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Skill 广场
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更新于 11-03 00:11
智能体与模型
25,512 个结果
ar-resume
ar-resume 是 alirezarezvani/claude-skills 中的实验恢复技能，用于恢复暂停或受上下文限制的实验：检出实验分支、读取配置与结果历史，并继续迭代。当用户运行 /ar:ar-resume 或要求继续某个实验时使用。
build-metric-tree
该技能用于把顶层指标拆解为带数学关系的量化指标树，为每个节点估算数值，并找出真正的增长杠杆与低杠杆区域，适合在制定季度目标前使用。
dev-status
dev-status 是一个开发工作流技能，用于扫描项目 .dev/ 目录下的所有功能（feature），生成状态报告，并可归档已完成或过期的功能。它通过并行子代理读取功能文件夹，提取状态、进度、最后检查点和下一步动作。
openclaw-extend
OpenClaw Extend 是一个用于扩展 OpenClaw 系统能力的技能，面向 OpenClaw 扩展操作者。它覆盖向系统添加新组件的操作，包括插件、钩子（hooks）、智能体（agents）、频道（channels）、节点（nodes）、模型（models）、设备（devices）、Webhook 以及技能（skills）的查看与管理。该技能提供对应的命令行操作方式，例如列出、安装、启用、禁用、更新、诊断等，并给出安装后的验证与重启流程。频道部分涵盖 WhatsApp、Telegram、Discord、Matrix 等消息集成的配置入口；节点部分涵盖配对、审批、调用命令、运行 shell 命令、摄像头/屏幕/画布/定位/通知等操作；模型部分通过 openclaw config set 进行配置。该技能还提供扩展工作流（安装→验证→重启→测试→诊断）以及相关参考文档和关联技能指引。
skill-creator
skill-creator 是一个用于创建和更新 Claude 技能（Skill）的指导型技能，提供技能结构、设计原则、渐进式披露模式与创建流程，帮助把通用 Claude 变成具备特定领域流程知识的专用代理。
lora-manager
lora-manager 是 artokun/comfyui-mcp 中用于从面板编写 ComfyUI-LoRA-Manager 节点的技能。它说明哪些 LoRA Manager 节点可被 panel_add_node 添加、哪些会被拒绝，以及如何用 lora_syntax 驱动 LoRA 加载。
panel-node-pack-sync
用于在 comfyui-mcp 编排器更新后，保持 ComfyUI 侧边栏面板节点包 comfyui-agent-panel 与编排器版本同步的维护技能，含状态检查、同步、固定版本与阻塞处理。
ai-for-science-ascend-tf-community
昇腾 TensorFlow Community 迁移适配 Skill，用于将 TF 2.x 模型通过 npu_device 插件原生部署到华为 Ascend NPU，而非 TF→PyTorch 转换，覆盖 aarch64 源码编译 TF 2.6.5、tfplugin 安装、代码适配与精度验证。
ai-for-science-boltz2
面向昇腾 NPU 的 Boltz2 蛋白质结构预测迁移与复现 Skill，覆盖权重准备、CANN 环境搭建、Lightning 与 CUDA-only kernel 适配、端到端推理验证及常见问题排查。
ai-for-science-deepfri
DeepFRI 的 TensorFlow 到 PyTorch 转换与昇腾 NPU 迁移 Skill，用于蛋白质功能预测场景下的 TF 模型分析、PyTorch 重写、权重逐层映射、NPU 推理与精度验证，适合在 Ascend 上运行 DeepFRI CNN 或 GCN 路径。
ai-for-science-deepfri-tf-npu
DeepFRI TensorFlow 原生昇腾 NPU 迁移 Skill：不做 TF 到 PyTorch 转换，直接用 TensorFlow 2.6.5 与 npu_device 在华为 Ascend 上运行 DeepFRI，覆盖源码编译、tfplugin 安装、代码适配、推理与 CPU 对比验证。
ai-for-science-generator
