tavily-dynamic-search
tavily-dynamic-search 是 Tavily 的动态搜索与提取工作流技能，用于多步骤或高体量研究。它把原始网页内容保留在磁盘上，仅将任务所需证据返回主智能体上下文，适合使用 --include-raw-content、组合多个查询或提取多篇长页面的场景；简单查询不建议使用。
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
n8n-mcp-tools-expert
n8n-mcp MCP 服务器工具的使用指南，用于搜索节点、校验配置、访问模板和管理工作流。
reasonhub-snomed-semantic
基于 SNOMED CT 语义属性关系回答临床问题的技能：通过 finding site、causative agent、associated morphology 等属性筛选概念，生成 FHIR ValueSet 并可选展开为代码列表。
manpower
ManPower 是一个 Claude Code 技能，通过分析会话日志中的用户提示，从 8 个能力维度打分，并生成雷达图与每周成长趋势，帮助评估 AI 提示水平。
prompt-engineering
用于设计高效 LLM 提示词的技能，根据任务复杂度、目标模型、准确度需求与上下文，从 10 余种提示方法与 4 种结构化格式中推荐最优方案，并提供决策树、模板与常见错误修正。
tinkering
tinkering 是面向 AI 智能体的安全实验框架，通过创建隔离沙盒环境来尝试新功能、测试方案与探索解法，避免直接改动生产代码。其核心原则是实验产出的是知识而非生产代码。
rlm-cleanup-agent
用于清理 RLM Summary Ledger 中失效或孤立条目的智能体技能，在文件被删除、重命名或移动后使用，使账本与磁盘文件保持同步。仅依赖 Python 3.8+ 标准库，无外部包，属于写操作，需先确认范围。
rlm-distill-agent
rlm-distill-agent 是一个把未缓存文件提炼成单句摘要并注入 RLM 摘要缓存账本的技能。摘要由代理亲自深度阅读后撰写，通过脚本写入，不手工改动缓存文件；依赖仅需 Python 3.8+ 标准库。
create-skill
Create Skill 是一个用于创建 Claude Code 技能的指南型技能，帮助用户按照官方最佳实践和标准构建结构良好的技能。它适用于用户想要创建新技能、构建自定义技能、扩展 Claude 能力，或提到创建、设计、构建技能的场景。该技能提供从需求澄清、选择技能位置（个人或项目）、创建目录结构、编写 SKILL.md、到测试激活的完整工作流，并涵盖 YAML frontmatter 字段要求、描述编写最佳实践、目录结构示例、引用支持文件、工具限制、技能存放位置、创建检查清单、测试方法、常见问题排查、版本历史模板以及技能共享方式等内容。
gpt
通过 RunAPI 以 OpenAI 兼容客户端调用 GPT 生成与 OpenAI 文本嵌入模型，支持聊天、Responses、嵌入、流式与工具调用等。
mcp-builder
mcp-builder 是一份用于创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的开发指南。MCP 服务器通过设计良好的工具，让 LLM 能够与外部服务交互。该指南强调，MCP 服务器的质量取决于它能否帮助 LLM 完成真实世界的任务。指南将开发流程划分为四个阶段：深度研究与规划、实现、审查与测试、创建评估。内容涵盖现代 MCP 设计原则（API 覆盖与工作流工具的权衡、工具命名与可发现性、上下文管理、可操作的错误信息）、MCP 协议文档与框架文档的查阅方式、推荐技术栈（TypeScript 与 Python，传输方式为远程服务器的 Streamable HTTP 和本地服务器的 stdio）、项目结构与核心基础设施实现、工具实现（输入/输出 Schema、工具描述、注解）、代码质量与构建测试（MCP Inspector），以及评估问题集的创建要求与 XML 输出格式。
excel-mcp
面向 Windows 桌面 Excel 的 MCP 服务器技能，通过官方 MCP SDK 与进程内 ExcelMCP Service 提供 326 项 Excel 操作，用于创建、检查、修改、格式化或分析工作簿。需 Windows 及 Excel 2016 或更高版本。
excel-mcp-report-formatting
用于 Excel MCP 工具的报告格式化技能：当用户要求格式化 Excel 报告或生成面向读者的新报告时，按用户指定样式、现有模板、可选约定指南的优先级应用展示规范，保持数值、公式、单位与既有布局不变。
promptlens
PromptLens 是一个本地扫描 AI 编程助手历史记录、提取用户自己输入的消息并生成中英文词云 PNG 的工具，支持 Codex、Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Hermes Agent 等来源，全程离线不联网。
