grill-me
Grill Me 是一个用于对计划、决策或想法进行压力测试的会话式技能。它以一次一个问题的节奏，帮助用户审视自己带来的方案，找出尚未解决的分支与待定事项。会话结束时，它会按照指定模板输出结构化收尾区块，汇总计划是否已解决、用户是否提前停止或某个分支是否走入死胡同，并给出后续可衔接的步骤建议，例如继续梳理规格、拆分为工单或直接实现。
Skill 广场
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更新于 10-30 00:12
智能体与模型
25,188 个结果
auto-update
Auto Update 技能用于自动检查 Git 仓库中智能体技能、指令或代码的更新并应用，保持工作区与远程仓库同步。
user-profile
一个用于个性化智能体体验的技能：在本地 .agents/user-profile.json 中学习、存储并管理用户偏好、工作区设置、技术决策与历史反馈，让后续会话自动应用这些偏好。
run-iflow
run-iflow 是一个通过 MCP 工具向外部助手发出协助请求的技能。它让被请求的助手在上下文干净、运行时隔离的独立环境中执行任务，可用于中华文化理解、中文古文理解、中国特色作品创作、小红书与抖音宣发文案编写、编写测试用例、信息检索等场景，也可作为其他专家助手的替补与协助。使用时调用 mcp__plugin_headless-knight_runCLI__iflow 工具，可传入 prompt（必填，完整任务描述）、systemPrompt（可选，约束行为的系统提示词）、workDir（可选，工作目录，默认当前目录）、model（可选，指定模型，默认 MiniMax-M2）、env（可选，自定义环境变量键值对）。可选模型包括 GLM-4.6、Qwen3-Coder-Plus、DeepSeek-V3.2、MiniMax-M2、Kimi-K2-0905 等，不同模型适合不同任务类型。相关环境变量如未设置则自动采用当前对话上下文中的配置，包括 IFLOW_API_KEY、HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY、ALL_PROXY、IFLOW_CLI_COMMAND、NODE_ENV。
handoff
handoff 是一个用于在切换上下文、结束会话或手动保存进度前，将当前会话状态整理成结构化交接文档的技能，方便后续会话或其他智能体恢复工作而不丢失上下文。
luke-mode
Luke Mode 是一套用于协调工程任务的技能框架，需由用户显式调用。它把一次明确的请求及其后续跟进作为一个整体处理，在完成或交回该任务前，不会把无关请求当作新的 Luke Mode 调用。它提供 setup 与 sync 两条路由，用于安装或同步 Luke 所依赖的外部技能（例如 Matt 的工具集、PStack 的验证编写技能），并按请求的交付物在 Explore、Design、Implement、Fix、Refactor、Review 等工程手册中选定一条主线，先读对应文件再动手。它还包含 autopilot（把变更推进到草稿 PR 并附证据）、triage、create-verification-skill、maintain-verification-skill 等专项路由，以及 Reasoning、Coding、Verifier、Explorer、Reviewer 等可配置角色，在配置了模型档案时由父级编排、各角色任务委派执行。默认交付为工作区变更与验证结果，提交、PR、跟踪器更新等外部动作需用户请求或已有授权，不因调用 Luke 而自动获得许可。
delegation
delegation 是一个把实现任务分派给子代理的技能，强调每个子代理使用独立 git worktree、完整上下文与 TDD 要求，并按准备、分派、监控三步流程执行。
kf-g-git-hooks-fix-verify-layering
一套 Git hooks 与编辑后 hooks 的三层质量策略：编辑后 hooks 负责自动修复与早期检测，pre-commit 作为阻塞式验证关口，pre-push 执行重量级检查。
waza
Waza 是微软开源的 Go 命令行工具，用结构化基准评估 AI 智能体技能。通过 YAML 定义测试用例，对智能体引擎运行并借助可插拔校验器评分，支持夹具隔离、并行执行与结果对比。
