tao-train-ocrnet
OCRNet 场景文字识别技能，针对裁剪后的文本区域图像识别文字内容，支持 CTC 与注意力（Attn）解码器。属于 NVIDIA TAO 技能库，可执行训练、评估、推理、导出与部署等动作，训练层支持 AutoML。
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 10-27 00:15
智能体与模型
24,920 个结果
tilegym-monkey-patch-kernels-to-transformers
将 TileGym 的 cuTile 内核集成到 Hugging Face transformers 模型中的技能，通过 monkey-patch 替换子模块与类实现，并自动研究循环创建新内核，以验证端到端正确性与性能提升。
dialogue-audio
dialogue-audio 是一个用于创建多人对话音频的技能，基于 Dia TTS 并通过 inference.sh 命令行工具（belt CLI）调用。它面向需要生成双人对话语音的场景，覆盖说话人标签、情感与语气控制、节奏停顿、对话结构编排以及简单后期处理等内容。技能要求先安装 belt CLI（npx skills add belt-sh/cli）并登录，然后通过 belt app run falai/dia-tts 执行生成。文档说明了语音生成中的关键规则：使用 [S1] 和 [S2] 标记两位说话人，标签必须大写，每轮发言需以标签开头，单次生成最多支持 2 位说话人，同一会话内每位说话人的音色保持一致。该技能还介绍了如何通过标点符号（句号、感叹号、问号、省略号、逗号、破折号）和非语音提示（如 (laughs)、(sighs)、(whispers) 等）来控制情绪表达，并给出了停顿层级、语速控制、访谈/教程/辩论等对话结构示例，以及音量归一化、背景音乐混合、长对话分段生成与合并等后期处理方式。此外还包含脚本写作建议和常见错误提示。
elevenlabs-music
通过 inference.sh CLI（belt）调用 ElevenLabs 音乐生成能力，用文本提示词创作原创音乐，可自定义 5 至 600 秒时长。本页为技能安装与命令行用法说明，具体收费与授权暂未提供。
llm-models
通过 OpenRouter 与 inference.sh CLI（belt）访问 Claude、Gemini、Kimi、GLM 等 100+ 大语言模型的命令技能，用于代码、写作、分析与智能体等场景。
prompt-engineering
本技能是一份面向 AI 模型的提示词工程（Prompt Engineering）指南，覆盖 LLM、图像生成器和视频模型三类模型。内容讲解提示词的结构化写法，包括角色设定、任务描述、约束条件与输出格式，并介绍思维链（chain-of-thought）、少样本示例（few-shot）、系统提示词（system prompts）、负向提示词（negative prompts）等技巧。指南通过 inference.sh CLI（belt）演示如何运行 openrouter/claude-sonnet-45、falai/flux-dev、google/veo-3-1-fast 等应用，并给出代码审查、内容写作、图像生成等提示词模板，以及常见错误与模型专属建议。
agent-skill-creator
用于创建可移植 Claude 技能（Skill）的指南，帮助把可复用工作流、专业知识与工具集成编码为跨 Claude.ai、Claude Code 和 API 通用的技能文件夹。
burner-agents-privacy
Burner Agents 是一个用于部署一次性 AI 智能体的 Python 框架，让智能体代替用户与网页交互。每个智能体运行在隔离的浏览器上下文中，拥有独立指纹，任务完成后立即销毁，从而避免被追踪和建立用户画像。系统提供不可归因、不可关联的特性，并确保不产生持久化配置文件。项目包含隔离、推理、编排、身份四大组件，支持单智能体任务、多智能体集群、任务分解、扇出、流水线等模式，并提供代理轮换、限流、结果校验等高级能力。
luvus
Luvus 是一个为 AI 代理与开发者提供的终端工作区控制与任务委托工具，通过语义化命令行接口（CLI）和 Universal Harness Protocol（UHP）管理实时工作区、代理会话和 SSH 机器。该技能支持将任务以 =target message 形式委托给指定代理，识别实时名称、窗格 ID 或代理类型，并在成功后返回目标位置与状态；若目标不明确则列出选项供选择。它还提供启动代理、发送任务、读取代理输出、控制窗格与标签页、管理命名服务器会话与远程机器等操作，并强调使用已解析的二进制路径与会话套接字，避免轮询和预检。需要安装 Luvus 客户端（支持 curl、Homebrew、Cargo 等安装方式），分类属于智能体与模型。
dstack-core
dstack-core 是 dstack 工作流的共享契约与约定支持技能，供其他 dstack 技能安装使用；在审查工作流授权、信任边界等场景可直接使用。
consensus-summary-html
该技能用于把已有的 models-consensus（模型共识）结果渲染成一个自包含的 HTML 决策简报页面，便于读者在一分钟内理解一次“议会”式多模型评审的结论。它不重新发起评审，也不修改评审决定，而是读取已持久化的 report_path Markdown 报告与 state_path JSON 状态文件，将问题、状态、结论、共识点、分歧、证据、置信度、下一步和局限整理成可视化页面。页面采用深色高对比布局，支持“扫一眼—浏览—下钻”三个阅读深度，并保留未解决的证据缺口与少数派意见。输出为单个内联 CSS 与 JavaScript 的 .html 文件，需通过配套校验脚本检查。
AgentDB Learning Plugins
AgentDB Learning Plugins 通过 AgentDB 插件系统提供 9 种强化学习算法，用于创建、训练和部署可在经验中改进的自主智能体学习插件，涵盖决策 Transformer、Q-Learning、SARSA、Actor-Critic 等。需 Node.js 18+ 与 AgentDB v1.0.7+。
