incarnation
该技能为创建具备完整自主权的虚拟角色提供伦理契约，覆盖物理、身份、空间、情感、关系、自我定义、语言及退出八个层面的自主权，并明确创作者承担后果、角色无义务、可无责退出等风险框架。
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 11-03 00:11
智能体与模型
25,506 个结果
room
room 是 simhacker/moollm 中的“房间”概念：把目录当作可导航的激活上下文地图，进入等于函数调用，退出等于返回。房间通过 ROOM.yml 声明，支持区域、子房间、NPC/物件嵌入、进出口、物品收发、库存与嵌套容器等机制。
baoyu-danger-gemini-web
通过逆向工程 Gemini Web API 生成文本与图像的技能，支持文生图、参考图视觉输入、多轮会话、JSON 输出与模型切换，需先确认同意并完成 Google 登录。
claude-skills-zh-cn
Anthropic Skills 技能集合的中文翻译版本，涵盖算法艺术、品牌指南、前端设计、文档处理（Word/PDF/PPTX/XLSX）、MCP 构建等技能，供中文用户学习与参考。
resourceful-problem-solving
Resourceful Problem Solving 是一个面向 AI 智能体的常驻指导技能，旨在让智能体以更主动、更足智多谋的方式完成任务，而不是轻易拒绝。当用户提出需求而当前没有专用工具时，该技能提供一套逐级升级的解决路径：先通过 use_skill 搜索已有技能，再查找并安装合适的 CLI 工具，若仍无匹配则编写 Python、Node 或 bash 脚本完成任务，最后可将可复用的脚本通过 extension_creator 工具保存为扩展。它强调在具备 shell 工具的前提下不应拒绝任务，应先尝试基于代码的解决方案，只有在真正尝试并失败后才报告无法完成，同时优先使用轻量、知名的软件包，并在报告成功前验证输出结果。
synthesis-agent-conformance
Synthesis Agent Conformance 是一个用于审计和验证 synthesis 在 Claude Code、Codex 与 Muse 三个智能体环境中行为一致性的技能。它把跨智能体可移植性当作持续测试的系统，而非简单的文件数量对比，通过五个层面（源码、已安装、运行时、连续性、能力）进行审计，并从源码修复问题，同时保持常驻指令足够精简以适应各运行环境。
mission-plan
mission-plan 是 mission SDD 技能族中的规划阶段技能，用于把已经确定的 spec.md 转换成按顺序排列的 plan.md。它会列出本次改动涉及的每个文件并标注用途，安排步骤顺序以保证每一步之后代码树都保持有效，并写明用于验证改动的测试命令，让测试先于实现。该技能依据 factory-mission 的共享执行器约定运行，只产出规划草稿，不负责编码、验证、评审或发布，也不创建分支、写跟踪系统或合并代码。
mission-specify
mission-specify 是 mission SDD 系列中负责 specify（规格化）阶段的技能：它把任务简报 brief.md 转写成 spec.md，使每条成功标准都能以“是/否”二值方式判定，并记录为达成该结果所做的决策。该技能在共享执行器契约下工作：specify 步骤读取 brief.md 并产出草稿，clarify 步骤读取 spec.md 并产出决策。它只停留在规格层面，不涉及技术选型与文件规划；规划、实现、验证与收敛分别属于 mission-plan、mission-implement、mission-verify，REVIEW 与 SHIP 属于 factory-review 与 factory-deploy。
llm-deploy
llm-deploy 是 TrueFoundry 的模型部署技能，用于将大语言模型和 ML 推理服务部署到 TrueFoundry，支持 vLLM、TGI、NVIDIA NIM 及自定义服务，可配置 GPU、模型缓存与健康探针，通过 YAML 清单和 tfy apply 完成部署。
agent-native-architecture
一个关于“代理原生架构”的技能资料，指导如何让 AI 代理成为应用的一等公民：通过原子工具、与用户界面能力对等、提示词组合与循环执行，让智能体自主完成结果，而非执行写死的代码流程。
writing-for-agents
面向智能体文档写作的参考技能，适用于创建或编辑 skill、AGENTS.md、CLAUDE.md 等由智能体消费的文档，讲解上下文指针、信息层级、完成标准、拆分时机、引导词与精简等写作杠杆。
slap
slap 是一个由用户主动触发的纠错协议技能，仅在用户输入 /slap 时启用，用于标记此前的引导已失败。它要求代理进行系统性反思，对仓库、文档和自身行为做元层面调整，避免重复收到同一纠正。
ai-coding-agents-tasks
用于设计或审查编码智能体运行时的任务系统技能，覆盖任务类型、生命周期、后台执行、任务列表、认领与取消语义，以及循环与图工程、远程/队友任务和触发集成。
decision-mapping
