dspy-react-agent-builder
用于构建 DSPy ReAct 智能体的技能，支持工具调用、多步推理与行动，并可通过 GEPA 进行反思式优化。提供工具定义、dspy.ReAct 配置、生产级错误处理与优化流程示例。
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 10-28 00:17
智能体与模型
24,982 个结果
context-management
Context Management 是一个用于管理 AI 编码代理上下文窗口的技能，帮助在长任务、多子代理协作和上下文压缩（compaction）场景下持久化任务状态。它基于 Claude Code 约 128K token 的上下文窗口，通过任务系统（TaskCreate、TaskUpdate、TaskList、TaskGet）保存进度、决策和待办工作，使代理在压缩后不会“失忆”。核心做法包括：用任务记录当前工作、已完成工作、发现的待办、关键决策和代理交接信息；在上下文接近上限时执行压缩前检查清单；通过子代理委派探索和研究以节省主上下文；跨会话时借助 episodic-memory MCP 服务器保存和恢复状态。适用于长周期、多步骤、需要交接的复杂工作流，不适用于简单单轮任务。
tool-finder
Tool Finder 是一个用于查找、比较并推荐工具、软件包、库、CLI、VSCode 扩展、智能体技能、数据库或基础设施选项的技能。它基于最新的一手证据，结合用户实际约束给出最合适的当前选项。
wrap-up
wrap-up 是一个用于在用户必须离开时快速收尾长时间会话的技能：冻结新工作、保留仍在运行的子代理、固化已完成工作，并把剩余任务整理为决策完整的交接内容，目标约五分钟内完成。
voice-update
voice-update 是一个为智能体提供语音播报反馈的技能，借助 pocket-tts 在任务完成、用户要求口头总结或收到 Stop hook 提醒时，用简短、口语化的句子向用户朗读完成情况。
checking-gates
checking-gates 是一个用于校验“用户门控（user-gate）”任务验收标准的技能：先自检是否清楚如何验证，若清楚则执行验证命令并逐条给出证据，否则转交 specifying-gates 明确验证方式。
agent-changelog
agent-changelog 是一个面向编码智能体的技能，通过交叉比对 git 历史、计划文档与代码信号，生成按时间排序的 AGENT_CHANGELOG.md，帮助智能体理解项目演进、关键决策与已弃用模式。
agentic-ai-generative-ux
面向智能体 AI 与生成式界面的 UX 设计模式技能，涵盖多智能体编排、生成式 UI、RAG 界面、幻觉护栏、置信度指示与信任校准等主题，并附多份参考文档。
dojo-patrick-collison
Dojo 专家面板技能，当前仅含 Patrick Collison 一位专家。用于按用户点名或主题把问题路由给对应专家，并以其个人框架、信念和语气作答，不混合多位专家声音。
optimize-agents-md
optimize-agents-md 用于压缩 AGENTS.md 与规则文件，按 Boris Cherny 的压缩原则减少 token 消耗（目标约 2.5k tokens），避免上下文冗余、格式漂移和规则缺少验证模式。
pudu-cloudveil-skill
PUDU CloudVeil（云隐）OpenAPI 技能，用于通过 SSO/SM2 认证流程调用云隐开放平台接口。覆盖通用接口（门店、地图、机器人组、位置）、机器人信息（状态、任务状态）、机器人任务（呼叫、配送、运送、跑腿、顶升、托盘、领位）、控制指令（位置上报、切图、一键回充、刷卡、设备影子）、统计数据（数据看板、分析、任务明细、日志）以及订单到人试用版（订单、托盘配置、巷道、拣货、批次、仓库）。技能提供环境变量检查、认证、意图定位、参数名归一化、请求构建执行与结果展示的完整工作流，并附带各功能组的 OpenAPI asset 与参考文档。回调通知与机器人调度分组未提供 bundled OpenAPI asset。
how-to-write-skills
一份关于如何编写与改进可移植、自包含智能体技能的指南，重点讲解 SKILL.md 的结构、frontmatter 写法、触发描述优化、正文撰写、可发现性设计、验证方式与常见错误。
cloud-engineer
面向 AWS、GCP、Azure 的云工程技能，指导账号结构、VPC/VNet 网络、计算与自动扩缩、存储与托管数据、无服务器与消息、云边缘 DNS/TLS/CDN/WAF、IAM、容灾备份与成本运维。
engineering-manager-agent-prompts-evals
面向负责智能体提示词、工具 schema、黄金评测集、裁判程序与提示词回归 CI 的工程经理的指导技能，覆盖组织设计、路线图排期、发布治理、招聘与团队指标等管理职责，不涉及提示词或评测用例的具体编写。
open-mcp-apps-persistent-ui
open-mcp-apps 是一个 MCP 服务器，让 AI 助手按需编写并保存单文件 HTML 应用，绑定 SQLite 持久数据，实现跨会话复用。含应用注册表、17 个内置应用、窗口 API 与浏览器查看器。