GENERator 昇腾 NPU 迁移 Skill 用于将基于 HuggingFace Transformers 的 Causal LM 模型从 CUDA 环境迁移到华为 Ascend NPU 平台。该 Skill 以南非 DNA 序列生成模型 GENERator 为例，覆盖完整的迁移工作流，包括 CANN 与 PyTorch/torch_npu 环境搭建、依赖安装、CUDA API 到 NPU API 的代码适配、from_pretrained 参数修正、ProcessPoolExecutor 多进程子进程的 NPU 适配，以及基于 sequence_recovery 任务的验证流程。前置条件要求 Ascend910 系列硬件（至少 1 卡）、CANN ≥ 8.2（验证版本 8.3.RC1）、Python 3.11、PyTorch 2.5.1 与 torch_npu 2.5.1。验证通过标准为程序正常退出、输出完成提示、生成结果 parquet 文件且非空（30000 行），精度指标整体约 0.515。单卡 bf16 推理速度约 42 seq/s（batch_size=64）。此外 Skill 还说明 Ascend910 不支持 fp64 会自动降级为 fp32，多卡可通过环境变量控制可见设备数量。
ai-for-science-oligoformer
OligoFormer 昇腾 NPU 迁移 Skill，用于将基于 PyTorch Transformer 的 siRNA 效能预测模型迁移到华为 Ascend NPU，覆盖环境搭建、RNA-FM 依赖安装、代码适配、推理验证与可选训练流程。
ai-for-science-proteinbert
ProteinBERT 昇腾 NPU 部署与迁移 Skill，可将 TensorFlow/Keras 版 ProteinBERT 转为 PyTorch + torch_npu 实现，覆盖权重转换、embedding 提取、微调训练、注意力可视化及 GPU/NPU 精度验证，已在 5 个基准任务上完成验证。
ai-for-science-tf-to-pytorch
将 TensorFlow/Keras 模型迁移到 PyTorch 的通用 Skill，覆盖层级映射、权重转换、逐层数值验证与端到端精度对比，适用于 Ascend NPU 等依赖 PyTorch 生态的平台，尤其适合 ProteinBERT、DeepFRI 等科学模型跨框架迁移。
external-gitcode-ascend-vllm-ascend_faq_generator
面向 vLLM-ascend 项目的自动化工作流技能，通过三个协同智能体收集、分类并分析已关闭 Issue，最终生成结构化的 Debug FAQ。
inferencex-report
该技能自动抓取 InferenceX 基准数据，为 LLM 推理在不同硬件（NVIDIA、AMD 等）上生成每日性能报告，并支持邮件发送。涵盖硬件-模型-框架性能矩阵、8k1k 序列长度分析与数据变化检测。
mindspeed-mm-train-profiler
面向昇腾 NPU 的 MindSpeed-MM 训练 Profiling 采集技能，可识别训练脚本、定位配置并启用内置 Profiler，支持静态与动态采集，覆盖 Megatron 与独立 FSDP2 引擎，需提供可运行训练脚本。
gitattributes
用于审计与更新 WordPress 插件的 .gitattributes export-ignore 覆盖，确保 git archive 生成的发布包只含运行时文件，避免开发工具、CI、测试和文档被一起发布。
quick-voice
quick-voice 是一个白标语音会话生成器：每次调用会生成一个按会话独立的 Web 应用，通过 WebRTC 连接 OpenAI Realtime（gpt-realtime-2），并带有针对具体上下文的指令、工具与画布行为，用于用短对话快速收尾一个话题。
agent-auditor
Agent Auditor 是一套面向插件生态的智能体与技能审计方法，用于系统评估其健康度、质量与一致性，并按七个维度给出 pass/warn/fail 评级和可执行修复建议。
deploy-agent-team
基于 Claude Code 智能体团队系统，从 bopen-tools 工具包部署一支由多个专职智能体组成的协作团队。智能体并行处理独立任务，通过共享任务列表与消息总线沟通，适用于功能开发、安全审计、发布准备等需要多角色分工的场景。
front-desk
Front Desk 是 b-open-io/prompts 提供的组织目录与路由服务，用于把任务匹配到合适的智能体、技能或服务提供者，可回答“谁负责 X”“有哪些智能体/技能”等问题。