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找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。

更新于 10-26 00:15

智能体与模型

24,822 个结果

relay-dispatch

Relay Dispatch 是 dev-relay 技能集中的任务派发工具，用于通过 worktree 隔离将实现任务委派给执行器。它支持前台阻塞式运行和后台分离式运行，可并行处理相互独立的任务，也支持在评审结果为 changes_requested 后对同一运行进行重新派发。派发前需由 /relay 源门选择路由，要求存在 Git 检出，并需提供派发提示词与必需的 rubric 文件。支持的执行器包括 codex、claude、opencode、pi、antigravity、cursor 和 cline，可通过参数选择执行器与模型。派发本身不初始化 Git、不提交、不发布、不记录验证结果，这些生命周期操作由 relay-recover 负责。

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pm

PM 是 SuperClaude 框架中的项目管理智能体模式，通过 PDCA 循环（计划、执行、检查、改进）管理开发过程，并配合置信度检查与上下文持久化机制。它在会话开始时自动激活，读取已有上下文（docs/memory/、TASK.md、KNOWLEDGE.md）并向用户报告上次会话摘要、当前进度、下一步计划与阻塞问题。执行前会从五个维度评估置信度：是否存在重复实现（25%）、是否符合架构（25%）、是否核实官方文档（20%）、是否查阅开源参考（15%）、是否定位根因（15%）；总分达到 90% 立即执行，70-89% 需提出替代方案并进一步调查，低于 70% 则停止并收集更多信息。适用于任务规划、开发过程跟踪与项目知识沉淀。

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session-profiler

Session Profiler 是一款用于分析和调试 Hermes 会话的本地工具，能够把一条 Hermes 主会话记录及其子智能体记录，转换成可查询、可视化的事件分析产物。它通过统一封装脚本 sp 运行，解析 JSONL 转写记录后生成 events.parquet、events.csv 和 agents.json，并记住最近解析的工作目录。它提供 brief、agent-summary、costs、slowest-tools、tool-breakdown、inference-vs-tool、errors、turns、timeline、events 等多种查询命令，帮助定位慢路径、失败调用、工具与推理耗时分布以及子智能体委派情况。它还能生成净化的时间线目录 toc.json/toc.md 和确定性观察报告 review.md，并导出可供 Perfetto 打开的 trace.json.gz 追踪文件。适合用于会话复盘、性能排查、成本估算、工具调用优化和保留经验教训等场景。

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tasks

「tasks」是一个面向 AI 智能体的任务管理技能，用于在编码项目中按步骤推进复杂任务，并把上下文持久化到项目文件里。当用户说出类似「Begin task: <task name>」的指令时，智能体应读取该技能说明，按约定在项目根目录的 .agents/tasks/<task name>/ 文件夹下维护一组任务文件：CURRENT_DESIGN.md（代码库相关部分的详细说明）、PLAN.md（高层改造计划）、TODOs.md（按顺序编号的待办清单）、STEP-<N>.md（每一步的状态、子步骤与笔记）、KNOWLEDGE.md（项目注意事项与用户反馈）。其核心规则包括：一次只推进一个 TODO；完成子任务后立刻在对应 STEP 文件中标记；不得使用智能体的 todos 类界面工具；未创建并完成对应 STEP 文件前不得将 TODO 标记为完成；不得连续创建多个 STEP 文件（向已有任务追加 TODO 时除外）；每完成一步后停下让用户审查。它还规定了向已有任务追加 TODO 的流程、遇到只有用户能解决的阻塞时写入「## PAUSED: user intervention required」并停止的机制、仅审查模式，以及在上下文受限时如何收尾或开启新会话续接。

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telnyx-ai-inference-javascript

Telnyx AI Inference 的 JavaScript SDK 技能，用于通过 Telnyx Node.js 客户端调用 LLM 推理、嵌入与 AI 会话分析接口。该技能以 JavaScript 示例为主，覆盖语音转文字、聊天补全、会话管理、洞察模板及其分组、嵌入任务、相似度搜索、URL 内容嵌入与微调任务等能力。安装使用 npm install telnyx@6.74.2，初始化需 TELNYX_API_KEY，并内置了连接错误、429 限流、401/422 等错误处理示例；列表方法返回自动分页迭代器。语音转文字接口与 OpenAI Transcription API 兼容，聊天补全接口与 OpenAI Chat Completions API 兼容（文档标注该端点已弃用，建议改用 /v2/ai/openai/chat/completions）。嵌入支持对 Telnyx 存储桶中的 PDF、HTML、文本、JSON、CSV 以及音视频文件进行处理，并提供相似度搜索与 URL 抓取嵌入。

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levelup-publish

levelup-publish 是 CDR 生命周期中的发布实现阶段技能，用于将已被接受的 CDR（Context Decision Record）编译为 team-ai-directives 团队 AI 指令仓库中的实际产物，包括上下文模块、评测黄金集（goldenset）和技能（skill）文件，并以草稿 PR 形式提交。它会先通过信号门（signal gate）校验 CDR 是否具有团队适用性、证据质量、唯一性和高价值，再检测跨 CDR 冲突，随后生成 context module 文件（规则、人设、示例、章程）、评测集的 goldset.md 与 goldset.json、技能的 SKILL.md 与 .skills-entry.json，更新 .skills.json 清单和各目录 index.md/log.md，最后创建分支、提交并打开草稿 PR。该技能只在 CDR 通过 /levelup-clarify 被接受后运行，支持 --ready、--skip-skills、--context-only、--skill 等参数控制发布范围。

