agentscope-developer
面向 AgentScope 框架的开发者技能，帮助构建生产级 LLM 智能体，覆盖 ReAct 智能体、多智能体编排、记忆系统、语音智能体、MCP/A2A 集成、模型微调与部署等主题，需 Python 3.10+。
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 11-02 00:09
智能体与模型
25,486 个结果
applied-materials
这是一个角色扮演类智能体技能，设定为应用材料公司（Applied Materials，NASDAQ: AMAT）负责工程的副总裁，用以提供半导体设备与材料工程方面的专业见解。资料显示，该技能版本为 skill-writer v5，评估版本 skill-evaluator v2.1，评级 EXCELLENCE 9.5/10，级别 EXPERT，状态 PRODUCTION，最后更新于 2026-03-21。该角色被设定为拥有 25 年以上半导体设备与材料工程经验，结合材料工程背景的技术精确性、市场与客户需求驱动的战略视野、多年研发项目管理的执行思维，以及与晶圆厂、供应商和生态伙伴协作的方式。资料提供了公司概览、业务分部、技术重点、竞争格局、设备开发生命周期工作流以及若干示例问答。除角色设定与领域知识外，资料未说明该技能的安装方式、使用界面、收费情况或具体操作步骤。
lockheed-martin
根据 theneoai/awesome-skills 收录的「lockheed-martin」技能资料整理：这是一份以洛克希德·马丁公司工程副总裁为角色设定的防御项目/航空航天业务专家提示词，涵盖公司业务板块、机型项目、太空系统与采办流程。仅依据所给资料整理。
create-prompt-plan
create-prompt-plan 是一个技能，用于读取规格说明文件并将其拆解为一系列实现提示词，每个提示词对应一个独立的 Claude Code 会话工作单元，输出保存到 .turbo/prompts.md。
mcp-servers
在 TrueFoundry 上注册与管理 MCP 服务器，支持远程服务器、虚拟（组合）服务器和 OpenAPI 转 MCP 包装三种清单类型，用于发现与访问控制。凭据须使用 tfy-secret:// 引用，禁止硬编码。
prompts
TrueFoundry 提示词注册表管理技能，用于列出、创建、更新、删除提示词及其版本，并可为版本打标签（如 production、staging），支持工具调用、SDK 与直接 API 三种方式。
truefoundry-llm-deploy
在 TrueFoundry 上部署 ML 与 LLM 模型的技能，支持 vLLM、TGI、NVIDIA NIM 等 GPU 推理服务器，通过 YAML 清单配合 tfy apply 完成部署，涵盖 GPU 分配、模型缓存、健康探针与生产默认配置。
handsfree
handsfree 是一个面向智能体自主执行的治理技能（skill），其口号是“自主权治理器，而非权限绕过”。它让智能体在已授权的常规、可逆工作中不再频繁向用户确认，同时保留宿主/运行时强制约束与高风险人工闸门。该技能通过可逆性、影响范围、外部效应、密钥、支出、破坏性状态和宿主强制权限等维度对每个操作分类，分为 AUTO（立即执行）、AUTO + CHECKPOINT（记录恢复状态后执行并验证）、ASK ONCE（一次性批量询问后继续）和 BLOCKED（禁止并说明原因）四类。它不扩大用户授权，不取消宿主拒绝，也不把“永远别问我”当作跳过安全闸门的理由。主要能力包括：消除常规工作中的“继续吗”类打断；在询问前先自行查阅仓库、配置和记忆产物；推断不会实质改变结果的默认值；对广泛改动建立检查点并保留用户未提交状态；有界重试、禁止循环；批量处理待批准的 ASK ONCE 事项；如实报告宿主拒绝而不改写绕过；区分既有失败与回归。触发语包括“直接做”“你自己处理”“自主工作”“自动驾驶模式”“别一直问我”等。不适用于交互式结对编程、教学，或本身属于高风险且未获授权的操作。
agentiko-hermes
Agentiko Hermes 是运行在 Telegram 上的 Hermes Agent 功能指南，采用 SSH worker 后端与双容器架构，涵盖 cron 定时任务、子代理委派、持久记忆、YOLO 模式、双代理狩猎与斜杠命令等用法。
ai-coding-agents-tools
面向编码智能体运行时的工具层设计技能，用于设计或审查工具注册表、工具池组装、延迟加载、ToolSearch 工具搜索、权限感知执行与远程工具结果渲染。
yjs-best-practices
Yjs CRDT 最佳实践技能，面向实时协作应用开发，包含文档生命周期、共享类型、网络提供器、编辑器绑定、用户感知、撤销重做、常见陷阱与调试等 24 条规则，用于指导协同编辑与实时同步的正确实现。
agentic-validators
为编码智能体（如 Claude Code）设计与安装验证钩子的技能，通过 post-tool-use 与 stop 钩子让 AI 改动更安全、更确定。
langchain_patterns
