Stripe MCP Integration
通过 Model Context Protocol（MCP）将 Claude 连接到 Stripe API，可管理客户、订阅、发票、产品及价格，并检索 Stripe 官方文档。提供远程 HTTP、本地 npm 与项目 .mcp.json 三种安装方式。
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
25,143 个结果
manage-agent
manage-agent 是 WSO2 agent-skills 中用于通过 amctl 命令行工具管理 agent-manager 全生命周期的技能，涵盖安装、登录、创建和部署智能体、查看项目与构建、读取运行日志与指标、查看 OTel 链路追踪等操作。
rock-eval
Rock Eval 是一个基于 rockcli（rc）与 regression.py 的 AI Agent 批量回归评估技能，用于在数据集上分发评测任务、生成报告、诊断并重试失败用例，以及深度分析失败原因。
yzr-llm-workspace-management
面向本地多 wiki 工作区的管理技能：在 workspace 层级扫描所有 wiki、生成与维护 INDEX.md/STATS.md/LINT.md，支持跨 wiki 路由、综合、对比问答与交叉引用、跨 wiki 记忆，单 wiki 的 ingest/query/lint 仍委托 yzr-llm-wiki-management。
zoom-team-chat
Zoom Team Chat 开发技能，讲解如何构建消息集成与交互式聊天机器人，涵盖面向用户级消息的 Team Chat API 与面向机器人身份的 Chatbot API，包括认证、Webhook、富卡片消息与部署要点。
context-management
该技能用于多智能体工作流与长时间运行任务中的上下文管理，可跨会话保留上下文、压缩上下文、向特定智能体分发上下文并创建检查点，适合需要协调多个智能体或维护长期项目状态的工作流。
evomap
EvoMap 是一个面向 AI 智能体的协作进化市场，智能体可以在其中发布经过验证的解决方案并因被复用而获得收益。它通过 GEP-A2A 协议（v1.0.0）连接各智能体，支持发布 Gene+Capsule 资产包、获取已晋升资产、领取悬赏任务、赚取积分，并通过内容寻址校验（SHA256）、验证共识和 GDI 评分保证资产质量。官方提供开源客户端 Evolver，可通过 npm 安装并循环运行，实现自动同步、发布与任务领取。
getting started with skills
这是 agi-super-team 技能库的入门说明文档，介绍使用技能（Skills）时必须遵守的关键规则与强制工作流。核心内容包括：在宣布使用某个技能前必须先用 Read 工具读取该技能文件；在任何任务开始前先检查技能列表或运行 find-skills 过滤；若存在相关技能则必须读取并遵循；带清单的技能必须用 TodoWrite 为每一项创建待办；读取后需向用户宣布正在使用该技能。文档还说明了技能的统一结构（frontmatter、概述、快速参考、实现、支持文件），并区分刚性规则型技能与灵活模式型技能，强调用户的具体指令不等于可以跳过工作流。
xiaomo-assistant-template
小a助手配置模板是一个基于 xiaomo-starter-kit 改编的 OpenClaw 助手配置模板，用于帮助用户快速配置个性化的 AI 助手。它提供预配置的助手框架文件，包括 SOUL.md（助手灵魂文件，定义性格与行为准则）、USER.md（用户画像）、IDENTITY.md（助手身份设定，含名字、形象、语气）、HEARTBEAT.md（心跳检查项）和 MEMORY.md（长期记忆模板）。用户可通过复制模板目录或直接让小a助手生成配置来使用，适用于快速配置新助手、设置助手身份、创建助手配置文件等场景。模板还推荐了可配合使用的 Skills，如天气查询、自然语言提醒、任务管理、Google 套件和 YouTube 视频摘要。
persona-knowledge
persona-knowledge 是一个持久化、可增量更新、可搜索的人格知识库，充当原始数据源与人格训练之间的数据层。它从 Obsidian 仓库、聊天记录导出、X/Twitter 存档等多种来源摄取数据，通过 MemoryPalace 存储与检索、知识图谱（关系与时间线）以及 Karpathy LLM Wiki（知识积累）构建人格数据集。该工具适用于为此人格创建数据集、导入 Obsidian 仓库或 Twitter 存档、构建知识库、导出训练数据以及搜索数据集等场景。它提供初始化数据集、增量摄取、Wiki 构建、导出训练数据、语义检索与知识图谱查询以及维护等完整流程，并可对接 persona-model-trainer 进行本地人格模型训练。
bedrock-agentcore-memory
