error-coordinator
Error Coordinator 是一个面向多智能体系统的错误协调技能，专注于提升系统的弹性与容错能力。它提供错误处理、故障检测与恢复机制方面的专业知识，涵盖循环检测、幻觉缓解以及自愈式智能体工作流。该技能适用于为智能体系统设计错误处理、实现重试与恢复策略、构建自愈 AI 工作流、检测智能体循环与无限递归、缓解智能体输出中的幻觉、为智能体实现熔断器，以及协调跨智能体的故障恢复。它不适用于组织智能体团队、调试应用错误、处理生产事故或检测代码错误模式等场景。
Skill 广场
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更新于 10-22 00:14
智能体与模型
24,443 个结果
agent-team-orchestration
Agent Team Orchestration 是一套用于运行多智能体团队的生产操作手册，核心思路是通过清晰的角色分工、结构化任务流转和质量门禁来保障协作质量。资料给出的最小可用团队为两个智能体：一个构建者（Builder）负责执行工作并产出交付物，另一个审查者（Reviewer）负责检查构建者产物，由编排者（Orchestrator，即你本人）进行任务路由、状态跟踪与结果报告。资料明确了四类角色（编排者、构建者、审查者、运维）及其用途与模型选型建议，定义了任务生命周期状态（Inbox → Assigned → In Progress → Review → Done | Failed），并规定了交接消息必须包含的内容：已完成什么、产物具体路径、如何验证、已知问题、下一步动作。审查环节采用跨角色评审机制，以避免质量漂移。资料还列出若干常见陷阱（如未指定产物输出路径、跳过审查、智能体不更新进度、未核实智能体能力、编排者亲自执行任务），并说明此技能不适用于单智能体配置、一次性任务委派和简单问题转发。
bmad-builder
BMAD Builder 是 BMAD Planning & Orchestrator 插件的元技能，用于搭建和校验自定义的 PLANNING/ORCHESTRATION 技能，生成符合规范的 SKILL.md、脚本与模板，并通过范围违规检查确保新技能只做规划与编排，不写应用代码或跑测试。
roblox-studio-workflow
该技能用于在 Claude 中安全高效地操作本地 Roblox Studio MCP 服务器，覆盖连接、检查、读取、编辑、试玩与查看输出等环节，并强调先读后改、第三方资产安全审计与路线图纪律。
update-agent
用于在运行中的 LiteLLM 代理上更新已有 AI 智能体的技能：先获取 agent_id 与要修改的字段（模型、描述、TPM/RPM 限额、MCP 服务器访问），再用 PATCH 仅更新变更字段。
mcp-server-builder
用于设计和实现生产级 MCP（Model Context Protocol）服务器的技能，涵盖工具定义、资源提供者、提示模板与传输方式选择，并支持将 OpenAPI 规范转换为 MCP 工具，供 Claude、Cursor 等 MCP 客户端调用。
uploads-cli
uploads CLI 与其 stdio/托管 MCP 工具的参考文档，介绍向 uploads.sh 上传文件并嵌入 GitHub PR/issue 的用法，涵盖 put、attach、截图捕获、稳定 PR/issue 键与各标志、密钥和契约。
elevenlabs-agents
面向 ElevenLabs Agents（旧称 Conversational AI）平台的语音与文本智能体生产指南，覆盖 ASR、轮流发言、LLM、TTS 四段管线调优，讲解配置、工具调用、多智能体转接、渠道接入与测试评估等。
delphi
Gensyn Delphi 信息市场工具集，通过 @gensyn-ai/gensyn-delphi-sdk 的 DelphiClient 列出与筛选市场、查询价格与概率、买入卖出结果份额、查看持仓与交易历史、结算赎回与到期清算，并支持测试网水龙头与跨链充值。
self-healing-agents
Self-Healing Agents 是一套让自主智能体检测自身失败并自动纠正的技能，属于 Agent Skills™。它通过检测—诊断—修复循环，对瞬态、结构、模型与不可恢复四类错误分别采取退避重试、策略变异、备用模型和优雅降级，目标是在生产环境中提升任务完成率。
finding-arbitrage-opportunities
