polymarket-agent-skills
Polymarket 预测市场集成技能，提供交易、市场数据、WebSocket 流式推送、跨链桥和无 Gas 交易能力，由 Polymarket 维护，可通过 npx skills add Polymarket/agent-skills 安装完整版本。
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
25,519 个结果
ml-memory
面向 AI 记忆系统的专业角色技能，聚焦分层记忆、记忆固化与基于结果的学习，强调情景记忆与语义记忆的区分、显著性学习、主动遗忘和实体消解，用于构建、诊断和审查 AI 记忆系统的设计。
on-device-ai
在浏览器本地运行 AI 模型的模式集合，基于 WebGPU、Transformers.js、WebLLM 与 ONNX Runtime，强调零 API 成本与完全隐私，适用于端侧推理场景。
agent-file-structure
为 .github/agents/*.agent.md 代理定义文件规定标准结构与编写原则的技能，涵盖必需的 YAML frontmatter（description、name、model）以及目标、边界、上下文、工作流、输出等段落规范。
validate-agent
validate-agent 是 oocx/tfplan2md 项目中的校验技能，用于在创建或修改智能体定义后，检查模型可用性、交接完整性、工具是否存在以及边界一致性，帮助排查交接断链和工具执行失败等问题。
physicalai-runtime-configuring-inference-pipeline
用于在 PhysicalAI Runtime 中围绕 InferenceModel 配置推理流水线的技能：通过 manifest 规格与 ComponentRegistry 设置预处理器、后处理器和 runner，定义观测→预处理→runner→后处理→动作输出的链路。
physicalai-runtime-loading-exported-policies
用于加载并校验从 Physical AI Studio 导出的策略，以便在 Runtime 中部署推理。支持本地导出目录与 Hub 快照，自动识别 ONNX、OpenVINO 等后端，并提供 InferenceModel 的加载、校验与冒烟推理流程。
physicalai-runtime-running-policy-on-robot
PhysicalAI Runtime 的机器人策略运行技能：用 PolicyRuntime 在真实硬件上运行导出的策略，支持 SyncExecution 与 RTC 执行模式，可通过 Python API 或 YAML 配置加 physicalai run 命令部署。
physicalai-train-training-a-policy
该技能用于通过 Lightning 技术栈训练、验证、测试并运行 Physical AI Studio 策略（policy）的预测。训练使用 physicalai.train.Trainer（一个 lightning.Trainer 子类），配合 Policy 和 DataModule。库提供两个对等的入口：CLI（physicalai fit / validate / test / predict，基于 jsonargparse 的 YAML 配置与命令行覆盖）和 Python API（构造 Policy、DataModule 与 Trainer 后调用 trainer.fit 等方法）。配置由 model、data、trainer 三部分通过 class_path / init_args 组装，支持 __base__ 组合与任意字段覆盖。适用于终端命令、YAML 配置、可复现实验，以及代码、笔记、测试和直接库集成等场景。
agent-browser-verify
agent-browser-verify 是用于开发服务器自动浏览器验证的技能：在启动 dev server 后，用 agent-browser 打开页面、截图、检查控制台错误与关键元素，避免只凭进程启动就假定页面正常。
deepwiki
DeepWiki 技能：通过 DeepWiki MCP 服务器查询公开 GitHub 仓库的文档、wiki 结构与 AI 问答，无需认证，仅支持公开仓库。
open-webui
面向 Open WebUI 的 API 客户端技能，用于列出模型、发送对话补全、上传文件构建 RAG 知识库、调用 Ollama 代理端点、生成图像与处理音频等。需自备实例 URL 与 API Token，不负责安装或配置 Open WebUI 服务器。
claude-skills
用于编写 Claude Code 技能（Skill）的参考技能，涵盖 Claude 专属的 frontmatter 扩展，如 allowed-tools、context 模式（fork/inherit）、argument-hint、user-invocable、hooks 等，并包含工具限制语法、参数与字符串替换、动态上下文注入、测试与排错的实践说明。
agentic-docs
agentic-docs 是一套编写代码内联注释与文档的实践指南，强调文档与代码同处一文件、使用平实语言并解释“为什么”而非“做什么”，涵盖文件头、函数契约、行内注释、架构说明与 TODO 规范及写作风格。
linux-disk-storage
用于诊断 Linux 磁盘或 inode 压力、执行有节制的清理、管理本地存储与 swap、以及挂载 NFS 和 CIFS/SMB 共享的技能，覆盖 Debian/Ubuntu 与 RHEL 系发行版差异，需 root 级变更授权。
product-manager-agent
产品经理 Agent，用于产品规划、需求分析、用户研究、路线图制定与竞品分析，可接入 Claude Code、Cursor、Codex CLI、Gemini CLI 等运行时，提供 PRD、竞品分析、路线图、用户研究等可选模式。
harness-engineering-orchestrator
面向 Claude 与 Codex 的仓库化 PRD 到代码编排技能，把项目想法或已有仓库纳入受控交付循环：规划写入 docs/PRD.md 与 docs/ARCHITECTURE.md，执行状态写入 .harness/state.json 与 docs/PROGRESS.md，按项目计划、交付阶段、里程碑、任务组织工作，并以校验决定能否推进。
authoring-signals-scouts
用于编写、编辑和改造 PostHog Signals scouts（按计划运行、扫描项目并向 Signals 收件箱写入发现的智能体）的技能说明，包含 scout 命名、配置、测试循环与质量标准。
autoresolving-pr-conflicts
面向 PostHog/posthog 仓库的自动化操作流程技能：驱动冲突自动解决代理扫描与 master 冲突的开放 PR，能安全解决简单冲突、重新生成锁定文件与生成物、把结果推送到原分支并留下状态评论；需人工判断的情况会标记交给人。
notebooklm
该技能让 Claude Code 通过浏览器自动登录 Google NotebookLM，直接用自然语言向已上传的笔记本提问，获取基于文档来源、带引用的 Gemini 回答，并支持笔记本库的增删查与按主题检索。
creating-claude-rules
面向 .claude/rules/ 规则的编写指南：说明如何用 paths frontmatter 与 glob 模式创建按路径生效的模块化规则，区分 Claude 与 Cursor 字段差异，避免 globs、alwaysApply 等错误写法。
creating-copilot-packages
介绍如何为 GitHub Copilot 创建自定义指令包：涵盖仓库级与路径级两种格式，说明 applyTo 匹配模式、excludeAgent 选项及自然语言 Markdown 编写规范。
openai-docs
用于回答 OpenAI 产品与 API 构建问题的技能，通过 OpenAI 开发者文档 MCP 提供权威、最新的官方文档指引，并覆盖 Codex 自身知识、模型选择、API 模型迁移与提示词升级指导。
skill-installer
Skill Installer 是一个用于把经过审核的技能（skills）安装到 Codex 或 Claude Code 的辅助技能。它默认从 OpenAI 的 curated 技能列表安装，也支持指定 GitHub 仓库路径，并提供列出与安装的脚本。