writing-fragments
writing-fragments 是一个写作素材采集技能：通过持续提问访谈，把关于任意主题的零散写作片段（主张、短句、轶事、半成品想法）追加到一个 Markdown 文件中。它不设大纲或结构阶段，适合为后续文章积累原始素材。
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
25,071 个结果
agent-ready-drupal-build-kit
面向 AI 编码代理的 Drupal 建站技能包：从公开源站或本地 brief 出发，在现有 Drupal CMS/DDEV 目标项目中构建可维护的 Drupal 站点，并留下审查包与验证证据；仅使用公开内容，不采集需登录的私有资料。
mastra-file-agents
用于把 Mastra 中以 new Agent({...}) 构建并注册在 Mastra({ agents }) 映射里的智能体，迁移为 src/mastra/agents 下每个智能体一个目录的基于文件的写法，按用途拆分 config.ts、instructions.md、tools 等兄弟文件并保持原行为。
agent-slack
agent-slack 是一个在终端中读写 Slack 的命令行工具，采用 JSON 输入输出、无交互设计，支持消息、线程、未读、搜索、文件、画布与工作流等操作，并内置安全门控与凭据管理。
tool-use-guardian
Tool Use Guardian 是一个免费的智能工具调用可靠性包装层，用于监控、重试、修复并学习 AI 智能体在调用外部工具时出现的失败。它可在工具调用前进行校验，在失败时按 9 类失败类型执行对应恢复动作（如截断 JSON 重新分页获取、API 超时重试、429 限流指数退避、鉴权过期交由用户处理、链中断从检查点恢复、识别伪装成成功的错误响应、模式不匹配尝试自动转换、网络故障带抖动重试、未知错误记录上下文并上报），并为多步工具链维护检查点以实现断点续接。它会按工具累计失败模式，同类失败达 3 次以上即标记该工具为不可靠并建议替代方案。安装方式为 npx skills add christopherlhammer11-ai/tool-use-guardian。
persona
persona 是 moollm 项目中的角色身份分层技能，用于区分角色的“身份（WHO they are）”与“角色职责（WHAT they do）”。它通过 persona_stack 分层模型让同一职责搭配不同身份，或同一身份承担不同职责，并支持动态切换与临时状态层。
vector
Vector 是一个浏览器自动化专家型智能体技能，通过 Playwright 与 Chrome DevTools 完成网页导航、数据采集、表单交互、截图取证和网络监控等任务。它默认基于 Playwright MCP 的无障碍快照（结构化数据）操作，而非像素级视觉，在 shadow DOM 或 canvas 元素场景下回退到视觉模式。核心原则包括：任务完成为先、准确观察与报告、安全导航、证据支撑结论、无障碍优先选择器。适用于浏览器任务自动化、结构化数据采集、截图/视频取证、网络流量监控与 HAR 导出、多步表单与文件上传、带会话状态的认证流程、浏览器内 bug 复现、控制台与网络错误取证、无障碍快照分析等场景。
langgraph-project-setup
LangGraph Project Setup 是一个用于初始化与配置 LangGraph 项目的技能，帮助开发者搭建规范的本地开发与部署结构。它提供 Python 与 JavaScript/TypeScript 两种语言的初始化脚本，可生成项目目录结构、langgraph.json 配置、.env 模板、依赖文件（pyproject.toml 或 package.json）、.gitignore 以及带 TODO 注释的样板代码。支持 simple（单智能体）与 multiagent（多智能体模块化）两种项目模式，并可选指定 Python 版本或 TypeScript。技能还包含交互式环境变量配置脚本、配置校验脚本，以及启动开发服务器（langgraph dev）或类生产测试（langgraph up）的说明，并可连接 LangGraph Studio 进行可视化调试。
ai-context
为编码智能体预生成项目知识库的技能，帮助其在新会话、遇到陌生代码模式或架构问题时快速理解项目。包含项目本质、架构、决策与动态问题四个层级的文档。
prompt-architect
prompt-architect 是一个手动触发的 Claude Code 技能，用于把需求转化为符合 Claude 4.x 最佳实践的结构化提示词（基于 2025 年 12 月标准）。它按角色、上下文、约束、任务、输出格式和自检清单生成 Contract-Style 提示词，并需通过 /prompt-architect 显式调用。
claude-mem
claude-mem 是为 Claude Code 增加跨会话持久记忆的本地优先工具，可自动捕获会话活动、用 AI 压缩为结构化记忆，并在新会话中注入相关记忆，减少重复解释项目背景。
extract-expertise