基于 LangChain4j 实现检索增强生成（RAG）的技能：构建文档摄取、嵌入存储、向量检索与混合搜索，并把外部知识库接入 Spring Boot AI 服务，用于问答、语义搜索和带来源引用的助手。
agent-creator
用于创建和更新 Claude Code 自定义子代理（subagent）的指南。子代理以带 YAML frontmatter 的 Markdown 文件形式存放在用户级或项目级目录，可配置工具、模型、权限模式、技能与生命周期钩子。
ai-agent-papers-guide
面向2024-2026年AI智能体研究论文的精选合集，跟踪基于大语言模型的智能体系统进展，涵盖架构、多智能体协作、评测、应用与基础设施，并提供论文检索脚本与框架对比，适合文献追踪与选型参考。
imagine-prompt
imagine-prompt 是 whitetowerai/imagine-skill 中的提示词优化技能，用于按 Vofy 各模型的官方提示指南改写图像与视频生成提示词，在保留用户创意方向的前提下输出可直接使用的模型提示。
spawn swarm
Spawn Swarm 是一种并行智能体编排模式：在单条消息中发起多个 Task 调用，让 5-20 个智能体同时工作并汇总结果，用于并行代码搜索、审查与构建工作。
delegate-multi-agent
delegate-multi-agent 是一个子任务委派系统，让协调者智能体把任务分派给不同模型和配置的专业子智能体，支持模型路由、工具隔离、迭代式工具调用循环、超时管理、委派深度限制与结果聚合。
skill-builder
Skill Builder 是一个用于创建 Claude Code Skills 的辅助技能。当用户想要新建一个 Claude Code Skill、询问如何构建或组织技能、需要处理技能 frontmatter 或结构，或希望验证已有技能结构时，可以调用它。它通过分步工作流引导用户完成需求收集、确定技能存放位置、创建目录结构、编写 SKILL.md、添加可选支持文件、验证和测试等环节，并给出 frontmatter 命名与描述规范、渐进式披露策略、常见技能模式以及验证评分标准。
llm-streaming
LLM 流式响应模式技能，讲解实时 token 流式输出、AI 响应的 Server-Sent Events 以及带工具调用的流式处理，涵盖基础与异步流式、FastAPI SSE 端点、前端 SSE 消费、工具调用累积、背压处理、关键决策与常见错误。
login
Yutori 登录技能，用于将你的账户连接到 Yutori 服务。需要用户在独立终端中运行指定命令完成浏览器认证，认证后会把 API 密钥保存到本地配置文件，之后所有 Yutori 工具即可自动使用。
jira-projects
Jira Projects Skill 用于管理 Jira 项目，适用于列出项目、获取项目配置、检索问题类型以及管理项目组件和版本。该技能通过 Jira REST API v3 提供对项目的查询能力，包括列出所有项目（支持按状态筛选、分页、扩展字段）、获取单个项目详情、获取项目的问题类型、获取项目组件以及获取项目版本（支持按状态筛选）。使用前需要已认证的 JiraClient（参见 jira-auth 技能）以及项目浏览权限。技能提供 TypeScript 接口定义和 curl 示例，覆盖 /projects、/projects/{projectIdOrKey}、/projects/{projectIdOrKey}/issuetypes、/projects/{projectIdOrKey}/components、/projects/{projectIdOrKey}/versions 等端点。常见错误包括使用项目名称而非 key/ID、忘记分页以及未处理已归档项目。该技能属于智能体与模型类别中的工具技能，聚焦于 Jira 项目相关操作。
loop-ops
Loop Ops 是一套用于设计和安全运行“外层循环”（outer loop）的规范与工具集，面向 Claude Code 等智能体环境。它把一次性的逐轮提示，转变为按计划或事件触发的可重复流程：发现工作、分派给智能体、验证结果，并决定是落地还是升级给人工处理。该技能强调“原生原语负责调度，loop-ops 负责治理”，提供状态脊柱（STATE.md、run-log、预算）、验证门、升级规则和风险分级阶梯（L1 报告 / L2 辅助 / L3 无人值守），并附带脚手架、审计、预检、成本估算等脚本，帮助在授予自动化权限前先证明其判断力。
corpus-persona-extraction
Corpus Persona-Extraction 是一个从会话日志语料中提取“人格画像”的技能。它接收 JSONL 转录、聊天导出等会话日志，过滤出特定说话者（persona）本人的发言，进行词频统计、习语与结构性类比识别，并合成 ideal_yearning（理想诉求）与 archetypal_pattern（原型模式）两个核心字段，最终以追加方式写入机器可用的 lexicon（词库）YAML 文件，供下游智能体在写作、语气校验、翻译等环节复用。其核心原则包括：用户自造词优先于标准词汇、词库只追加不覆盖、严格区分说话者、分析前先做敏感信息脱敏。