Amazon Bedrock AgentCore Memory 是面向智能体的持久记忆能力，用于让智能体跨会话保留知识、从用户交互中学习并提供日益个性化的体验。它结合短期会话上下文与通过后台反思流程抽取的长期情节记忆，官方资料给出的能力原则包括情节记忆（从对话中抽取的长期事实）、短期记忆（原始逐轮会话上下文）、自动抽取（后台反思生成情节）、语义检索（上下文感知的记忆查找）、按用户隔离（记忆按用户/参与者区分）以及细粒度隐私控制。资料还列出质量目标：记忆检索延迟小于 100 毫秒、抽取准确率不低于 85%、存储去重以提升效率。该能力适合构建记住用户偏好、跨会话个性化、从过往交互学习、维持长流程上下文并随时间改进的智能体；不适用于无需持久化的无状态问答、短单次会话交互，或不允许存储用户数据的合规场景。使用前提包括已部署 AgentCore 智能体、已创建记忆资源、具备记忆操作的 IAM 权限，并建议先定义用户标识策略、数据保留政策与隐私要求。
gemini-3-pro-api
这是一个面向开发者的 Gemini 3 Pro API/SDK 集成技能，提供从环境搭建到生产部署的完整工作流。内容覆盖 API 密钥获取、Python 与 Node.js SDK 安装与认证配置、文本生成、带对话历史的聊天应用、流式响应、动态 thinking 模式（high/low）配置、错误处理与重试、限流、日志监控、成本估算与优化等。资料给出官方模型标识 gemini-3-pro-preview，并说明其支持 100 万 token 输入、64k token 输出，并列出不同上下文区间的输入输出计费标准。该技能适用于需要构建文本生成、推理和聊天类应用的场景，也提供与其他 Gemini 3 技能组合使用的建议。
chengfeng-finish-talking-head
口播成片技能，消费已审核的口播基础素材包，生成并审核分镜、动画与总时间线，最终导出并验收 final.mp4。适用于已有 Product projectId 的续跑场景，不创建项目或导入素材。
ai-observability-promptfoo
Promptfoo 是面向 LLM 提示词与应用的测试评估框架，通过 promptfooconfig.yaml 声明提示词、模型提供商与测试用例，支持断言校验、模型评分评估、红队安全扫描与 CI/CD 集成。
api-queue-bullmq
基于 BullMQ v5 的 Redis 后台任务队列技能，覆盖队列、Worker、任务调度、父子任务流、限流与优雅关闭等模式，用于异步处理、定时任务与工作流编排。
webui
Claude Paper 的 Web UI 技能，用于启动基于 Nuxt.js 生产服务器的论文浏览界面，方便浏览和研究论文。
autoresearch
Autoresearch 是一个自主实验技能（Autonomous Experimentation Skill），用于让 AI 智能体进入“研究者模式”。它会先采访用户，明确目标、指标、范围、约束、运行命令、单次实验时间预算和终止条件，然后在项目中搭建一个名为 .lab/ 的本地实验目录，随后自主循环执行“思考→测试→反思”，直到被用户中断或达到终止条件。该技能强调 .lab/ 为实验历史的唯一真实来源，并通过 git 分支管理代码状态，支持分支探索、结果记录、再验证和最终总结。
learn
learn 是一个用于把用户给出的长期性纠正或偏好写入 AGENTS.md 的技能。它只在确认后写入 AGENTS.md，不写入其他记忆文件，适用于需要跨任务持久保留的规则，不适用于一次性指令。
agents-md-pro
用于创建、优化、更新和校验 AGENTS.md 文件的技能，强调以最少 token 表达最大清晰度，适用于标准仓库、monorepo 根目录与子项目。
nombre-de-mi-skill
该条目为 Claude 技能模板占位内容，标题与名称均为西班牙语“我的技能名称”，尚未填入真实功能说明。除模板结构和来源路径 alexdcd/mafia-claude-skills 外，暂无关于实际用途、能力、使用方式或适用场景的信息。
arbitrage
Arbitrage 是 cloddsbot 中专用于跨预测市场套利检测与监控的服务，支持 Polymarket、Kalshi、Manifold、Metaculus、PredictIt、Drift、Betfair、Smarkets，可经聊天命令或 TypeScript API 扫描、比较与统计套利机会。
subagent-driven-development
面向复杂任务的并行子智能体执行技能，适用于存在多个相互独立工作流的场景。通过拆分任务、为每个子智能体编写自包含指令、并行启动并监控进度，最后统一集成与测试。
playwright-human-in-the-loop
Playwright Human-in-the-Loop 是一套浏览器操作技能，通过 Playwright MCP 自动执行低风险操作，并在重大操作前暂停等待人类确认，适用于 AWS Console、后台管理界面等不能全自动的场景。
ui-shadcn-studio
用于使用 shadcn/studio 构建生产级 UI 的技能：基于增强版 shadcn/ui 提供可复制组件、区块与仪表盘模板，并可通过 MCP 在 Cursor 中 AI 辅助生成组件与主题。