tauri-mcp-testing
面向 Tauri 应用的端到端测试技能，通过 Tauri MCP 服务连接运行中的 Tauri 应用，进行会话管理、WebView 交互、IPC 调用测试与调试日志读取。
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
24,556 个结果
pipeline
Pipeline 是一个将多个智能体按顺序或分支工作流串联起来的技能，让上一个智能体的输出成为下一个智能体的输入，类似面向 AI 智能体编排的 Unix 管道。支持顺序、分支、并行后合并等结构，内置审查、实现、调试、研究、重构、安全等预设管道。
ultragoal
Ultragoal 是 oh-my-codex 中的持久化多目标规划与执行工作流，基于 Codex goal 模式产物，在仓库内维护 brief、goals 与 ledger 等工件，支持创建目标、顺序执行、检查点、显式纠偏与最终质量门禁。
uni-agent
统一智能体协议适配层，用一套 API 调用 ANP、MCP、A2A、AITP 等多种 Agent 协议，支持跨协议通信、工具连接与能力发现，可通过 CLI 或 Python SDK 使用。
melech-distill-need
Melech Distill Need 是一个用于在动手构建之前澄清真实需求的技能。它把用户的请求视为“提议的解决方案”而非最终任务，通过追问、检查上下文、排查已有方案，帮助区分字面请求、真实目标与约束，并给出 1–3 条通往同一结果的不同路径供用户选择。该技能可能以“不构建”收尾，强调先对齐结果再决定是否开发。
melech-pre-plan
melech-pre-plan 是一个在制定计划、编写 PRD 或开始实现之前，先与用户对齐可构建设计概念的技能。它强调用户拥有决策权，自身只负责打开真正重要的分支、其余默认处理，并在概念足够共享可构建时停止。该技能通过 light、standard、deep 三档 effort 控制可打开的关键决策数量，并包含问题过滤、通用语言、设计概念对齐、规模门禁、挑战环节等流程，最终输出简短的决策日志而非完整计划。
ag2-quickstart
AG2 Quickstart 是一份从零开始构建最小可用 AG2 Agent 的入门指南。它的核心流程是：安装对应的模型提供商依赖包，选择配置类（如 OpenAIConfig、AnthropicConfig 等），设置提示词，然后调用 agent.ask() 发起第一轮对话，再用 reply.ask() 延续同一段对话以保留上下文。资料覆盖了依赖安装命令（pip install "ag2[openai]" 等）、各提供商的安装包与环境变量对照表、多轮对话的链式调用写法、配置对象的复用与 per-ask 覆盖、以及常见坑点（忘记 await、重复调用 agent.ask() 丢失上下文、硬编码密钥、忽略流式等）。适用于需要快速搭建 AG2 Agent 骨架、不确定该用哪个提供商配置、或需要在保留对话上下文的前提下串联多轮追问的场景。
alterlab-diffdock
基于扩散模型的分子对接技能：用 DiffDock 从 PDB 结构或序列与 SMILES/配体文件预测蛋白-配体结合构象并给出置信度分数，支持单复合物与批量虚拟筛选。置信度仅代表预测可靠性，不等于结合亲和力。
alterlab-torch-geometric
基于 PyTorch 的图神经网络库 PyTorch Geometric（PyG）技能，用于节点/图分类、链接预测、GCN、GAT、GraphSAGE、异构图与几何深度学习，含安装、建图、训练与参考文档。
skill-system-soul
Skill System Soul 是 agent 行为档案系统，用统一档案规范 Claude、GPT、Gemini 等不同模型的默认行为，并提供会话面抽取、双矩阵 soul 状态、版本化演化与回滚能力。适用于采用特定行为模式、比较候选档案、管理演化快照等场景。
model-selection
用于在 SageMaker Hub 中为用户选择基础模型的技能，可查询可用模型与许可证，并确认最终选择。适用于用户询问该用哪个模型、想选择或更换基础模型、提到模型名称或系列，或想在微调前评估基础模型。
agent-vault
agent-vault 是一个本地加密密钥库工具，让 AI 代理在读写 .env、YAML、TOML、JSON、docker-compose 等配置文件时无需接触真实密钥值。文件中只出现 <agent-vault:key-name> 占位符，真实值在写入磁盘时透明还原。
memory-manage
memory-manage 是 catlog22/claude-code-workflow 中的统一记忆管理技能，用于更新项目记忆文件 CLAUDE.md 以及生成 API.md/README.md 文档，并通过交互式路由分发到对应子命令。
setup-ralph-loop
用于为 Claude 驱动的 AFK 执行搭建 Ralph 循环脚本的基础设施技能。当仓库希望在 /execute 周围建立从 HITL 到 AFK 的运行器，并需要有限迭代、显式反馈循环和 GitHub 持久状态时使用。
basecamp-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Basecamp 的项目管理、待办清单、任务、留言板、人员与待办分组操作。需先连接 Rube MCP 并完成 Basecamp OAuth，调用前先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具结构。
brevo-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Brevo（原 Sendinblue）邮件营销任务：管理邮件活动、创建与编辑模板、查看发件人并监控活动表现。需先连接 Rube MCP 与 Brevo 账号。
convertkit-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 ConvertKit（现称 Kit）邮件营销任务，可管理订阅者、标签、广播及广播统计。使用前需连接 Rube MCP 与 Kit 连接，并先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具架构。
miro-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Miro 白板操作，支持看板、便签、框架、分享与连接线等任务，使用前需先搜索工具获取最新 schema。
sentry-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Sentry 错误跟踪与监控操作，可管理问题与事件、配置告警、跟踪发布版本、查看项目与团队信息。使用前需连接 Rube MCP 和 Sentry 连接，并先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取当前工具结构。
zendesk-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Zendesk 任务，覆盖工单、用户、组织与回复操作。使用前需连接 Rube MCP 并激活 Zendesk 连接，且应先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 schema。
find-skills
Find Skills 是一个用于发现和安装开放智能体技能生态中技能的技能，当用户询问“如何做 X”“找一个做 X 的技能”或想扩展智能体能力时，可借助技能 CLI 搜索、评估并安装合适的技能包。
objective
Objective 是 dagster-io/erk 中用于协调多计划、多 PR 目标的技能。它把人可读的 markdown 目标文档与依赖路线图结合，用于跨多个 erk-pr 追踪进度并记录经验。
ops-merge
ops-merge 是一个自主 PR 合并流水线，扫描仓库中打开的 PR，调度子代理修复 CI、解决冲突、处理评审意见，然后合并。支持 --main、--repo、--dry-run、--force 参数，并提供安全护栏与最终报告。
claude-collaboration
面向团队协作使用 Claude Code 的实践指南，讲解技能管理、知识沉淀、版本控制与共享工作流，强调所有技能与命令集中存放在 $CLAUDE_METADATA 仓库并通过符号链接供各项目使用。