Requirements Engineering
Requirements Engineering 是一个用于把自然语言需求转成结构化需求、用户故事与 beads 任务的技能，属于 kaakati/rails-enterprise-dev 项目。它可识别用户故事、BDD、功能请求、缺陷与重构等格式，生成可测试的验收标准，并按 Rails 技术分层拆分任务与依赖。
Skill 广场
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更新于 10-30 00:12
智能体与模型
25,177 个结果
grill-with-docs
grill-with-docs 是一个用于打磨计划或设计的技能，通过持续追问式的访谈来审视方案，并在过程中同步生成文档，包括 ADR（架构决策记录）与术语表（glossary）。它由来源 keejkrej/matt-skills 提供，使用方式是运行 /grilling 会话，并配合 /domain-modeling 技能。该技能的核心价值在于把方案评审与文档沉淀结合在一起，让讨论中形成的决策与领域概念被记录下来。适合需要反复推敲架构或设计、并希望保留决策依据的场景。资料未提供收费、价格、平台、效果或详细步骤等信息。
plan-aeo-readiness
面向 ChatGPT、Perplexity 与 AI Overviews 的答案引擎（AEO/GEO）引用就绪度审计技能，仅做审计与规划，输出 plan-aeo-readiness.md，在获批前不改动 robots.txt、结构化数据或文案。
langfuse-codebase-navigator
Langfuse 代码库导航技能，用于在 Langfuse 组织内定位代码、选择合适的仓库或技能，并规划跨仓库搜索与后续实现步骤。
project-distill
project-distill 是 laurigates/claude-plugins 中的一项技能，用于把会话中的经验提炼为可复用的项目知识，包括 Claude 规则、技能改进和 justfile 配方。适合在会话结束时捕获学习成果、发现值得复用的模式或 CLI 工作流，以及根据会话经验更新规则。
ai-do
ai-do 是一个技能路由助手：用户描述自己的 AI 问题后，它通过提问澄清需求，把问题匹配到合适的 ai- 或 dspy- 技能，并把可直接运行的 /skill-name 提示词保存到 ai-do-prompt.md 文件。
managedcode-storage
ManagedCode.Storage 是一个 .NET 存储抽象库，让应用通过统一契约访问不同存储提供程序，避免业务代码直接依赖各后端 SDK。资料介绍其用途、集成流程与 10.0.7 版本 Azure 上传元数据修复。
semantic-kernel
Semantic Kernel 是用于构建 AI 驱动 .NET 应用的开发框架，通过 Kernel、插件、提示词与函数调用模式集成大模型能力，并保持代码可测试、可维护。
yichen-codex-chatgpt
一个 Codex 与 ChatGPT 协作技能：让已登录的 ChatGPT 网站以 Chat UI Pro 模式担任研究、架构与审查角色，Codex 负责本地改码与测试，并通过 Secure Tunnel 只读查看代码、diff 与验证证据。
rag-architecture
RAG（检索增强生成）系统设计技能，梳理文档切分、嵌入模型、检索策略与上下文组装等模式，用于设计 LLM 知识问答与知识库检索流程。
sidequest
sidequest 是一个 Claude Code 技能，用于在独立终端中启动新的 Claude Code 会话，并行处理不同任务，可选择从当前会话传递上下文。
project-structure
Microsoft Agent Framework 的 .NET 解决方案项目结构说明，介绍 dotnet 目录下 src、samples、tests 等主要文件夹及各源码包的用途。
eval-suite-planner
eval-suite-planner 是微软 eval-guide 中的技能，用于根据智能体描述生成结构化评估套件计划，覆盖场景类型、评估方法与通过标准，属于评估生命周期第一步。
mixedbread-search-agent
Mixedbread 的 Toast-1 搜索模型技能，通过 OpenAI 兼容的 Chat Completions 与 Responses 接口调用，支持托管 Stores 检索工具与自定义函数调用，用于构建检索增强的问答与证据收集流程。
pp-paperclip
Paperclip 的 Printing Press 命令行工具，通过 REST API 管理 Paperclip AI 智能体平台，支持适配器、智能体、公司、项目、技能、插件、密钥、环境等大量资源的查询与管理。
geo-loop
geo-loop 是 eGEOagents 的循环模式技能：每次唤醒只完成一个有边界的 GEO 工作单元，读取章程与最新采集数据，写入 $EGEO_HOME 工作区产物（signal/doc），并追加一条 Timeline 与 LOG 记录，强调可验证、不编造、只追加。
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。
write-agents-entry
用于撰写或修订仓库根目录 AGENTS.md 的技能，按内嵌输出契约确立项目身份、权威来源与行为期望，使 AI 智能体在接触项目时行为一致可预期。
kanban-video-orchestrator
Kanban Video Orchestrator 是一个用于规划并运行多智能体视频制作流水线的技能，本身不渲染视频，而是把视频需求拆解为 Hermes Kanban 任务，分派给不同角色的智能体配置，并监控执行过程。
setup-nulfrog-skills
setup-nulfrog-skills 是一个在 setup-matt-pocock-skills 之上的本地覆盖技能，用于把 nulfrog 仓库的特定约定（AGENTS.md 作为规范文档、CLAUDE.md 作为指针、简洁沟通规则、ADR 原地重写、spec 来源标签）叠加到基础脚手架上。需先运行基础技能。
setup-k8s-collection
在 Kubernetes 上部署 Observe Agent Helm Chart，采集日志、指标、链路、Prometheus 指标与 K8s 事件。技能为交互式引导，命令须由用户在自己终端执行，支持标准 K8s、EKS Fargate、GKE Autopilot、EKS Auto Mode 等环境。
enhance-prompt
将模糊的 UI/功能需求转化为结构化、优化后的实施提示词，具备设计系统感知能力。基于 Google Labs Stitch Skills 的提示词增强流程，适用于生成 UI 实现提示词、将线框稿转为可执行规格等场景。
multi-agent-architecture-reference
一份用于选择多智能体拓扑的决策参考，覆盖 Supervisor、Swarm、Hierarchical、Conductor 等结构，并给出相对 token 成本、失败模式与升级路径，帮助按任务特征选定架构。
strict-user-requirements-adherence
严格遵循用户需求与游戏规则的技能，强调只实现文档明确规定的功能、逐项核对验收标准、不擅自解释模糊需求、标记范围蔓延并保持需求可追溯。