evolve-skills
evolve-skills 是一个需显式调用的独立技能，用于从对话、技能使用记录和外部学习中改进或派生技能。它按目标与用途划定范围，区分筛选与评估，要求真实执行或对话证据，并引入历史上限与回滚能力；变更须由用户选定后经验证再应用，支持可恢复的迭代记录。
solana-trader
在 Solana 区块链上自主交易代币的技能，通过 Jupiter 聚合器执行兑换，并结合多数据源扫描交易机会。支持创建钱包、查询余额、执行交易、运行自动监控，适合短线动量策略。
sharing-pr-agent-artifacts
将智能体生成的规格、计划、探索记录等中间产物上传到 streamlit.wiki，并通过 PR 评论分享链接。适用于不适合提交进主仓库、但审阅者需要参考的智能体产物。
terse-create
terse-create 是一个用于在 Terse 平台上创建自动化工作流的技能，可响应用户指令构建对 GitHub PR、Slack 消息、Linear 问题、cron 定时等事件做出反应的任务，并通过访谈、调研、设计、构建与验证等步骤生成作业代码。
loop-readiness
loop-readiness 是一个面向无人值守/自主循环（autonomous loop）的计划就绪度审查技能，用于判断一份计划是否具备足够的“前馈”指导与“反馈”验证，从而能够安全地无人运行。它审查的是循环的计划而非循环本身，审查过程中不执行任何内容，属于静态审查。该技能不会给出通过/不通过结论或单一总分，而是按四个维度逐项报告：存在什么、缺失什么、还需要考虑什么，供决定是否启动循环的人自行权衡。四个维度分别是：就绪定义（DoR，目标、非目标、契约、图示等）、前馈（循环在执行时可读取或受其约束的约定文档、技能、契约、引导脚本等，区分计算型与推断型）、反馈（单元测试、linter、类型检查等计算/模拟/试运行验证，真实环境验证，以及 LLM 评审等推断型验证）和完成定义（DoD，循环如何停止，是否覆盖失败与结果不明确的情形）。对于真实环境反馈，还会静态检查是否存在前置凭据/权限校验、既有反馈机制是否经过冒烟测试、访问权限是否最小化、是否默认只读、写权限是否限定在安全环境。最终输出每个维度的一行定性说明以及针对具体缺口的可行建议。
product-context-builder
为仓库创建或改进 AGENTS.md、CLAUDE.md、PRODUCT.md、DESIGN.md 及项目技能文件，让 AI 代理准确理解代码库、产品判断、视觉系统与可复用工作流的上下文构建工具。
ae-automation
ae-automation 是 ae-cli 中用于管理 AE Agent 及 Agent 团队自动化任务的技能。它通过命令行完成自动化的创建、编辑、启用或禁用、立即运行、停止或重试执行、删除以及检查等操作。使用前需先解析主机与空间：本地用户用 ae-cli auth login 登录，沙箱使用注入的凭据；当用户指定空间时传 --agent-space-id，否则服务器使用绑定的沙箱空间或个人默认空间。可用 automation list 发现自动化、automation get 检查详情，并应使用返回的 ID，因为名称不唯一。创建时需通过相应发现命令选择 Agent 或团队，并按目标类型配置。写入操作可用 --dry-run 预览，CLI 会显示脱敏请求并让服务器校验认证、空间、权限、目标状态、字段与幂等性而不实际执行。删除自动化或停止执行需确认，只有用户已授权时才用 --yes；非交互式 shell 中若无全局 --yes 会立即失败。执行后读取返回的运行 ID，再用 automation runs result 查看结果，需把接受与完成分开报告；仅当用户需要立即获得最终结果时才用 --wait。结果从服务器读取，可在沙箱外工作；此技能不读取完整对话，也不继续聊天，不能从共享同一对话的其他执行推断输出。
ae-workspace
使用 ae-cli 管理 AgentSpace 工作空间，核实目标身份、能力和权限，再处理空间资料及文件操作。
system-prompt-creator
System Prompt Creator 是一个用于为各类 LLM 编写高质量系统提示词的技能，覆盖 Claude、GPT、Gemini 与开源模型，提供访谈、分析、结构化、起草、优化五步流程。
hunt-llm-ai
hunt-llm-ai 是 recon-skills 中的 LLM/AI 功能漏洞排查技能，覆盖提示注入、间接注入、经工具调用与 Markdown 的外带、ASCII 走私、代理式 AI 安全（OWASP Agentic Apps ASI01–ASI10）、RAG 与训练数据投毒、工具滥用等，并强调用 OOB 回调、可复现锚点、跨租户可验证证据来排除模型幻觉误报。
app-store-review-arbitrage
该技能将竞品 App Store 或 Google Play 链接转换为一份 GTM 简报：抓取低星评论、聚类为投诉主题、检测商店描述中的未兑现承诺，并生成落地页标题与广告文案方向，所有内容均引用评论原文。
unit-planner
unit-planner 是一个用于将研究流水线（pipeline）转化为具体执行合同的工作单元规划技能。它读取 PIPELINE.lock.md 或选定的 pipelines/*.pipeline.md，并依据流水线 front matter 中引用的 templates/UNITS.*.csv 模板，在工作区根目录生成或更新 UNITS.csv。该技能适用于初始化或更新执行合同的场景，例如从 pipeline 选择生成 UNITS.csv，或在 scope 扩展时新增 units 与依赖。若 UNITS.csv 已正确反映当前 scope，则无需重写。它不涉及网络访问，主要产出为 UNITS.csv，可选更新 STATUS.md 以记录下一步可运行的单元。使用时需保证 CSV 合法，每个单元包含 unit_id、skill、outputs、acceptance、checkpoint、status、owner 等字段，并确保 depends_on 引用已存在的 U###，checkpoint 与 CHECKPOINTS.md 保持一致。