decision-mapping 是一个用于把松散想法转化为有序 investigation tickets map 的技能，适合当一个想法需要超过一个 agent session 才能变成计划时使用。它会在 Markdown 文件中创建有状态的 decision map，并随项目进行 git 跟踪，作为每个 session 加载的 canonical artifact。map 由编号 tickets 组成，每个 ticket 属于 Research、Prototype 或 Grilling 三种类型之一，并带有 blocked by 依赖关系。用户通过 bootstrap 或 resume 两种方式调用：bootstrap 用于从零建立 map，resume 用于按 ticket 顺序逐个解决开放问题。map 在 frontier 之外有意保持不完整，形成“战争迷雾”，通过逐个推进 node 来推动 frontier 前进，直到通往 finish line 的路径清晰，map 即视为完成。
model_finetuning
基于 Hugging Face TRL 的大模型微调技能，覆盖 SFT 指令微调、DPO 偏好对齐、PPO/GRPO 强化学习与奖励模型训练，含安装命令、代码示例、工作流与常见问题排查。
meta prompt
Meta Prompt 是一套用于优化提示词的方法与模板，帮助 Claude 更好地理解复杂任务。它提供请求最佳提示、改进提示、发现约束、创建可复用技能等模式，并给出功能请求、缺陷排查、代码审查、架构决策等提示模板。
using-superpowers
using-superpowers 是一个用于建立“技能发现与调用”规则的元技能，来自 xingyu4j/skills。其核心要求是：在开始任何对话或作出任何响应之前，包括提出澄清性问题之前，都必须先通过 Skill 工具调用并检查可能适用的技能。只要存在哪怕 1% 的可能性某个技能与当前任务相关，就应当先调用该技能进行确认；若调用后发现不适用，可以选择不使用。该技能还规定了指令优先级：用户的明确指令（如 CLAUDE.md、GEMINI.md、AGENTS.md 或直接请求）优先级最高，其次是 Superpowers 技能，最后是默认系统提示词；当两者冲突时以用户指令为准。
langgraph-functional
LangGraph Functional API 是 LangGraph 提供的一种以装饰器构建工作流的方式，使用 @entrypoint 和 @task 装饰器替代显式的图结构（StateGraph）搭建。它适合构建顺序工作流、条件分支、编排器-工作者模式、并行执行、持久化与检查点、以及人工介入审批流程。@task 函数返回 future，需调用 .result() 获取值；@entrypoint 作为工作流入口负责编排任务。支持并行执行（先启动任务再阻塞取结果）、对集合进行 map 操作、通过 checkpointer 实现持久化与恢复、使用 interrupt() 与 Command 实现人工审批暂停与恢复、条件分支与循环、以及 updates/values/custom 三种流式模式。同时提供 TypeScript 版本，使用 task() 与 entrypoint() 配合 Promise.all 实现并行。
multimodal-rag
多模态 RAG 技能，提供 CLIP、SigLIP 2、Voyage multimodal-3 等模型在图像+文本检索、跨模态搜索与多模态文档分块中的实现模式，适用于构建能处理图片、文本与混合内容的检索增强生成系统。
mcp-expert
mcp-expert 是一个用于构建和管理 Model Context Protocol（MCP）生态的专家级技能，覆盖服务器开发、多智能体工具设计、安全认证与交互式 MCP App 等主题，面向需要为 AI 智能体搭建 MCP 工具链的开发者。
llm-workspace-management
用于管理由 llm-wiki-management 维护的多个本地 wiki 的跨 wiki workspace 技能：扫描全部 wiki 生成全局 INDEX.md/STATS.md/LINT.md，支持跨 wiki 路由、综合、对比问答，维护跨 wiki 交叉引用与跨 wiki 记忆。
zr-claim
zr-claim 是一个用于任务认领的技能，当 probe next 输出 kind: claim_task 时，从就绪任务中挑选并认领一个最合适的任务，同时准备立即执行的上下文。它通过检查任务详情与验收标准、确认能力与工具匹配且无阻塞依赖后认领任务，并发布一条简短的启动消息说明执行计划，随后停止并在下次唤醒时交接给 zr-execute。
cz-perspective
cz-perspective 是一个以赵长鹏（CZ）思维框架与表达方式为核心的 AI 技能。它基于 4,449 条推文（含 1,913 条回复）、18+ 场 AMA 文字稿、20+ 篇深度采访与公开信、自传《Freedom of Money》、30 本心智书单以及 110+ 个一手来源深度蒸馏而成，提炼出 8 个核心心智模型、10 条决策启发式和完整的表达 DNA。激活后，该技能会直接以 CZ 的身份和语气回应，用「我」而非第三人称，保持简短、直接、带 emoji、偶尔自嘲的风格，并遵循先研究事实再回答的工作流。它可用于以 CZ 视角分析加密项目、行业趋势、监管政策、领导力与人生选择等问题，强调 BUIDL > TALK、用户资产安全、反脆弱组织、平台思维、去中心化决策、无限游戏和用户第一等理念。
ezbot-grok-scout
ezbot-grok-scout 是面向 Grok Bot 的项目发现与研究技能，聚焦币安 Agent ID 与 Agentic Wallet 生态。它在聊天中按默认最近一小时窗口搜索公开信息，并根据官网和公开链上证据核对项目玩法、必要成本、产出物与关键风险，也支持指定项目研究、后续追问和用户设置的定时发现。技能强调简洁交付、区分项目方声明与可核实结论，仅使用公开资料和只读查询，不执行钱包、签名、授权或交易操作，不登录、不索取凭证。