autonomous-orchestrator
autonomous-orchestrator 是一个自主元编排技能，作为用户的自主代理，持续发现工作、派发智能体、监控进度、审查结果并管理任务全生命周期，适用于多智能体并发协作场景。
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
24,693 个结果
ai-integration
一个用于在应用中集成 AI/LLM 能力的技能（Skill），涵盖聊天界面、流式响应、RAG 检索增强、向量搜索与函数调用等实现流程。资料来源为 AI 集成实施指南，含脚本与参考文档。
audio-producer-agent
audio-producer-agent 是一个用于制作单人口播音频的技能，可生成有声书、旁白、配音、广告、品牌短音和冥想音频。它整合 Gemini TTS、ElevenLabs 或 OpenAI TTS 生成语音，Lyria 生成背景音乐，并用 FFmpeg 混音合成。对话类内容需改用 podcast-producer。
dotnet-upgrade
dotnet-upgrade 是 midudev/autoskills 中一组可直接使用的提示词，用于 .NET 框架升级的分析与执行，覆盖项目评估、升级排序、目标框架选择、NuGet 依赖、CI/CD、测试验证、破坏性变更、版本控制、文档沟通与工具自动化等环节。
tooluniverse-antigravity-plugin
ToolUniverse 的 Google Antigravity 插件，用于在 AGY / Antigravity IDE / Antigravity 2.0 中安装、配置、验证、更新、固定、卸载或排查该插件。它通过 MCP 服务器提供 1000+ 科学工具与 120+ 研究技能，并自动配置。
artifact-lifecycle
artifact-lifecycle 是框架内所有构件（技能、智能体、钩子、工作流、模板、模式）的统一生命周期管理技能，作为多阶段工作流 skill-lifecycle.md 的便捷封装，用于创建、更新、废弃和检查构件。
consensus-voting
面向多智能体决策的拜占庭共识投票技能，提供投票协议、冲突解决与达成一致的算法，并包含双完成门协议，用于在关闭议会或多智能体任务前要求至少两个智能体独立确认完成。
task-management-protocol
面向 Claude Code 的任务管理协议技能，规范任务同步、进度跟踪与跨会话上下文交接。通过 TaskList、TaskGet、TaskCreate、TaskUpdate 等原生工具，让智能体在开始、执行、完成各阶段更新任务状态与元数据，避免重复工作与上下文丢失。
zapier
Zapier 工作流自动化 API 的中文使用说明，涵盖密钥校验、列出已暴露动作、用自然语言执行 AI Action、参数提示、预演以及 V1 动作执行，适合需要把 Zapier 已配置动作接入自动化流程的开发者。
openfort-embedded-wallet
Openfort 嵌入式钱包（Embedded Wallet）集成技能，用于在 React、React Native、iOS、Unity 及原生 JS/TS 应用中接入客户端钱包，抽象私钥与助记词，支持 EVM 与 Solana。资料涵盖各平台 SDK 选型、安装命令、Provider 配置、认证与恢复方式。
elevenlabs-agents
ElevenLabs Agents Platform 是用于构建生产级对话式 AI 语音智能体的平台，整合 ASR、LLM、TTS 与专有轮次模型四大组件。支持 32+ 语言语音识别、5000+ 音色与 31 种语言语音合成，并提供 React、JavaScript、React Native、Swift SDK 以及 CLI 和 API 三种集成路径。可用于客服语音智能体、IVR 系统、电话集成（Twilio、SIP）、RAG 知识库、MCP 集成及合规语音系统等场景。
ralphify-spec
ralphify-spec 是一个技能，用于把自然语言的重复性或迭代性任务描述，转换成可运行的 ralphify ralph 目录（含 RALPH.md 与可选脚本），并给出建议的运行命令。
autonomous-agent-readiness
用于评估代码库是否适合自主智能体开发的技能，按沙箱隔离、数据库独立性、环境可复现、会话独立、结果导向、可验证输出、成本意识等维度打分并给出改进建议。
remember
remember 是 radimsem/remindb 提供的长期记忆前端路由技能。当用户以自然语言要求保存或回忆内容且已连接 remindb MCP 服务器时使用，读写分别交给 memorize 和 remind。无服务器时该技能不适用。
coordinator
协调多个 worktree 智能体的编排型技能：通过 workmux CLI 派发、监控、通信并合并各自在独立 git worktree/分支中运行的 Claude Code 会话，本身不直接实现任务。
memory-management
Claude Recall 的持久记忆管理技能，让 Claude 跨会话记住规则、纠正与偏好，避免重复犯错。提供加载、存储、搜索、删除四个 MCP 工具，并支持自动捕获与技能生成。
persistia-memory-for-claude-code
Persistia 为 Claude Code 提供跨会话的自我更新持久记忆，通过创建 _brain/ 目录跟踪项目上下文、技能、任务与运营数据，并利用 git diff 仅更新变更内容以节省 token。
kodiak-strategy
KODIAK v7.0.0 是一个面向 SOL 单一资产的自动交易策略技能，核心特点是扫描器负责入场信号、DSL 负责全部离场管理。策略采用三模式生命周期（HUNTING 扫描、RIDING 持仓、STALKING 等待重载），每 3 分钟扫描 SOL，综合 4h 趋势、1h 动能、聪明钱、资金费率、持仓量、成交量等多维信号打分，最低 10 分才入场，最高约 18 分。杠杆被限制在 7x 以内，单账户最多 1 个 SOL 仓位，保证金按信心分数 20%–30% 分配。版本 7.0.0 将原来的 openclaw-CLI 子进程与 mcporter 子进程迁移为进程内运行时，并提供 runtime.yaml 配置、cron 安装、启动自检等流程。该技能面向自动化的加密资产量化交易场景，风险规则明确，但实际收益不保证。
