊天室后端示例技能：每个房间对应一个 chatRoom Actor，消息历史存入 Actor 的 SQLite，并通过 WebSocket 向所有连接客户端广播新消息。
multiplayer-game
RivetKit 多人游戏开发技能，提供匹配、tick 循环、实时状态同步、兴趣管理与校验等实用模式，覆盖大逃杀、竞技场、IO、开放世界、派对、物理、排位、回合制与放置类等玩法，含可复用示例与反作弊基线。
rivet-actors
提供 Rivet Actors 智能体编排相关文档与示例索引，便于按配置、通信、状态和生命周期查阅资料。
rivet-agentos
Rivet agentOS 是面向智能体的运行环境，定位为“每个智能体一台计算机”。资料提供文档目录，涵盖架构、编译器工具链、文件系统、网络、进程、软件安装、浏览器自动化、定时任务及多种快速上手方式。
rivet-dynamic-apps
Rivet Dynamic Apps 技能：为每个用户部署由 AI 生成的后端，文档覆盖架构、鉴权、后端与 REST API、连接 Rivet、自定义 VM、部署、生成、日志收集、多人、路由、SQLite、前端与静态站点、工作流等主题，并附带可运行示例。
rivetkit
RivetKit 是 Rivet Actor 运行时的后端开发技能，用于构建、修改、调试和测试 Rivet Actors、注册表及无服务器/运行器模式，适合 AI 代理、实时协作、工作流编排和地理分布式数据等长驻有状态场景。