bmad-agent-sm
BMAD 方法中的敏捷教练（Scrum Master）智能体，代号 Bob，用于冲刺规划、用户故事准备与敏捷仪式管理。当用户要求与 Bob 对话或请求敏捷教练时使用。
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 10-25 00:14
智能体与模型
24,792 个结果
botlearn-assessment
BotLearn 五维能力自评技能，面向 OpenClaw Agent 提供推理、检索、创作、执行、编排五个维度的随机抽题考试与自评打分，并生成 Markdown 与 HTML 成绩报告。
spring-ai
Spring AI 是将 OpenAI、Azure OpenAI、Ollama 等 AI/ML 模型集成到 Spring 应用中的框架，覆盖 ChatClient、嵌入、RAG、向量存储与函数调用等能力。
model-usage
model-usage 是一个基于 CodexBar CLI 本地成本用量的技能，用于汇总 Codex 或 Claude 的按模型用量，可给出当前（最近）模型或完整模型明细，适合需要从 codexbar 成本 JSON 生成可脚本化按模型摘要的场景。
moltbook
Moltbook 是面向 AI 智能体的社交网络技能，用于发帖、回复讨论、浏览信息流、投票、加入 submolt 社区、关注智能体、语义搜索并跟踪互动数据。适用于用户希望参与 Moltbook、查看信息流、发帖回复或管理智能体形象时。
re-ai-model
AI 模型文件逆向与静态分析技能：解析 ONNX、PyTorch、Safetensors、TFLite 格式，还原网络结构、提取权重，并进行文件级水印与指纹分析，用于模型窃取判定和隐藏载荷检查。
ai-dev-tools-sync
用于在 Claude、Codex 与 GitHub Copilot 之间同步 AI 开发工具配置的技能，覆盖技能、提示词、智能体与指令文件，使各工具在重叠能力上保持一致。
improve-agent
Duvo 的引导式 Agent 改进技能：通过对话循环，从确认目标 Agent、勘察其当前设置、选定改进依据与 Run 范围，到分析并落地改进。分析交由 workflow-debugger，AOP 改写交由 aop-writer，本技能负责编排整个流程。
improve-queue
Duvo 的引导式改进技能，用于优化一个 Queue 及其生产者→消费者工作流。它负责编排整个循环：锁定 Queue、勘察拓扑与积压、确认改进依据与样本范围，再调用 workflow-debugger 分析、aop-writer 改写 AOP，并在用户确认后应用变更。
prompt engineer
Prompt Engineer 是一个用于编写、优化和复用提示词的技能，面向 Claude Code 及其他 AI 系统，帮助把模糊需求转化为清晰、具体、可执行的指令，并支持建立可复用的提示词模板库。
skill creator
Skill Creator 是一个用于创建、搭建、审查和重构 Claude Code 技能的元技能，帮助按规范生成 SKILL.md 结构、元数据、工作流与文档，适合需要扩展 Claude Code 可复用工作流的用户。
mandex
Mandex（mx）是面向 AI 编程智能体的离线文档包工具，可下载一次、本地检索，零速率限制、亚毫秒级延迟，支持 BM25 全文搜索与可选 ONNX 语义重排，并能构建自定义文档包。
design-approval-gate
Design Approval Gate 是一个内部共享技能，用于在生产实现前强制进行设计或方案审批。它规定：未经设计/方案批准，不得编写生产或行为代码；手动模式下需等待用户明确通过，自动模式、Jira 自动/强制、精简热修等命名逃生路径可例外，但必须留痕。
skill-creator
Skill Creator 是一个用于创建和更新 Claude 技能（Skill）的指导型技能。它提供创建有效技能的完整方法论，包括技能结构说明、核心设计原则、渐进式披露设计模式以及从理解需求、规划内容、初始化、编辑到打包的完整创建流程。适用于用户希望创建新技能或更新现有技能以扩展 Claude 能力的场景。
pack-shared
pack-shared 是 Gabriel Lafrance Skills 的内部共享契约包，不是面向用户的技能，官方明确说明不要推荐 /pack-shared。它汇集询问方式、无状态执行上下文、子智能体派发、评审行为以及每个智能体如何开启 PR 等约定，供其他技能按相对路径读取。
pull-requests
用于 Git 拉取请求全生命周期的技能，覆盖创建、评审、响应评审意见与合并四类流程，可根据上下文和用户意图自动选择对应工作流。
dispatching-parallel-agents
该技能用于在存在两个及以上相互独立、边界明确且无共享可变状态或顺序依赖的任务时，通过并行子代理分派来缩短耗时。它强调并行只改变时间，不放松证据、归属与完成要求，并给出分派门槛、任务包内容、执行流程与常见失败模式。
long-task-continuation
用于多步骤、可能跨上下文重置或会话、使用子代理、或在完成前可能丢失状态的任务，提供检查点、可恢复、漂移感知与证据门控的延续纪律。
subagent-driven-development
Subagent-Driven Development 是一种在当前会话中执行书面实施计划的工作流技能，适用于任务大多相互独立、且委派成本低于内联协调成本的场景。其核心做法是：为每个任务派发一个全新的子代理（subagent），任务完成后依次进行两阶段审查——先做规格符合性审查，再做代码质量审查，直到通过为止。协调者负责读取计划、提取任务、维护检查点、执行验证与 Git 提交，并保持自身上下文用于协调工作。
gke-cost-analysis
该技能用于回答与 GKE 成本、优化或账单相关的自然语言问题，基于 GCP 账单详细 BigQuery 导出数据，并说明成本分配与查询方法。
review-prs
用于在 Claude Code 等平台审查一个或多个 GitHub Pull Request 的技能：逐条读取 PR 上下文，做意图与代码两轮审查，并把发现以行内评论和 suggested change 形式发布到对应 PR 上。
markitdown
基于微软 markitdown 的命令行工具与技能，用于把 PDF、Word、Excel、PowerPoint 等文档转换为结构化 Markdown，便于作为 LLM 输入。保留标题、表格、列表、链接、幻灯片备注、工作表名等结构，但不做 OCR，扫描件与图片会得到空输出。
claude-code-bash-patterns
面向 Claude Code Bash 工具的系统化使用指南，涵盖命令链、并行执行、HEREDOC、输出处理、条件判断、Hooks 自动化以及 Git 与 CI 工具集成等实践模式。
pytorch-model-trainer
pytorch-model-trainer 是 ML Training 领域的自动激活技能，在请求中提及“pytorch model trainer”或询问相关模式与最佳实践时触发，提供 PyTorch 模型训练的分步指导、配置与代码生成及验证。