comet-github-idea-to-issue
将本地 Comet 想法、观察到的回归或改进提案，基于当前代码库整理为聚焦的 GitHub Issue 草稿，用于把本地调查转换为 Issue、后续 Issue、Bug、Feature 或维护任务。
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 10-21 00:11
智能体与模型
24,315 个结果
skill-creator
skill-creator 是用于创建、改进与审计 AI 智能体技能（skills）的工具，遵循 14 种结构模式并提供确定性评分。适用于编写或评审技能，不用于创建智能体、MCP 服务器或运行已有技能。
skills-refiner
skills-refiner 是一个用于审计与改进 Skill 仓库、单个 Skill、工作流框架或评测集的技能，关注设计质量、上下文工程、用途契合度与证据充分性，把对象当作能力资产来评估其支持哪些有用决策、存在哪些问题、必须保留什么，以及哪些改动能真正改善工作。
spec-product-clarify
spec-product-clarify 是 aisdlc 工作流中用于 R1 阶段的需求澄清与方案决策技能：把 raw.md 通过多轮最小澄清收敛为可评审的 solution.md，强调先澄清后产物、先产物后路由，禁止在澄清未完成时输出下一步路由。
decisive-action
该技能用于指导 AI 何时应提出澄清问题、何时可自主执行，旨在减少意图明确时的不必要追问。核心原则：仅当歧义会实质影响正确性时才提问。提供提问阈值、自主推进阈值、可逆性/歧义决策矩阵及安全机制。
war-room-checkpoint
war-room-checkpoint 是一个轻量级内联评估技能，用于判断工作流中的关键决策点是否需要升级到 War Room 审议。它通过可逆性评分（RS）决定快速给出建议还是触发完整审议，供 /do-issue、/pr-review 等命令在关键分支处调用。
bmad-agent-builder
bmad-agent-builder 是 bmad-builder 中的一项 Agent Skill，通过对话式探索来创建、编辑或分析 Agent Skills。当用户提出“Create an Agent”“Analyze an Agent”或“Edit an Agent”时使用。
nerd-silent
Nerd Silent 是一个用于代理工作流的“静默”修饰技能：在明确调用，或具体交付物要求无叙述、只给最终结果、只给代码、只给发现等最小输出时启用，通过抑制可选讲解来降低工作流成本。
llm-document-extraction
面向建筑行业文档的 LLM 结构化抽取技能，可将 RFI、提交件、合同、规范等非结构化 PDF 转为结构化数据，支持批量处理、图纸视觉识别与长文档 RAG 检索。
rag-construction
面向建筑行业知识库的 RAG 构建技能，基于 DDC 方法论第 2.3 章，提供文档分块、向量存储、语义检索与问答的 Python 实现，支持规范、图纸、合同、RFI 等建筑文档类型。
agent-messaging
基于 Agent Messaging Protocol（AMP）的智能体消息技能，可在 AI 智能体之间发送和接收带加密签名的消息，默认本地运行，无需外部依赖。提供初始化身份、发送、收件箱、读取、回复、删除等命令，支持优先级、消息类型与附件。
harvest
harvest 是一个会话学习捕获技能，用于在会话结束时收集纠正、新事实、流程经验与技能缺口，暂存后由人工审核晋升到知识库，并可提出技能或 CLAUDE.md 补丁。触发方式包括 /harvest、/harvest promote 及 SessionEnd 钩子。
docs-node
用于查询 IMG.LY CreativeEditor SDK（CE.SDK）Node.js 版参考文档、指南和配置页面的技能，面向需要 CE.SDK Node.js 配置与无头使用等文档的场景。
meta-prompt-engineering
将模糊或不可靠的提示词改写为结构化、带约束的提示词，明确角色、任务分解、输出格式与质量检查。提供六步工作流、常见模式与护栏，并附模板、方法论与评估量表等资源。
flint-chart-author
flint-chart 的图表规格编写技能：根据表格数据生成 ChartAssemblyInput 的 chart_spec 与 semantic_types，按列名引用字段，可经 MCP 校验、渲染或编译为 Vega-Lite、ECharts、Chart.js 后端规格。
skill-template
用于创建 context engineering 智能体技能集合中新 Agent Skill 的模板，规定了 SKILL.md 的结构、写法与边界要求，帮助作者快速产出可被发现、可复用的技能文档。
rag-implementer
RAG Implementer 是一个用于实现检索增强生成（RAG）流水线的技能，适用于构建文档检索系统、选择分块策略、挑选嵌入模型等场景。资料给出从知识库设计到生产部署的分阶段流程、技术选型与常见错误。
openshift-expert
面向 OpenShift 平台与 Kubernetes 的排障技能，覆盖集群架构、Operator、网络、存储与 CI/CD 流水线。用于分析测试失败、定位 Operator 降级、Pod 故障与发布问题，支持通过 omc 分析 must-gather 归档或用 oc 调试在线集群。
library-reference-distillation
该技能是一套方法论约束集，用于创建和演进“库参考蒸馏”技能：把外部库文档转化为惯用规则包。它指导来源选择、版本固定、规则分类与元数据校验等编辑决策，非代码生成器，适用对象为已有文档且接口稳定的库。
write-skill
write-skill 是一个面向智能体文档的写作技能，主张用“测试先行”的方式编写或修改智能体读取的文档（如 skills、AGENTS.md、CLAUDE.md、系统提示词），并通过基线运行与复测证明文档确实改变了智能体行为。
ratel-integrate
ratel-integrate 是 Ratel 提供的技能，用于将现有智能体代码库接入 Ratel：先梳理各智能体的工具与技能边界，再以最小化框架原生改动，让每个智能体只能发现和加载其被授权的工具与技能。
agentic-ai-research-agent
基于 FastAPI、Postgres 与多步规划工作流的反思型研究智能体，通过 Tavily、arXiv、Wikipedia 工具执行研究、写作与编辑任务，并支持实时进度跟踪。
scraperapi-agent-onboarding
ScraperAPI 智能体接入入门技能，帮助开发者与 LLM 智能体把 ScraperAPI 集成到应用或智能体中：可选 MCP 服务器、SDK/REST 集成或直接 REST API 三条路径，并说明获取密钥、环境变量配置、请求验证及常见状态码处理。
agent-technical-writer
面向技术写作的智能体，专注编写清晰准确的文档与内容，覆盖 API 文档、用户指南、教程等，强调可读性、准确性与示例完整性。