该技能用于实时检测中心化交易所、去中心化交易所及跨链市场间的加密货币套利机会，聚合价格、扣除手续费后计算净利润，并识别直接、三角与跨链套利路径。
minecraft-builder-skill
Minecraft Builder Skill 可通过编写 JavaScript 配方程序化生成 Minecraft 建筑，导出原版结构 NBT 文件，并用 Lodestone 预览器查看与迭代。适合智能体创建、导出和预览建筑。
mediaio-generate
Media.io 的图像与视频生成技能，通过当前已安装的 mediaio CLI 提交文生图、图生图、文生视频等任务，并以 CLI 帮助与模型/工作流发现结果为准。
find-skills
find-skills 是一个用于发现和安装智能体技能（agent skills）的技能，帮助用户在提出“如何做 X”“找找 X 的技能”“有没有能做 X 的技能”等需求时，从开放智能体技能生态中搜索、评估并安装合适的技能。
autoskill
autoskill 是 Claude 插件技能，用于分析当前编码会话中的纠正与偏好信号，推断可长期复用的偏好，并针对本次会话中使用的 Skill 提出最小、可回滚的改进建议。适用于用户说"autoskill""learn from this session"等场景。
mcp-expert
MCP Expert 是用于构建与管理 Model Context Protocol（MCP）生态的技能，覆盖服务器开发、工具设计、传输配置、安全、elicitation 与异步任务，帮助设计面向智能体、低 token 消耗且高准确率的工具接口。
meta-plugin-creator
用于为 Claude Code 创建可分享插件包，将技能、智能体、命令、钩子、MCP 与 LSP 服务器打包为可安装单元。适合跨项目或团队分发、通过市场发布、版本化管理复用能力，以及把 MCP 服务器与技能捆绑；不适用于单项目定制或无需分发的个人工作流。
thinking-tools
面向智能体自我反思的结构化思考模式工具，包含三个检查点：整理已收集信息、确认任务贴合度、判断是否真正完成，帮助防止研究不充分、任务偏移和过早收尾。
deeplearning-ai-agentic-research
基于 FastAPI 的研究智能体服务，通过规划智能体与 Tavily、arXiv、Wikipedia 工具编排多步研究流程，并用 Postgres 跟踪任务状态，提供 REST API 与网页界面。
collection-claude-code-source-code
这是一个面向 AI 编程智能体（AI coding agent）的研究型资料集合，聚焦 Claude Code 的内部实现原理与架构参考。该项目汇集了多类代码资料：包括原始 TypeScript 源码（1,884 个文件）、反编译整理的 v2.1.88 源码及配套文档（约 163,318 行）、一个 Python 清洁室架构重写版本 claw-code（109 个文件），以及一个轻量的多模型提供商重实现 nano-claude-code（约 30 个文件）。它主要用于理解智能体的架构模式、工具系统、记忆管理以及多智能体协作方式，从而为构建自己的 AI 编程助手提供参考。资料涉及的核心内容包括主智能体循环（query 函数）、40 多种按类别组织的工具系统定义、分层记忆系统、斜杠命令体系，以及用最小 Python 实现、多提供商适配、自定义工具、多智能体协调、记忆增强、技能学习和令牌限制处理等示例。项目以源码阅读为主，仅 Python 重实现在运行时需要安装依赖，暂未提供关于收费、价格、平台支持范围或运行效果的确切信息。
agent-generator-tutor
面向目标驱动智能体生成器与评估系统的交互式教学技能，提供14课结构化课程，含练习与测验，通过 GeneratorTeacher 加载并跟踪学习进度。
harness-step1-create-agents-md
Harness Engineering 第一阶段技能：扫描现有项目，生成约100行的 AGENTS.md 目录文件与完整 docs/ 知识库结构，让 AI 更好地理解项目。
distilly
Distilly 是一个用于为个人智能体建立“人物档案”的技能：可先设置所有者档案（首次运行“认识我”），也可蒸馏同事、关系对象或名人，生成可被主机加载的技能并支持后续演进与管理。
skill-creator
用于创建和迭代改进技能（SKILL.md）的辅助技能：帮助撰写新技能、修改现有技能，并设计能准确触发技能的 description。