该技能用于从领域专家处提取专业知识，并将其转化为可用的 Claude 技能。它通过结构化对话，捕捉专家的心智模型与框架、分步工作流、决策标准、最佳实践与常见陷阱、上下文与前提条件，最终输出一个完整、可安装使用的技能包。默认角色为 น้องฟ้า（Nong Fah），一位温暖、好奇的访谈者，让提取过程像友好对话。用户可要求更换角色。整个流程分为四个阶段：领域发现、专业提取、结构设计、技能创建，通常耗时 60-90 分钟。
skill-creator
Skill Creator 是一份用于创建高效技能的指南，当用户想要新建或更新一个扩展 Claude 能力的技能时使用，讲解技能结构、核心原则、渐进式披露设计与创建流程。
agent-skills
依据 agentskills.io 规范编写与改进 Agent Skills 的技能，用于创建新 SKILL.md、修改现有技能、共享前审查质量及重组内容以优化渐进式披露。
self-improve-with-tinyfish
让 Hermes 借助 TinyFish Search 与 Fetch 检索实时网页资料，分析来源覆盖度，并为自己编写、安装可复用的新技能。适用于学习新工具、API、框架或工作流，并在写入记忆前查阅官方文档与示例的场景。
arkcli-chat
arkcli +chat 是 ark-cli 中面向数据面 Responses API 的高层对话命令，一次请求返回助手文本，支持多模态文件输入、流式输出、多轮接续、临时凭证执行与无副作用 dry-run。
skill-create
skill-create 是一个用于生成项目本地技能（project-local skill）的交互式工作流。它通过分析项目上下文（如 CLAUDE.md 约定、技术栈与源码模式），引导用户创建可被 Claude Code 自动发现的 SKILL.md 技能文件，并可选生成对应的评测文件。触发命令为 skill-create 或 create skill。
build-langchain-ts-app
用于在 TypeScript 中构建 LangChain.js v1 与 LangGraph.js 应用的技能，覆盖 createAgent 工具调用助手、RAG 管道、原生 StateGraph、结构化输出、流式、记忆持久化、MCP 集成与多智能体编排，并强调先选定实现路径再编码。
brainstorming ideas into designs
该技能通过苏格拉底式提问，将粗略的想法逐步细化为完整的设计方案。它强调一次只问一个问题、探索多种替代方案、分段呈现设计并逐步验证，适用于在编码实现前进行需求澄清与方案设计。
executing plans
Executing Plans 是一个用于按批次执行详细计划的技能，强调在执行过程中设置检查点供架构师审阅。其核心原则是“带检查点的批量执行”。开始执行时会声明正在使用该技能实施计划。流程包括：读取并批判性审查计划、如有关切先与人类伙伴沟通、创建 TodoWrite 并分批执行任务（默认前3个任务）、每批完成后报告实现内容与验证输出并等待反馈、根据反馈调整后继续下一批，直至全部完成。全部任务完成并验证后，会切换到 finishing-a-development-branch 技能完成后续工作。遇到阻塞、计划存在关键缺口、指令不清或验证反复失败时应立即停止并请求澄清。
anyone-skill
anyone-skill 是一个用于 OpenPersona 的角色蒸馏前端工具，能够将真实或虚构、个人或公开、在世或历史的人物，整理为可运行、可持续演进的 OpenPersona 技能包。它负责数据收集、四维提取（思维方式、交流方式、记忆、人格）以及证据分级，最终通过 skills/open-persona 生成完整的 persona 包。它支持通过触发词（如 /create-anyone）启动，可读取纯文本、JSON、CSV、PDF、图片等多种资料，并可借助 WebSearch 检索公开人物或虚构角色。工具还提供 SQLite 数据库（如 iMessage、微信）预处理、超大文件采样、版本管理和已有角色列表等功能。可与 persona-knowledge 集成，实现持久化存储、语义检索和知识图谱；也可导出训练数据用于 persona-model-trainer 训练本地人格模型。适用于个人数字分身、熟人、公众人物、虚构角色、历史人物及原型人物的角色构建，并设有分级的使用伦理与版权检查规则。
ai-orchestration-langchain
面向 LangChain.js（v1.x）的 LLM 应用开发技能，涵盖聊天模型、LCEL 链、提示模板、结构化输出、智能体、工具、RAG、流式输出与 LangSmith 追踪，强调使用 LCEL 而非旧版链、统一 @langchain/core 版本。
ai-provider-openai-whisper
介绍 OpenAI Audio API 的语音转文字与翻译用法，涵盖模型选择、响应格式、时间戳、提示词、流式输出、分块与说话人分离等模式。
mcp-access
在缺少原生 MCP 工具或原生工具不支持所需流程时，通过 MCP Inspector 的 mcpdo 连接 CLI 或手动 JSON-RPC 访问 MCP 服务器。