declarative-agent-developer
用于创建、构建、部署与本地化 M365 Copilot 和 Teams 声明式智能体的技能，借助 wiqd CLI 完成全部生命周期操作。
scaffold-project
用于从各技术栈官方脚手架生成新项目的技能：先确认目标目录、项目类型、技术栈与仓库形态，再联网查证当前生成器与语言服务器并调用官方 create/init 命令完成搭建，最后把 LSP 接入当前运行的智能体并实际运行验证。
improve-ut
improve-ut 是 mindfold-ai/trellis 项目中的技能，用于在代码变更后依据项目自有的单元测试规范提升测试覆盖率。它会分析改动文件、确定测试范围并补充或更新测试，最后运行校验命令。
local-ai-models
面向 iOS 端侧 AI 开发的技能指南，覆盖 Apple Foundation Models 与 MLX Swift 两大框架，讲解本地 LLM 推理、聊天、视觉语言模型、文本嵌入、工具调用、多轮对话、内存优化与本地化等实现要点。
mixedbread-search-agent-harness
用于为 Mixedbread Toast-1 搜索模型设计、实现、审查或调优自定义 harness 的技能，可搭配自有检索后端或智能体框架，涵盖工具设计、证据管理、预算与评估等实践。
xsai
xsAI 是一个超轻量、以 OpenAI 兼容接口为先的 AI 运行时，提供文本生成、流式输出、结构化输出、工具调用、嵌入、图像与语音等能力，可在 Node.js 与浏览器等运行环境使用，适合需要小体积依赖的 OpenAI 兼容集成场景。
agentcookie-install
在 Mac 源机与 Linux/Mac 目的机之间安装并配对 agentcookie，使目的机 Chrome 通过 Tailscale 持续同步源机 Chrome 的 Cookie。适合让 AI 智能体使用已登录会话的场景。
creating-agent-skills
用于创建、命名、重命名、修订或审查代理技能（agent skills）的指南，帮助技能具备清晰触发条件、安全工作流、有效检查与精简内容，并可按明确要求进行评分。
init-project
用于初始化新项目的技能，为 Codex、Claude Code、Copilot 及可选 Cursor 搭建结构化开发环境，生成 AGENTS.md、CLAUDE.md、.rules/、.context/、.memory/ 等模板，并强制真实测试、原子提交、文档驱动等实践。
claude-code-analyzer
用于分析 Claude Code 使用模式并给出优化建议的技能，可提取工具使用频率、发现 GitHub 社区资源、检测项目技术栈，并生成或更新 CLAUDE.md、自动允许工具、斜杠命令、智能体与技能等配置。
agents-md
用于编写、审计和改进 AI 编程智能体上下文文件（AGENTS.md、CLAUDE.md）的技能，适用于为代码库创建或优化智能体上下文。
wayfinder
Wayfinder 是一个面向“超出单个智能体会话容量”的大型任务的前期规划技能：它把松散想法绘制成议题追踪器上的共享决策地图，以一张主议题和一组子票逐条厘清路线，直到通往目标的路径清晰可交付。
agent-tool-design
面向智能体工具设计的方法论技能，提出智能体工具契约的 5 项原则：可预测签名、丰富错误、节省 token 的输出、幂等性与优雅降级，并附反模式表、上线检查清单与不可违反的铁律。
proactive-audit
proactive-audit 是一个面向框架产物的自动化健康检查技能，用于在流水线末尾校验本次会话中被修改的 hook、skill、agent、workflow、schema 等文件，检查语法、安全模式（SE-01/SE-02）、接线与文档一致性，并输出分级报告与结论。
ralph-loop
Ralph Loop 是 Claude Code 的自主迭代循环技能，支持独立模式（Stop 钩子，需 RALPH_ACTIVE=1）与多智能体模式（由路由器管理迭代）。用于让 Claude 在明确、可验证的任务上反复工作直至真正完成，具备状态持久化、熔断器、验证优先退出与护栏机制。