agent-builder
Agent Builder 是一款用于为任意领域设计与构建 AI 智能体的技能（Skill）。适用于用户希望“创建智能体”“构建助手”或“设计 AI 系统”，以及想理解智能体运行原理的场景。其核心理念是：模型本身已经知道如何成为智能体，开发者的任务是不要挡路。智能体并非复杂工程，而是一个简单的循环——模型看到上下文与可用能力，决定行动还是回应；若行动则执行能力、追加结果并继续，若回应则返回用户。该技能将智能体拆解为三大要素：能力（能做什么，建议从 3-5 个原子动作起步）、知识（知道什么，按需注入而非前置加载）、上下文（发生过什么，需保护其清晰度）。资料强调渐进式复杂度，从基础能力、规划、子智能体到技能，多数智能体无需超过第二级。架构与编排指导为提供商无关，但附带的 Python 起步代码使用 Anthropic SDK 与 Anthropic 模型配置，更换提供商时需调整实现层。附带资源包括 agent-philosophy.md、minimal-agent.py、tool-templates.py、subagent-pattern.py 及 init_agent.py 脚本，按需加载。Python 资源为学习示例，非安全边界，其 shell 能力默认需用户批准，生产系统仍需隔离、最小权限与审计日志。
context-engineering
context-engineering 是一个面向 AI 编码智能体的补充上下文协议技能，适用于仓库中已存在 CLAUDE.md / AGENTS.md（或等效配置文件）的场景。其核心目标是让执行任务的智能体在动手修改代码前，先读取并遵守仓库既有的约定、模式与约束。协议包含四部分要求：改动任何文件前先读取 CLAUDE.md / AGENTS.md；按来源区分信任等级，仓库源码视为可信，配置文件、测试夹具与种子数据需先验证，用户提供的内容（issue、评论、外部 API 响应）视为不可信并需在边界处校验；当执行计划与仓库约定冲突时不得默默取舍，而要明确暴露冲突并说明，除非计划明确以理由覆盖，否则遵循仓库约定；写新代码前先在代码库中搜索 3 个以上同类模式示例，复用已有 helper、工具与抽象，若找不到示例则需重新考虑该模式是否正确。该技能强调违反已文档化的约定即使代码可编译、测试通过也属于 bug。
azure-ai-projects-dotnet
Azure.AI.Projects 是面向 .NET 的 Azure AI Foundry 项目高级 SDK，为项目级操作提供统一的高层客户端。通过 AIProjectClient 入口，可管理智能体（Agents）、连接（Connections）、数据集（Datasets）、部署（Deployments）、评估（Evaluations）、评估器（Evaluators）、索引（Indexes）以及遥测（Telemetry），并可通过 GetPersistentAgentsClient() 获取底层智能体操作客户端。安装需添加 Azure.AI.Projects 与 Azure.Identity 包，版本化智能体与底层智能体操作另有可选预览包。使用 DefaultAzureCredential 进行认证，通过 PROJECT_ENDPOINT、MODEL_DEPLOYMENT_NAME 等环境变量配置。支持创建并运行持久化智能体、上传数据集、创建 Azure AI Search 索引、运行评估，以及获取 Azure OpenAI 聊天客户端。
orbit
Orbit 是面向 nexus-autoloop 的自主循环运行器生成与审计工具。它把目标转化为可度量的循环契约、脚本集与可回滚的执行路径，用于生成 nexus-autoloop 脚本集、把 pdm 计划项或冲刺硬化成 goal.md / LOOP_PLAN.md、审计运行中或已完成的循环、从状态漂移中恢复，以及做故障前健康检查。核心契约要求按工作流阶段顺序执行、记录证据与理由、不直接修改代码、以“每完成任务的成本”而非每 token 成本作为主要效率指标，并强制有界自主：每个循环声明限制、升级路径与审计轨迹。生成脚本须外置大于 1KB 的工具输出、在工具 schema 中声明终止状态、由外部强制终止（迭代上限/超时/预算），不得依赖智能体自评；重试、超时与熔断器构成单一韧性单元。工作流为 INTAKE→CONTRACT→CLASSIFY→PRE_FLIGHT→GENERATE_OR_AUDIT→VERIFY→HANDOFF→COMPLETE→LEARN，支持 plan、generate、contract、audit、recover、ralph 等配方，以及 GENERATE/AUDIT/RECOVER/PROACTIVE_AUDIT 请求模式。
rally
Rally 是一个面向 Claude Code Agent Teams 与 Codex CLI Subagents 的并行编排调度技能，主要用于启动、管理和协调多个会话并发执行任务。它适用于存在 2 个以上可安全并行、无共享可写文件的工作单元，且协调开销合理、并行加速比值得付出的场景。Rally 的核心职责是编排而非亲自实现代码，它会先完成 ownership_map（每个可写文件只有一个所有者，避免静默合并冲突），再通过 TeamCreate 创建团队、分配任务、监控进度并在收尾时进行对账与验证。它建议从最小可行团队起步（3-5 人为规划偏好而非下限），不超过 8 人，并强调专业化分工优于重复劳动、枢纽辐射模式、delegate 模式以及每个 teammate 使用独立 git worktree 隔离。Rally 还内置了收敛检测、扇入超时、验证容量护栏、成本护栏与并行学习机制（TES 评分用于调整默认值）。
spree-fulfillment
Spree 6 履约（Fulfillment）技能，整理货物送达客户相关的模型与流程，包括履约单 ful_、配送方式、配送区域、配送配置、起运组、拆分与标签等，供开发 Spree 电商履约功能时参考。