codex-build
codex-build 是一个编排型技能：由当前智能体担任编排者，OpenAI Codex（codex exec）担任编码者。编排者负责任务排序、撰写简报、逐行审查 diff、运行测试门禁与提交，不写产品代码；Codex 负责编写功能代码、测试与重构。
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 10-23 00:13
智能体与模型
24,552 个结果
mailchimp-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Mailchimp 邮件营销的技能，覆盖活动创建与发送、受众与订阅者管理、分群和效果分析，需先连接 Rube MCP 并通过 OAuth 建立 Mailchimp 连接。
hermes
用于自托管、安装、配置、运维和排查 NousResearch Hermes Agent 的技能包，提供命令校验、Slack 网关、Kanban、委派子代理、插件与工具、记忆与计划任务等参考文档和检查脚本。
ops-fires
ops-fires 是面向生产事故的运维仪表盘技能，可读取 ECS 健康状态、Sentry 错误与 CI 失败，按严重程度分类展示，并支持确认后派发修复智能体。需配置 AWS 与 Sentry 凭据。
ev
ev 是一个面向智能体的家庭物品清点工具，用对话方式记录、查找和整理家中物品（架子、抽屉、箱子、储藏室、汽车等）。提供 CLI 与 MCP 两种入口，输出一行式 JSON，便于智能体解析并执行移动、分类、丢失、打包清单等操作。
aim-write
aim-write 是一个通过 MCP 的 memory_write_page 工具，向 ai-memory 实例手动写入持久化 wiki 页面的技能，适用于记录决策、规则、坑点、模式与契约等需要长期保留的规范知识。
mobile-harness
面向智能体的便携式 Android 与 iOS 设备控制工具，通过 Mobilerun 实现点击、滑动、截图、应用操作等自动化，支持云设备与本地 ADB/Portal 连接。
service-omni-permission-set-assign
用于为已创建的 Omni 代理用户批量分配所需权限集的 Salesforce 技能。默认分配 Omni_Agent 权限集，通过 SOQL 检测缺失项后以 Data API POST 创建分配，支持幂等、非破坏性写入与运行前安全校验。
service-omni-skills-based-routing-configure
用于让坐席可通过 Omni 基于技能的路由（SBR）被路由：确保存在 Omni Skill，并通过经典 Omni-Channel 的 SkillUser 关联将其分配给每个活跃坐席。
stitch-mcp-get-screen
Stitch MCP 的 get_screen 技能，用于获取指定 Stitch 屏幕的完整输出，包括 HTML 源码下载地址、截图地址、尺寸与设备类型，是 Stitch 设计转代码流程中的取件步骤。仅在用户明确提到 Stitch 时使用。
engram-cultural-norms
Engram 贡献者与智能体使用的文化与协作规范技能，用于在开始实质工作、评审改动或定义团队约定时统一产品一致性、质量与协作方式。
mini-context-graph
mini-context-graph 是一个持久化、可累积的知识库技能，结合 LLM Wiki 模式与结构化知识图谱。文档只需摄入一次，LLM 负责撰写并维护 Markdown 维基页面，Python 工具负责存储、去重与遍历，支持带证据引用的查询。
cursor-best-practices
Cursor 使用最佳实践技能，提供规则、命令、技能、子代理、忽略文件、Agent 安全、工作流与社区资源的结构化参考与模板，适用于初始化 .cursor 目录、编写规则、配置忽略文件及使用 Agent 模式等场景。
agent-council
用于创建和管理带 Discord 绑定的自主 AI 智能体的技能，适配 OpenClaw 2026.3.x，支持通过原生 CLI 与脚本创建智能体、绑定 Discord 频道、设置定时任务与频道分类归属。
mcp
用于在 Claude Code 中创建与管理 MCP（Model Context Protocol）服务器的指南，介绍如何添加自定义工具、连接外部服务并实现项目专属自动化。
last-mile-delivery
面向末端配送与城市物流优化的技能，提供成本、服务、效率指标体系，配送密度分析、时间窗优化、微履约与暗店选址及投资回报测算的方法与示例代码。
game-changing-features
一个产品战略思考技能，从“10倍价值”视角寻找高杠杆功能机会。它要求先理解现有价值，再按大、中、小三档规模挖掘机会并逐项评分排序，输出到指定文档而非对话中，只做策略不写代码。
add-skill-installer
add-skill-installer 是一个通过 npx add-skill 从任意 Git 仓库安装 Agent Skills 到本机的命令行工具，支持 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、GitHub Copilot、Roo Code、Antigravity 等编码代理，可指定全局或项目级安装。
progressive-disclosure
将过长的技能文件、CLAUDE.md 或规格文档拆分为入口文件加按需加载的兄弟文件，通过渐进式披露减少每轮对话都要付出的上下文成本。
gastown
Gas Town 是面向 Claude Code 的多智能体编排技能，用于把工作分派给多个 AI 工作者并跟踪进度。用户通过对话下达指令，由技能代为执行 gt、bd 等命令，管理 convoy、polecat、crew、rig 等概念。
mcp-builder
mcp-builder 是一份用于创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的开发指南。MCP 服务器通过设计良好的工具，让 LLM 能够与外部服务交互。该指南以「服务器质量取决于其帮助 LLM 完成真实世界任务的能力」为核心衡量标准，将开发流程划分为四个阶段：深度研究与规划、实现、审查与测试、创建评估。指南推荐使用 TypeScript（配合官方 SDK）或 Python（FastMCP）作为开发语言，远程服务器使用 Streamable HTTP 传输，本地服务器使用 stdio。内容涵盖 API 覆盖与工作流工具的权衡、工具命名与可发现性、上下文管理、可操作的错误信息、输入/输出 Schema 设计、工具注解（readOnlyHint、destructiveHint 等）、代码质量检查、使用 MCP Inspector 测试，以及创建 10 道评估问题的 XML 格式规范。适用于需要为 LLM 构建外部服务集成工具的开发者。
find-tool
find-tool 是一个用于寻找、比较并推荐当前工具、软件包、库、CLI、VSCode 扩展、智能体技能、数据库或基础设施选项的技能，强调用最新的第一手证据选出最符合用户实际约束的方案。
llm-council-decision-framework
LLM Council 决策框架是一个把单一问题转化为五种独立专家视角，再经过互相评审并最终综合出建议的决策工具。它基于 Andrej Karpathy 的 LLM Council 方法论，最初由 Ole Lehmann 构建，作为 Claude Code Skills 集合中的一个技能使用。该框架通过三个阶段运作：5 位不同认知风格的顾问独立分析问题、互相评审彼此的建议、由主席给出最终裁决，突出共识、冲突与行动项。它适用于高风险的策略决策、权衡不明显的多选项评估、重大承诺前的假设压力测试，以及为已拟定的计划获取外部视角。不适合有唯一正确答案的事实性问题、创意生成任务（写作、编码）、简单处理任务（总结、格式化），以及情感上已下决心的事。安装方式包括直接把 SKILL.md 放入 Claude 技能目录，或在对话中让 AI 自动安装。使用时通过自然语言触发，如“council this”“run the council on”“pressure-test this”等，支持自定义顾问角色、加权视角、限时决策、多轮迭代、预演失败分析和并行比较模式。
h3-prompt-writing
MiniMax H3 分镜/视频提示词底座技能，用于将需求改写成 T2VA、I2VA、FL2VA、L2VA、Ref2VA 五种结构化提示词终稿，含字段规范、关键帧对齐、参考标签、两级时间轴与状态账本，适合任意 H3 提示词创作与多参考连续分镜。