goose-graphics-create-format
用于创建并发布新的 Goose Graphics 图形格式规范（自定义内容规则 + 继承内置画布尺寸），通过 npx gooseworks formats publish 发布到 Gooseworks 库，供其他智能体渲染使用。
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 10-28 00:17
智能体与模型
24,985 个结果
gtm-enrichment-deep
基于 Sixtyfour AI 智能体的线索增强技能，输入邮箱（可选姓名），返回人物与公司数据、融资历史及 AI/B2B 分类，单条线索约 0.20-0.22 美元，延迟约 30-60 秒。
bump-skill
agentic-workflow 仓库内部使用的版本维护技能：在修改任意 skills/<name>/SKILL.md 后、提交前，自动递增其 version 字段并同步更新中英双语文档与变更日志。
mcp-orchestration
mcp-orchestration 是一个用于智能编排和协调多个 MCP 工具完成复杂开发任务的技能，支持串行、并行、条件、循环等执行模式，可组合 Chrome DevTools、Sequential Thinking、Context7、Godot、Skill 等 MCP 工具。
triage
triage 是一个用于项目问题跟踪器的分诊技能，通过一组角色与状态机推进 issue 和外部 PR：分类、验证、必要时追问，并撰写可供智能体执行的简报。
s4h-economics-margin
一个应用边际思维的经济学决策技能：把决策聚焦在下一单位，而非平均值或沉没成本。适用于判断是否继续、扩张或停止某项投入，并输出边际成本与边际收益对比及停止规则。
isaac-sim-robot-navigation
在 Isaac Sim 运行时脚本中驱动机器人导航的技能，支持 RL 策略、轨迹跟随与物理/烘焙/逐帧三种舞台策略，面向 Isaac Sim 6 / Kit 110。
Framework Selection
用于 LangChain、LangGraph 与 Deep Agents 项目的框架选型技能，建议在编写智能体代码前加载。它通过一组顺序问题判断应使用哪一层框架，并给出各层适用场景、限制与后续可调用的技能。
agent-result-relay
agent-result-relay 是一个用于在智能体之间转交结果的技能，强调保真：保留调用方的返回词汇与结构，准确传递计数、分母、警告、失败原因和产物路径，避免在转述中篡改或强化结论。
fact-check
fact-check 是一个用于核验事实性主张的技能，通过联网查证一手来源，判断待办事项、技能文档或插件内容中的说法是否成立。它强调训练数据记忆不能作为证据，并会并行启动核验代理。
gh
面向 AI 智能体环境的 GitHub CLI（gh）安装与使用技能，解决 gh 未预装、git 远程指向本地代理而非 github.com 的问题，并提供认证、仓库指定与常用命令、脚本化项目管理用法。
building-neural-networks
该技能让 AI 助手借助 neural-network-builder 插件构建并配置神经网络架构，适用于分类、生成与序列建模等任务，通过 build-nn 命令按生成的配置搭建网络。
retry-logic-helper
retry-logic-helper 是 API 集成领域的自动激活技能，在提及“retry logic helper”或询问相关模式与最佳实践时触发，提供重试逻辑的分步指导、生产级代码与配置生成及结果校验，并附最佳实践建议与错误处理说明。
loop-nanny
Loop Nanny 是用于看护 agent 循环的技能：监控运行中的循环、分诊失败、完成后清理，并判断何时介入。它依赖 joelclaw CLI 查看状态、诊断卡住原因、取消循环并做合并后验证。
codex-subagents
codex-subagents 是一个用于 Codex CLI 或 Codex app 的技能，帮助在用户明确授权时协调有边界的 Codex 子代理，实现并行委派，同时保持主线程清晰、可问责且不绑定特定模型。
cirq
Cirq 是 Google Quantum AI 推出的开源 Python 框架，用于设计、模拟和运行量子电路。它适合在 NISQ（含噪中等规模量子）时代构建和优化量子线路，支持在 Google Quantum AI 处理器（通过 cirq-google）以及 IonQ、Azure Quantum、AQT、Pasqal 等合作方后端上运行任务。Cirq 提供电路构建、精确与含噪模拟、参数扫描、电路变换与编译、噪声建模与表征、以及基于 ReCirq 的实验设计能力。安装需 Python 3.11+，当前稳定版为 1.6.1（2025 年 8 月），各厂商包版本号与主包一致。若面向 IBM 硬件应使用 qiskit，若需自动微分的量子机器学习应使用 pennylane，若做物理模拟应使用 qutip。
