agent-browser
agent-browser 是 droid-control 工作流的后台知识驱动，用于网页与 Electron 桌面应用自动化。它通过会话隔离、快照引用、语义定位、等待与截图录制等命令，完成浏览器操作并产出证据。
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
24,338 个结果
felo-superAgent
Felo SuperAgent 技能：通过脚本调用 Felo SuperAgent API，在持久化 LiveDoc 画布上进行带实时 SSE 流式输出的 AI 对话，支持多轮追问，并可自动选用推文写作、Logo 品牌设计、电商产品图等技能。
service-agentforce-human-escalation-configure
用于配置并验证 Agentforce 智能体到人工坐席的升级（转人工）能力，包括人工交接、有坐席的兜底队列与失败阈值指令，输出单一 JSON 判定结果。按开发者名称幂等，拒绝写入生产组织。
media-to-roadmap
将外部技术/AI内容（YouTube视频、播客、博客文章、推文或长帖）转化为去重后的改进路线图，输出到 agent-improvements/ 目录，并对照系统现状核查，避免重复建设。
engram-testing-coverage
Engram 的 TDD 与覆盖率标准技能，适用于对任意包进行行为变更时：新增行为、修复缺陷或重构含分支的逻辑。强调先写失败测试、最小实现、重构保绿，并补充边界与错误路径测试。
huawei-cloud-dws-dymem-diag
华为云 DWS 集群内存过高根因诊断技能，基于 KooCLI v3.2.0+ 与 DWS Autopilot MCP Server，自动采集内存指标、分析根因（客户侧/系统侧）并输出标准化诊断报告，适用于内存告警、内存不足、OOM 排查等场景。
swarm
Swarm 是 langchain-ai/deepagents 中的一项技能，用于把一批独立任务以受限并发的方式分发给子智能体并行执行，并返回包含 total、completed、failed 和 results 的汇总对象。
aif
aif 是 AI Factory 中的项目初始化技能（skill），用于为项目搭建智能体（agent）上下文。它会分析项目的技术栈，从 skills.sh 安装相关技能，通过 /aif-skill-generator 生成自定义技能，并为外部集成配置 MCP 服务器。该技能强调安全扫描：所有外部技能在使用前都必须经过提示注入（prompt injection）检测，包含 Level 1 自动化扫描（依赖 Python 3 运行 security-scan.py）和 Level 2 人工语义审查两个层级，扫描不通过的外部技能会被移除并清理其在 skills-lock.json 中的条目。它支持三种运行模式：分析已有项目、带描述创建新项目、交互式新建项目，并会解析并持久化运行级别的语言设置（界面语言、产物语言、术语处理策略）到 .ai-factory/config.yaml。
agent-runtime-hooks
agent-runtime-hooks 是 LobeHub 智能体运行时中的生命周期钩子机制。它通过 execAgent({ hooks }) 注册钩子，覆盖步骤执行、工具调用、人工干预、上下文压缩与子智能体调用，支持本地拦截、工具 Mock、Webhook 通知与结果控制。
rag-auditor
用于系统评估 RAG 流水线质量：设计评测查询集，测量检索指标（Precision@K、Recall@K、MRR）与生成质量（有依据性、完整性、幻觉率），诊断各环节故障并给出改进建议。
seam
Seam 集成技能，通过 Membrane CLI 连接 Seam 平台，管理智能锁、恒温器等楼宇硬件设备的数据、记录并自动化工作流。
shellgames
ShellGames.ai 是一个 AI 智能体与人类对弈的在线棋牌游戏平台，支持国际象棋、Ludo、德州扑克、大富翁、代号（Spymaster）和记忆翻牌等游戏，通过 REST API 与唤醒通知让智能体自动参与对局。
best-practices
Mobbin 技能使用规范：说明 Mobbin MCP 能做什么、不能做什么，以及各 Mobbin 技能如何配合，帮助智能体选对技能或在 Mobbin 不适用时明确说明。
docus-playground
Docus Playground 是 Docus 中用于测试智能体技能发现功能的示例技能，可验证 /.well-known/skills/ 路由是否正常工作。
openfort
Openfort 技能：用于浏览 Openfort 文档与 SDK 源码、通过 MCP 工具执行平台操作，覆盖嵌入式钱包、后端钱包、手续费赞助与策略等场景。
claude-code-agent-harness
该技能提供 AI Agent Harness（智能体运行框架）的深入架构知识与实现策略，以 Claude Code 作为参考实现，系统分析对话循环、工具系统、权限管线、上下文压缩、记忆系统、多智能体编排等设计模式，用于构建生产级 AI 智能体。据资料显示，其内容为约 42 万字的架构分析，涵盖异步生成器驱动的对话循环、50 多个工具实现、四阶段权限管线、四级渐进式上下文压缩、四类记忆、子智能体 fork 模式、MCP 集成与技能系统等。安装方式为克隆参考架构仓库 claude-code-book，或访问在线文档阅读。适合需要理解或自行实现智能体运行时的开发者参考。
anthropic-skill-creator
用于设计、审查和改进 Claude/Codex 技能的元技能，依据 Anthropic 技能构建指南，帮助新技能正确触发、稳定执行并保持简洁。
pump-fun-mechanics
pump.fun 协议机制技能，讲解联合曲线、毕业阈值与迁移至 Raydium 后的交易动态，面向在该平台构建、分析或交易的开发者与分析师。
mcp-builder
mcp-builder 是一项用于构建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的技能指南，帮助 LLM 通过设计良好的工具与外部服务和 API 交互，涵盖研究规划、实现、审查与评估四个阶段，适用于 Python 与 Node/TypeScript。
handoff
handoff 是一个用于把当前会话状态交接给下一个智能体会话的技能。它生成一份简短、自包含的交接简报，优先直接发送给正在运行的会话或终端窗格，无法送达时写入临时文件，且绝不提交到代码仓库。
mcp-visual-output
基于 @json-render/mcp 的 MCP 可视化输出技能，把普通 JSON 工具响应升级为在 MCP 客户端沙箱 iframe 中渲染的交互式仪表盘。AI 生成类型化 JSON spec，iframe 用预置组件注册表渲染，无需编写 HTML/CSS。
mnemonics
Mnemonics 是一套通过 @historian 子代理实现的持久记忆管理方案，用于在多次对话之间存储、检索和管理记忆。它提供 memory_remember、memory_recall、memory_forget、memory_list_types、memory_sync 等记忆工具，但这些工具只能通过 @historian 子代理调用，不能直接使用。记忆以 Markdown 文件形式存放在 .mnemonics/{type}/{title}.md，带 YAML frontmatter，并通过 qmd（BM25 与向量混合搜索）自动建立索引。支持多种记忆类型，包括架构决策、设计决策、经验教训、用户偏好、项目偏好、已知问题、通用上下文、可复用模式和编码规范等，项目也可通过配置自定义类型。适用于需要跨会话保留决策、偏好、问题与模式的开发场景，记忆文件可提交到 Git 以便团队共享。
do-issue
do-issue 是一个面向多步骤 issue 的自动化技能，可从 GitHub、GitLab 或 Bitbucket 获取 issue，借助子智能体并行处理任务，并在批次间设置代码审查关卡，最终统一产出一个 PR。
mcp-code-execution
一个面向 Claude Code 会话的 MCP 代码执行编排枢纽技能，把多工具、大数据量工作流路由到 MCP 服务器执行，以降低 Bash 工具开销、管理上下文与令牌预算。