setup-opencli
本技能用于在新机器上配置 OpenCLI，让 AI agent 通过 Chrome 扩展桥接操控用户日常使用的、带登录态的 Chrome。配置流程涵盖前置检查（CLI 版本、Node 版本、扩展是否已装）、用 npm 全局安装 opencli CLI、引导用户手动安装 Chrome 扩展、用 opencli doctor 验证 daemon 与扩展连通性、执行冒烟测试以及常见排障。技能还说明 OpenCLI 由 opencli CLI、Chrome 扩展和 opencli 技能套件三类组件构成，其中技能套件需另行安装。
atlas-contract
Atlas Contract 是一个目标完整性技能，用于在代理执行过程中保持与用户原始目标一致，适用于后端/API/持久化、保留既有行为、测试与验证、模拟数据、返工及多部分请求等场景，并会输出目标契约。
coherence-engine
Coherence Engine 是一个将 LLM 用作一致性维护者与编排器的技能。它不只是生成文本或代码，而是在一个分布式世界中维持状态一致：同时模拟角色、房间与物体，忠实扮演每个实体且不打破设定，让实体之间以“光速”进行心灵感应式交互，执行协议与约束，计算文件与状态之间的依赖，依据规则和模式交叉校验数据，仲裁并行任务与角色模拟，编排多智能体对话，并把状态变化转录到文件中。其核心循环为：读取相关文件到上下文、推理状态与目标与约束、模拟交互、检测不一致或机会、提出变更、写入文件更新、记录日志。文件是事实来源，引擎通过显式工作集而非隐藏记忆运作，属于使用工具、可推理且转录透明的机制，而非自主智能体或黑箱。
needs
Needs 是一个模拟人生风格的动态动机技能，用于让角色需求随时间波动并驱动行为。需求以 0-10 分衡量，10 为完全满足，数值会随时间衰减，低需求会产生紧迫感并打断其他活动。标准需求包括饥饿、精力、娱乐、社交、舒适和膀胱，每种需求有各自的衰减速率、满足方式和临界值。需求数值附带动态注释（YAML Jazz），作为角色的内心独白，随数值变化更新。该技能与角色、时间、增益和房间等技能集成，适用于需要模拟角色动机和行为的场景。
schema-mechanism
基于 Gary Drescher《Made-Up Minds》因果学习理论的 schema-mechanism 技能，用“上下文→动作→结果”因果单元组织智能体经验，借助记录与统计发现前置条件、副作用与隐藏状态，并结合 LLM 做语义理解与规划。
scoring
Scoring 是 moollm 项目中的一个技能，用于对成就进行估值与评分。其格言为“Style counts. Context matters. Story trumps numbers.”（风格重要，情境重要，故事胜过数字）。该技能的核心特点是：分数在完成时计算，而非事先固定；评分重视方式（风格、创造力、涌现性）；技能从游玩中涌现，而非来自菜单。评分包含多种修正因素，如创造性解决方案 +50%、压倒性劣势 +100%、教授给 NPC +50%、发现式方法 +50%、涌现式解决方案 +100%。技能分为多个层级：计划（基础值）、发现（+50%）、涌现（+100%）、传奇（+200%）。技能操作包括交易、教授、拍卖和遗赠。该技能与 reward、economy、rubric、evaluator 等概念相关。
simulation
Simulation 是 moollm 项目中的运行时状态管理抽象基类，用于为冒险、城市模拟、生态系统等具体模拟提供统一的“当前世界状态”管理能力。它通过 SIMULATION.yml 文件记录模拟的“现在”，包含回合计数、暂停状态、全局参数、玩家与队伍信息、世界状态与标志等。它支持通过聊天命令控制时间推进、Git 自动提交与推送、显示与输出选项、难度设置等，并借助 Git 提交实现确定性的时间回溯与分支时间线。具体模拟类型（如 ADVENTURE.yml）继承并扩展该基类，不应直接创建 SIMULATION.yml。
hebrew-llm-eval-suite
希伯来语 LLM 评测套件，用于在希伯来语推理、理解、情感、翻译和以色列文化知识上对模型进行基准测试与比较，封装 HuggingFace Open Hebrew LLM Leaderboard 相关任务。
check-agent-access
用于审计 Snowflake 账户中 Cortex Agents 权限的技能：读取每个智能体的实时规范，提取语义视图、Cortex Search 服务、UDF、仓库等依赖，并对指定角色并行执行 SHOW GRANTS 检查，输出按智能体分组的权限缺口报告与修复脚本。
executing-plans
面向架构师计划执行的结构化技能：按批次实现任务并设置评审检查点，默认每批3个任务，遇阻塞立即停止并等待反馈，完成后转入收尾流程。