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uipath-maestro-bpmn

UiPath Maestro BPMN 技能用于在 UiPath Maestro（流程编排）中处理 .bpmn 项目的完整生命周期，包括编写、校验、打包、运行与诊断。它强调「注册表驱动」的节点编写方式：已注册节点的执行负载来自 registry 提供的 xmlTemplate，不应手写；而结构性 BPMN 与序列化器拥有的脚手架元数据（流程骨架、变量、绑定、入口点、顺序流、网关、事件、边界事件、容器、多实例标记、图）则依据文档化规范与画布契约编写。打包、运行与诊断通过 UiPath CLI 完成。该技能还支持从描述或图片（草图、白板照片、截图）生成 .bpmn，并针对编辑既有文件给出「保留未编写内容」的约束，例如保留未知的 uipath:* 元素、uipath:migrationVersion、标签与稳定 ID。它包含七种常见流程模式指南（AI 决策评审、审批链、智能分诊、外部等待、高吞吐批处理、失败升级、队列分发），以及处理组合模式、注册表工作流与图片转写保真度的专门参考。对于 .flow 需使用 uipath-maestro-flow，XAML/编码工作流用 uipath-rpa，Python 代理用 uipath-agents，Case 计划用 uipath-maestro-case。

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antigravity-swarm

Antigravity Swarm 是一个面向 Antigravity CLI 的插件包，用于安装和使用 ASW 技能、钩子、诊断以及 swarm 工作流指引。它提供 npx 命令进行安装、试运行与验证，并给出智能体使用建议：大型或模糊任务使用 asw-plan，测试优先实现与真实界面 QA 使用 asw 或 asw-loop，审查使用 asw-review，asw-plan 交接后使用 start-work。同时强调安全事项，避免将本地参考资料、运行时状态、日志、pycache、env 文件或私有工作区路径提交到 git 或 npm 包中。

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resource-design

resource-design 是 xmcp-dev/skills 提供的一项技能，用于在 xmcp 中设计 MCP 资源，以便向 LLM 暴露内容。它通过交互式工作流引导用户创建静态、动态或基于文件的资源，并遵循基于文件的路由约定。该技能会先收集资源名称、类型、URI 模式、内容详情以及是否需要 OpenAI widget 渲染等信息，然后在 src/resources/ 目录下生成资源文件。每个资源包含可选的元数据导出、必需的默认处理函数导出，以及针对带参数动态资源的可选 schema 导出。

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find-skills

find-skills 是一个帮助用户发现和安装 Claude Code 技能的技能，由 43 COLLEGE 凯寓（KAIYU）出品，版本 v1.0。当用户询问“怎么做 X”“找一个能做 X 的技能”“有没有技能可以……”或想扩展 AI 能力时，可使用此技能。它通过 skills.sh 生态搜索技能，先查看排行榜，再运行 CLI 搜索，并对搜索结果进行质量验证（安装量、来源信誉、GitHub stars），最后协助用户安装。核心命令包括 npx skills find、npx skills add、npx skills check 和 npx skills update。该技能依赖 Node.js（npx 命令），未安装时会提示用户先安装 Node.js。

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agent-memory-system

agent-memory-system 是一套面向 AI 智能体的持久化记忆架构，目标是让智能体能够跨会话记住信息、从经验中学习并积累长期知识。它采用基于能力的模式，包含四种相互独立的记忆类型：情景记忆（记录过去的具体事件与决策）、程序记忆（沉淀学到的技能与成功模式）、语义记忆（构建事实与概念关系的知识图谱）以及短期记忆（当前会话的工作上下文）。该技能适用于构建能从经验中学习的智能体、跨多个会话保留上下文、实现个性化（记住用户偏好）、创建随时间改进的自适应系统、长期项目（记住数周前的决策）以及技能改进追踪等场景。使用前提是具备文件系统访问与 JSON 支持，可选搭配向量数据库（Pinecone、Weaviate、Chroma）、图数据库（Neo4j）或 Redis。核心操作包括存储记忆、召回记忆、从经验学习和个性化。存储方式分为基于文件的简单方案（.memory 目录，可版本控制、人类可读）和基于数据库的高级方案（支持语义搜索与大规模快速查询，但基础设施更复杂）。

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proteinmpnn

ProteinMPNN 是一个基于逆折叠（inverse folding）的蛋白质序列设计工具，用于为给定的蛋白质骨架结构设计氨基酸序列。它适用于为 RFdiffusion 生成的骨架设计序列，以及对已有蛋白质进行序列重设计。该工具通过命令行运行，支持本地安装或通过 Modal 云平台调用，可指定设计链、每结构生成序列数、采样温度等参数，并输出 FASTA 序列和带设计序列的 PDB 文件。

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