sales-mulesoft
面向 MuleSoft 平台的辅助技能，通过分步提问与路由帮助用户解决 Anypoint Platform 相关问题。使用时会先收集上下文（需帮助的类型、部署模式、用户角色），问题域涵盖 API 设计（RAML/OAS、Design Center、API-first）、集成开发（Anypoint Studio、Code Builder、连接器、DataWeave）、部署（CloudHub、CloudHub 2.0、Runtime Fabric、本地/混合）、API 管理（API Manager、策略、SLA 层级、Flex Gateway、限流）、Composer 无代码集成、RPA/IDP、AI 相关组件（Agent Fabric、Omni Gateway、AI Gateway/LLM 治理、MCP Connector + A2A、Code Builder 中的 MuleSoft Vibes）、Exchange 资产发布与发现、监控排障、定价与授权等。平台参考信息存放于 references/platform-guide.md，Anypoint Platform API 相关内容存放于 references/mulesoft-api-reference.md，并会把新发现的坑与技巧追加到 references/learnings.md。
automation-pilot-mcp-server-generation
用于创建、配置和部署 SAP Automation Pilot MCP 服务器定义的技能：以 JSON 描述文件把 Automation Pilot 命令暴露为 MCP 工具，供 AI 助手直接调用，并可通过 API 完成列表、获取、创建、更新、删除与 upsert 部署。
agent-config-tidy
用于整理智能体配置的收尾技能：扫描 AGENTS.md、soul.md、SKILL.md、agent yaml 与脚本，找出混入的决策背景、会话说明、闲聊等运行时不需要的内容，先出差异报告待确认再改写，并保留 .bak 备份。
langgraph-error-handling
LangGraph 错误处理技能，基于当前 v1 模式：对瞬时故障添加 RetryPolicy，用 Command 与错误状态构建 LLM 恢复循环，通过 interrupt() 实现人工审批与升级，并处理 ToolNode 失败。
mcp-builder
mcp-builder 是一份用于创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的开发指南，帮助 LLM 通过设计良好的工具与外部服务交互。涵盖研究规划、实现、测试与评估四个阶段，推荐 TypeScript 或 Python 技术栈。
claude-code-operator
该技能用于在 Clawdbot 中以程序化方式操作和控制 Claude Code CLI，支持启动 Claude Code 进程、执行命令、管理会话，并借助 MCP 工具部署项目。需预先安装 Claude Code 并配置 API 与 MCP 服务器。
ai-personalization-prompts
面向 B2B 外呼场景的 AI 个性化提示词技能，提供 6 组提示词，用于生成 ICP、公司描述、产品类别、痛点、邮件主题及案例邮件模板，可配合 Clay、lemlist 等工具做变量生成与潜客研究自动化。
synthesis-tree-of-thought
Synthesis Tree of Thought 是一种多专家协作推理技巧，模拟多位领域专家逐步头脑风暴、相互批判、回溯纠错并最终收敛到经过充分验证的结论。它适用于没有显而易见单一正确答案的复杂问题、需要权衡取舍的决策、需要多领域专业知识的任务，以及过早收敛到错误答案风险较高的场景。该技能提供通用模板和领域专家变体模板，并给出选择专家领域的具体指导。不适合简单事实查询、有唯一明确正确答案的任务或速度优先于深度的场景。
worker-handover
Worker Handover 是一个定义“工作者（worker）达到回合上限时上下文交接格式”的技能。当自动化工作者接近 100 回合上限时，它负责生成结构化的交接内容，并发布到 GitHub issue 评论中，使接替的新工作者能够在不丢失上下文的情况下继续工作。其核心原则是：接替者应当能像原工作者一样理解当前工作。交接内容保存在 GitHub issue 评论而非本地文件，因此即使发生崩溃也能保留。交接按里程碑触发：85 回合评估是否需要交接，90 回合开始准备，95 回合完成交接并准备退出，100 回合自动退出。交接格式带有 <!-- HANDOVER:START --> 与 <!-- HANDOVER:END --> 标记，包含元数据（issue、上一任工作者、已用回合、时间戳、编排 ID、尝试次数）、issue 摘要、当前状态（分支、提交、修改文件、测试状态）、已完成/进行中/剩余任务、关键决策与尝试过的方案、重要发现、技术说明与注意事项、当前阻塞、建议的下一步、优先审查文件及需运行的命令。该技能与 worker-protocol 和 worker-dispatch 集成，使用 GitHub issue 评论存储交接，使用 Git 验证状态。