ginkgo-cloud-lab
Ginkgo Cloud Lab 是 Ginkgo Bioworks 提供的云端实验室平台（cloud.ginkgo.bio），用户可通过网页界面远程提交并管理实验方案，由自主实验室基础设施执行。方案运行在可重构自动化推车（RAC）上，这些模块化单元配备机械臂、磁悬浮样品传输系统，并集成 70 多种仪器。平台还提供 EstiMate AI 智能体，可用自然语言描述自定义工作流并获得可行性评估与报价。方案目录涵盖表达与纯化（体外/无细胞/大肠杆菌/毕赤酵母）、表征与检测、方法与靶点导入以及特色方案，每项方案标注了读数、价格、周转时间和状态。
latchbio-integration
LatchBio Integration 是一个用于在 Latch 平台上构建、注册、调试和运行生物信息学工作流的技能。它面向 Latch SDK 2.76.8（2026 年 7 月 10 日发布，支持 Python 3.9–3.12），覆盖 Python SDK 工作流与任务图、Nextflow 与 Snakemake 流水线打包、Latch Data（LPath、LatchFile、LatchDir 及 CLI）、Latch Registry 项目与表格、工作流表单与启动计划、镜像暂存与调试、以及通过 Python 或 Latch MCP 启动和监控工作流等能力。技能强调以已安装包和变更日志为准，提供按任务分流的参考文档索引，并给出安装、OAuth 认证、最小 Python 工作流示例、开发生命周期与操作安全建议。
opentrons-integration
Opentrons Integration 是一个面向 Opentrons Flex 与 OT-2 实验室机器人的技能，用于编写、审查、迁移、模拟和排查官方 Python Protocol API v2 协议。它覆盖协议结构、硬件与工作台配置、液体处理、运行时参数定制、模块控制、模拟与安全部署。资料给出的验证基线为：Flex 可复现模拟使用 opentrons==9.1.1，OT-2 API 2.28 兼容模拟使用 opentrons==9.0.0；Flex 支持 API 2.15 至 2.29，OT-2 支持 API 2.0 至 2.28，API 2.29 仅限 Flex。该技能强调安全边界：Python 语法通过或本地模拟成功并不代表可以上机运行，需在相同固定版本下模拟、导入正确的 Opentrons App 并通过分析、核对机器人型号与耗材、由操作员审查运行预览与工作台图，并在必要时用非危险液体进行慢速试运行。技能还提供协议骨架、模板脚本与参考文档，并列出常见失败模式，如使用旧版移液器名称、在 metadata 与 requirements 中重复声明 apiLevel、为 OT-2 使用 2.29、忘记加载 Flex 垃圾桶或废液槽等。
pylabrobot
PyLabRobot 是一个硬件无关的实验室自动化 Python 框架，用于开发与审查液体处理方案、离线仿真及受支持设备集成。本技能基于 PyPI 稳定版 PyLabRobot==0.2.1（2026-03-23 发布，要求 Python >=3.9），默认采用本地清单校验、记账与纯软件的 chatterbox 后端，强调离线优先，禁止自动连接或命令物理设备。稳定版液体处理后端包括 STARBackend、VantageBackend、EVOBackend、OpentronsOT2Backend 及离线的 LiquidHandlerChatterboxBackend。技能提供 validate_manifest.py、check_deck_geometry.py、plan_transfers.py、generate_simulation_plan.py、inspect_backends.py 等本地 CLI 工具，用于协议清单校验、台面几何检查、移液规划与仿真计划生成。任何真实运行前必须由受训人员确认设备、固件、台面、校准与安全条件。
janitor-swipe
Janitor Swipe 是一个用于 Claude Code 技能清理的交互式 bash TUI，把已安装技能排成按“最可能浪费优先”排序的卡组，让用户逐张滑动选择保留、删除或跳过，并支持按作用域安全删除。
provider-adapters
quota-axi 的提供方适配参考，逐家说明各 AI 编程服务的凭据来源、配额窗口、接口形态、错误处理与厂商特有行为，含 Claude、Codex、Cursor、Copilot、Grok、Kimi、Z.AI、OpenCode Go、Antigravity、Devin 等。
langgraph
LangGraph 是用于构建、管理和部署长时间运行、有状态智能体的底层编排框架与运行时，支持持久化执行、流式输出、人机协同与时间旅行调试。
self-configuration
Letta 智能体自我配置技能：通过 Letta API 修改智能体自身的模型、上下文窗口、系统提示词、推理设置、对话级覆盖与压缩设置。区分持久化（Agent）与临时（Conversation）改动，并提供安全实验与验证流程。