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。
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 10-22 00:14
智能体与模型
24,443 个结果
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。
skill-link-check
skill-link-check 是一个用于审计 AI 技能目录布局的 Skill，检查 .agents/skills 与 .claude/skills 之间的一致性，适用于技能缺失、重复、未加载或两处不一致的情况，只报告问题不自动修改文件。
model-hierarchy
model-hierarchy 是一个用于 AI 智能体成本优化的技能，核心思路是把任务按复杂度分类，路由到能胜任的最便宜模型：常规任务用 Tier 1 廉价模型，中等任务用 Tier 2，复杂推理用 Tier 3，并给出模型价格表、分类算法与降级/升级沟通话术。
harness-engineering-zh
Harness Engineering 是一套为 AI Agent 友好代码库搭建和改进工程底座的方法，它将 Harness 类比为项目中的操作系统：Model 是 CPU，Context 窗口是 RAM，Harness 则是操作系统。该技能用于为新项目或空项目设置 Agent 工作环境，创建 AGENTS.md 或 CLAUDE.md，设计 docs/ 信息架构，添加 Lint 规则与架构约束，搭建 Eval 与反馈循环，并处理多 Agent 架构、长运行任务、循环运行与跨会话记忆等场景。其核心原则是从简单开始，仅在必要时增加复杂度，把每个 Harness 组件视为对模型能力边界的假设，并持续压力测试这些假设，为删除而构建。技能包含项目设置、Context 工程、约束与护栏、多 Agent 架构、Eval 与反馈、长运行任务、循环、记忆、诊断等层级，并针对新项目设置、Agent 表现不佳的诊断、现有项目逐步改进等不同触发场景给出对应工作流。
bmad-init
BMAD Init 是 BMAD 规划工作区的初始化技能，用于交互式选择规模自适应 TRACK（Quick Flow / BMad Method / Enterprise），并搭建输出文件夹与种子文档。它只做规划脚手架，不编写应用代码、不运行测试或构建。
byted-marketing-agent-trending-list
字节跳动 AgentKit 示例中的趋势榜单技能，用于获取行业热点话题挑战与热榜事件数据。支持话题趋势与热榜事件两种维度，可通过 /trending 手动触发，需配置火山引擎访问凭证。
google-cloud-speech
Google Cloud Speech 是面向媒体制作的语音服务技能，涵盖 Cloud Speech-to-Text（转写、字幕）与 Cloud Text-to-Speech（语音合成、定制声音），适合已有 GCP 基础设施、需要治理与规模化语音处理的场景。
tavus-replica-video
用于制作 Tavus AI 真人视频与实时虚拟人对话的技能：支持 Face/Replica 形象训练、PAL/Persona 行为配置、异步视频生成与 CVI 实时会话，并强调肖像同意与合规披露。
duvo-cli
Duvo 官方命令行工具 @duvoai/cli，用于在终端调用 Duvo 公共 API，支持脚本化与自动化管理智能体、运行、用例、队列等资源，并提供 duvo api 低层接口。
ship-roadmap
ship-roadmap 是 agentic-workflow 中的路线图自动驾驶技能：一次调用推进一个阶段，按计划、实现、审查、开 PR 的循环执行，默认由人工合并，--fullauto 仅在本次调用内生效。
Hedera Plugin Creation
用于创建扩展 Hedera Agent Kit 的自定义插件，添加代币、账户、共识服务、智能合约等 Hedera 网络交互工具。基于 TypeScript，使用 @hashgraph/hedera-agent-kit 与 @hiero-ledger/sdk，工具类继承 BaseTool 并遵循七阶段生命周期。
memory-persistence
Memory Persistence 是一个为 AI 智能体提供跨会话记忆能力的技能，属于 Agent Skills™（由 googleadsagent.ai™ 提供）。它通过会话结束时的钩子保存关键上下文、会话开始时重新加载，把原本无状态的推理调用转变为有状态、可持续改进的系统。该技能基于驱动 Buddy™ 的生产级记忆系统，使用 Cloudflare KV 作为持久化存储。每次对话后，系统会提取实体（如活动、指标、用户偏好、已做决策）、生成会话摘要，并按用户和会话为键存储；下次对话时检索最相关的记忆并注入上下文。记忆分为实体级、会话级和模式级三种粒度。
cross-river
Cross River 是一家提供银行即服务（BaaS）的技术基础设施公司，为其他企业提供 API 与工具以嵌入金融服务。该技能通过 Membrane CLI 连接 Cross River，用于管理联系人、交易、任务、发票等数据并自动化工作流。
google-dialogflow
Google Dialogflow 集成技能，通过 Membrane CLI 连接 Google Dialogflow，管理数据、记录并自动化工作流，适用于需要与 Dialogflow 数据交互的场景。
continuous-llm-red-teaming-with-promptfoo
将 Promptfoo 与 DeepTeam 接入 CI/CD，对 LLM 应用进行自动化、可重复的红队测试，覆盖 OWASP LLM Top 10、OWASP Agentic 与 MITRE ATLAS 预设，把 LLM 安全当作回归测试，在提交时重跑对抗套件并在安全行为回退时使流水线失败。
cut-mistakes
cut-mistakes 是视频剪辑流程中的第二个智能体（Agent 2），运行于 cut-silences 之后，专门从口播（talking-head）录像中找出并删除口头错误。它能识别口吃与重复词（如“the the”“I- I-”）、立即重复的词、中途放弃并重新开始的短语（false start），以及重新录制某一行的重录片段（retake，保留干净版本、删除失败版本）。该工具采用“先审后剪”的审查门控模式：先提出每一处剪辑候选，附上上下文和理由等待批准，然后仅通过 ffmpeg 渲染获批的剪辑。使用它需要一份词级（word-level）转录文本。说明资料中未提供收费、价格、平台支持范围等信息。
pair-trade-screener
配对交易筛选器（Pair Trade Screener）是一个统计套利工具，用于识别和分析配对交易机会。它通过相关性与协整检验，在同一行业内寻找具有长期均衡关系的股票对，计算价差 Z 分数并生成入场/出场信号与市场中性仓位建议。
testing-skills-with-subagents
面向技能（skill）编写者的测试方法：把 RED-GREEN-REFACTOR 循环用于流程文档，通过子代理压力场景验证技能在压力下是否被遵守、能否抵御各类合理化借口，适用于纪律性、有执行成本的技能。
token-saver-context-compression
面向 agent-studio 的搜索感知上下文压缩技能，结合 pnpm 混合检索与 token-saver Python 压缩脚本，在保留可溯源证据的前提下降低 token 消耗，并通过 MemoryRecord 持久化提炼结果。
seedance-prompt
为 Seedance 2.0 视频生成模型撰写产品宣传动画提示词的技能，可生成 15 秒一镜到底的动态影像提示词，支持 Apple、Microsoft、Bauhaus、Vercel 四种美学风格，并支持垫图（参考图）模式与即梦 Dreamina CLI 视频生成。
dispatching-parallel-agents
一种并行子智能体调度技能：当存在 2 个以上彼此独立、无共享状态或顺序依赖的任务时，可将每个独立问题域分派给一个拥有隔离上下文的专门智能体，并让它们并发工作。
promptfoo-provider-setup
Promptfoo 的 Provider 配置技能：把真实系统（模型、HTTP API、本地 Python/JavaScript 代码）接入 Promptfoo，完成请求与鉴权映射、响应解析、OpenAPI 配置，并用最小化的冒烟测试验证连接可靠性。