skillkit
SkillKit 是面向 AI 智能体技能的本地优先分析 CLI，用于监控技能使用情况、检测触发冲突、分析上下文成本与订阅消耗，并清理未使用的技能。数据保存在本地 ~/.skillkit/analytics.db。
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 10-29 00:09
智能体与模型
25,065 个结果
update-docs
一个用于把项目文档与当前代码库状态同步更新的技能，覆盖 docs 目录与 AGENTS.md。其特点是更新前必须先通过 Oracle 分析文档，保留架构决策、历史背景与警告等难以重现的信息，拒绝盲目覆盖。
episode-start
episode-start 是自学习记忆系统中的一个技能，用于在开始可被追踪的新任务时创建学习片段记录，并携带完整上下文供记忆后端学习执行模式。
parallel-execution
parallel-execution 是一个用于并行执行多个独立任务的技能，通过并行智能体协调来提升吞吐量、缩短总执行时间。适用于任务之间无依赖、可并发执行且结果可在完成后汇总的场景。
context-coverage
context-coverage 用于审计多个代码仓库中智能体上下文（CLAUDE.md、AGENTS.md、/rules/、skills）与代码的匹配情况，找出上下文缺失、过薄、过时或过于庞大的位置，并生成自包含的 HTML 报告。支持本地克隆目录与 GitHub 组织两种扫描方式。
claude-chrome
通过 Claude Code 的 Chrome 浏览器扩展进行网页浏览与自动化任务，可作为 OpenClaw 内置浏览器工具的替代方案。需已安装 Claude Code、启用 Chrome 扩展并在有桌面环境的节点上运行。
mcp-builder
mcp-builder 是 eigent-ai/agent-skills 中用于创建高质量 MCP（模型上下文协议）服务器、让 LLM 通过设计良好的工具与外部服务交互的开发指南，涵盖调研、实现、测试与评测四个阶段。
skill-creator
用于创建和更新 Claude 技能（Skill）的指导型技能，提供技能结构、编写原则、渐进式披露设计与初始化、打包流程。用户想新建或改进能扩展 Claude 能力的技能时使用。
elfa-grvt-bot
elfa-grvt-bot 是一份自托管机器人规范，用于把 Elfa AUTO 条件（RSI、MACD、价格、LLM athena_condition、cron、任意 EQL）桥接到 GRVT 永续合约。它只提供实现规范与参考文件，不是打包好的项目，需由代理按规范从零实现。
dispatching-parallel-agents
一个面向 AI 编程助手的工作流技能：当面对 2 个以上互不依赖、无共享状态的独立任务（如多个不同测试文件失败）时，按问题域分派并行子代理，各自在隔离上下文中调查与修复，最后统一审查整合。
embedding-strategies
用于为语义搜索与 RAG 应用选择并优化嵌入模型的技能，涵盖模型对比、分块策略、预处理、维度压缩与多语言处理等主题，并给出最佳实践清单。
evaluation
用于为智能体系统构建评估框架的技能，适用于系统化测试智能体表现、验证上下文工程选择、衡量长期改进与捕获回归。强调以结果为导向、多维评分标准、LLM 评审与人工评审结合，并覆盖不同复杂度与真实上下文规模。
langchain-architecture
用于设计基于 LangChain 1.x 与 LangGraph 的 LLM 应用，覆盖智能体、状态管理、记忆与工具集成，适合构建多步工作流、文档处理管道和生产级 LLM 应用。
mcp-integration
用于为 Claude Code 插件集成 Model Context Protocol（MCP），把外部服务（数据库、API、文件系统等）的能力以工具形式暴露给插件。支持 .mcp.json 或 plugin.json 内联配置，涵盖 stdio、SSE、HTTP、WebSocket 四种服务类型与 OAuth、令牌等认证方式。
torchforge-rl-training
torchforge 是 Meta 推出的 PyTorch 原生智能体强化学习（Agentic RL）库，其核心设计理念是将基础设施与算法分离，让研究者专注于算法本身，而分布式训练、推理和权重同步由框架自动处理。该技能提供使用 torchforge 的指导，适用于需要干净 RL 抽象、PyTorch 原生接口（无 Ray 依赖）、快速算法实验（GRPO、DAPO、SAPO 等约百行代码）以及借助 Monarch actor 系统实现可扩展训练的场景。架构上分为应用层、Forge API 层和分布式服务层，集成 TorchTitan（训练）、vLLM（推理）与 TorchStore（同步）。内置 GRPO、DAPO、CISPO、GSPO、SAPO 等损失函数。使用方式包括安装脚本（含 ROCm 版本）、SFT 与 GRPO 训练启动命令、配置文件编写、自定义奖励函数与自定义损失函数、多 GPU 分布式训练配置及 SLURM 提交。适用场景涵盖数学推理等推理模型训练、自定义 RL 算法实现和分布式扩展。需要注意 torchforge 仍处于实验阶段，API 可能变化；若需要生产级稳定性或 Megatron 原生训练，资料建议考虑 miles、verl 或 slime 等替代方案。
talk-stage5-script
该技能用于生成完整演讲脚本，产出五幕叙事（含演讲者备注）、逐页幻灯片规格和可直接粘贴的 Kimi 提示词三份文件。需在第四阶段确认角度与标题后使用。
voice-refine
Voice refine 是一个 Claude Code 技能，用于把冗长的语音听写内容转换为结构化、节省 token 的提示词。适用于清理语音备忘录、听写输出或语音转文字结果，将口语化、发散的长文本整理成标准格式的提示。
forsvn
FORSVN 智能体栈的前门技能：对请求进行分类，加载共享产品上下文与上次会话状态，再路由到合适的技能或恢复上次进度，最终落到一个具体下一步动作。
prioritize
prioritize 是 forsvn-labs/meta-skills 中的策略类技能，用于在问题或目标已明确时头脑风暴战略方案：生成举措、强制排序，并用有证据支撑的评分权衡取舍，最终只保留不超过 3 项进入执行。
agent-browser
agent-browser 是 Vercel Labs 开发的面向 AI 智能体的浏览器自动化 CLI 工具技能，覆盖安装、核心命令、选择器、智能体模式与高级特性。
awf-skill
AWF（Agentic Workflow Firewall）是一个面向智能体工作流的网络防火墙技能，通过 L7 域名白名单和主机级 iptables 强制，为 AI 智能体提供受控的 HTTP/HTTPS 出网访问与沙箱隔离。
setup-promise-to-proof
Promise to Proof 的安装配置技能，用于在目标代码仓库中建立被忽略的 .p2p 工作流存储，并可按需生成议题跟踪器、分级标签和领域文档指针。
harbor-task-creator
用于从零创建 Harbor 评估任务的技能，可生成 task.toml 配置、面向智能体的 instruction.md、环境 Dockerfile 与 tests/test.sh 等文件，并支持校验与任务迁移，帮助构建自包含的 AI 智能体评测挑战。
handoff
handoff 是一个用于会话交接的技能，当用户希望把当前对话交给另一个智能体继续处理时，它会把当前对话整理成一份紧凑的交接文档，让新的智能体能够接着完成工作。这份文档会写入用户操作系统的临时目录，而不是当前工作区。文档中会包含“建议技能”部分，列出下一个智能体应通过 Skill 工具调用的技能；同时避免重复其他制品（规格、计划、ADR、issue、提交、diff）中已有的内容，改为用路径或 URL 引用。下一步工作清单根据状态文件的最新条目生成，并在写入前实时确认每个开放的 PR、issue 或分支，逐项标注核对时间。