add-skill-installer
通过 npx add-skill 从任意 Git 仓库安装 Agent Skills 到本机，可指定目标 Agent、技能名称、全局或项目级安装，并支持列出可用技能与 CI 非交互模式。
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 10-24 00:15
智能体与模型
24,689 个结果
netra-evaluation-setup
Netra Evaluation Setup 是一个基于 QA/开发规格文档生成评测数据集的技能：分析规格、从代码中发现 agent span 结构、推荐评测器并映射变量，经用户确认后在 Netra 中创建数据集与评测器。
langchain-rag
LangChain RAG 技能，用于构建检索增强生成系统，覆盖文档加载、文本切分、OpenAI 嵌入、向量存储、检索与生成全流程，提供 Python 与 TypeScript 示例。
ln-004-agent-config-sync
将 Claude Code 的技能与 MCP 配置同步到 Gemini CLI 和 Codex CLI 的独立工具，通过创建符号链接共享技能、复制并转换 MCP 设置，支持干跑、备份和非破坏性合并。
lightning-llm-gateway
通过 Lightning AI 模型 API / LLM 网关统一调用多家托管大模型（OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini、开源权重模型），一套 API、一份账单。用 Python 的 lightning_sdk.llm 导入 LLM，支持 chat、流式输出、多轮会话、图片输入与模型元数据查询。
rag-skills
面向 LlamaFarm RAG 组件的技能包，提供 LlamaIndex、ChromaDB 与 Celery 的框架特定最佳实践和代码审查清单，覆盖文档摄取、检索、嵌入与性能。
td-task-management
td 是面向 AI 智能体的极简命令行任务管理工具，用于跨上下文窗口跟踪任务、记录进度、交接状态并保留决策记忆。单二进制、SQLite 本地存储（.todos/），无需服务器，可与任意 AI 工具配合使用。
claude-code
中文介绍正在整理，稍后补充。
codex-ollama
用于在 Codex 环境中安装并配置本地 AI Ollama 的技能，触发语句为「安裝 Ollama」「本地 AI」。资料提供下载地址、拉取模型与运行测试命令，以及通过 codex mcp add 让 Codex 调用的方式与回报要求。
botconversa
BotConversa 聊天机器人平台的集成技能，借助 Membrane CLI 管理数据、记录并自动化工作流，可用自然语言调用预置动作与 BotConversa 交互。
overledger
Overledger 集成技能，通过 Membrane CLI 连接 Quant Network 的 Overledger 区块链操作系统，用于管理数据、记录并自动化工作流，适合需要与 Overledger 数据交互的场景。
paragon
Paragon 集成技能，通过 Membrane CLI 连接 Paragon 客户数据平台，用于管理数据、记录并自动化工作流，适合需要与 Paragon 数据交互的场景。
aep-build
aep-build 是一个自动化功能实现技能：在隔离的 git worktree 的 feat/<name> 分支上，自主完成一个功能的实现、评审、测试、创建 PR、处理反馈并合并，全程无需用户交互，以工作区智能体而非对话形式运行。
aep-envision
aep-envision 是智能体工程模式工作流中的前置技能，用于在动手开发前把模糊的产品想法变成精确、可测试的产品定义：先做机会验证（Phase 0），再做产品框定（Phase 1），产出下游智能体读取的 Context Document。
aep-gen-eval
aep-gen-eval 是一个可复用的生成器/评估器设计模式，用于对智能体产出的工件做诚实评估。它把创建工件的生成器与评估它的评估器分离，避免智能体自评时过度肯定自己的产出。
aep-scaffold
aep-scaffold 用于为智能体开发搭建项目基础设施：可为新项目生成 monorepo，或对已有项目做幂等的审计、确认、收敛，修复漂移并补齐 OpenSpec、工作区钩子与 BDD e2e 测试技能。安装 AEP 本身用 /aep-onboard。
hz-xr-simulator-control
该技能用于把 Meta VR 与 Horizon OS 模拟器相关工作路由到正确的 metavr 命令组，并通过 metavr xrsim 驱动已运行的 Meta XR Simulator，涵盖运行时、设备、输入、环境、图层与录制等操作。
azure-ai
Azure AI 技能，覆盖 Azure AI 搜索、语音、OpenAI 与文档智能等服务，支持全文/向量/混合搜索、语音转写与合成、OCR 等，可通过 Azure MCP 工具或 CLI 使用。
using-jev
jev 是决策模型而非文本生成器，CLI 接收文本或 JSON 状态加类型化问题，返回可校准概率与类型化答案，便于脚本、CI、流水线或智能体按退出码分支。
arcgis-pro-automation
通过 arcgis-mcp-bridge 在本地受控执行 ArcGIS Pro 与 ArcPy 工作流：检查 .aprx 工程和文件地理数据库、运行地理处理、验证输出。需 Windows、已授权 ArcGIS Pro 及可导入 ArcPy 的桥接解释器，不驱动可见 UI，也不管理 ArcGIS Online 或 Enterprise。
error-recovery
error-recovery 是一个用于 AI 智能体的错误恢复技能，当反复修复失败、智能体陷入循环或复杂度不断增加却无进展时触发，通过失败计数与分级升级机制强制停止无效重试。
paid-ads-chatgpt
NotFair 插件中的付费广告工作流技能，用于在不预设广告库存、账户权限或平台能力的前提下，规划与审查 ChatGPT Ads 实验。
paid-ads-integrations
NotFair 付费广告集成技能，用于发现、连接并核验付费广告集成及其实际能力，适用于连接广告账户、配置广告 MCP 或检查集成状态等场景。
paid-ads-linkedin
NotFair 插件中的 LinkedIn 广告技能，用于通过 NotFair MCP 审计、诊断、规划并安全操作已连接的 LinkedIn Ads 账户，并提供基于导出的回退方案。