skill-craft
Skill Craft 是一个用于评估、修复、创建和审计 Claude Skills 的工具，基于 8 模块质量框架与加权评分。它支持四种模式：check（评估单个 Skill）、fix（评估并修复）、create（从零创建）、audit（多 Skill 系统审计）。工具会进行结构扫描、反模式检测、完整性检查与 Decision Gate 验证，所有结论均要求引用文件路径与行号，评分基于检查清单客观打分。
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
25,520 个结果
assignment-composition
Assignment Composition 是一个面向自主工作分派的编排阶段技能，用於把每一个已梳理出的维度（dimension）封装成一份自包含的自主工作任务信封（autonomous-work-assignment envelope）。每份信封都必须包含九个固定章节：标识符、正向范围、反向范围、接收方所需上下文、成功标准、允许使用的工具、推荐的子智能体类型、返回格式，以及交接信封。其核心目标是让信封达到“可直接派发”状态：接收方子智能体只读该信封即可执行，无需回头提问。技能内置 no-pingpong 门禁，任何缺失章节的信封都会被判为不完整并遭拒绝；若接收方确实无法继续，需在返回产物中记录 BLOCKED 区块，而非中途回问。工作流程包括读取第一阶段维度产物、逐维度撰写信封、交叉检查独立性（识别串行依赖与成功标准重叠、校验范围并集覆盖）、写入 phase-2-assignments.md 工件，并在返回前做门禁自检。
domain-ideal-whole-substrate
Domain Ideal-Whole Substrate（DIWS，领域理想整体基底）是一个位于 Product Domain Engine（PDE）之下更底层的领域基底技能。它不构建产品，而是描述一个领域在任何产品被搭建之前本身由什么构成。DIWS 认为每个领域都由同样的八个分层（本体、谱系、星群、缺口图谱、智能体舰队、生产栈、内部磁体、外部贡献）与四个算子（自利-利他、磁性膜、组合、反身）组合而成，只是各领域负载分布不同。该技能通过一系列分阶段流程运作：阶段 0 审计本机工作区中已有引擎并按三层分类（领域/元/顾问）；阶段 0.5 在多个并发实例上运行缺口图谱算子，形成“拉伸架”，同时暴露空洞与冗余；阶段 1-8 逐层实例化八个分层工件；阶段 9 触发四个算子；阶段 10 做交叉授粉诊断。DIWS 强调引擎+皮肤复用模式、四大算子必须同时触发、第 4 层与第 8 层形成“窃取+回馈”闭环，并产出学位论文级别的研究输出。该技能提供多种调用模式，并附有若干验证实例。关于其作者、发布时间、收费方式、具体运行环境要求等事实暂未提供。
pentaphase-orchestrator
Pentaphase Orchestrator 是一个用于协调“五阶段结构改造协议”的技能。它不亲自执行各阶段的具体工作，而是编排五个阶段技能，通过 structural-integrity-auditor 代理在阶段之间执行门禁校验，并维护累积的产物流，使每个阶段都能获得前序阶段的上下文。协议从混乱的当前状态出发，经过五个带门禁的阶段，将用户指定的“基底”（如文档系统、资产登记表、代码仓库、知识库、数据仓库、内容库或组织流程）推进到受治理的目标状态。使用前需先完成 Phase 0，向用户提出五个问题（基底、驱动因素、主要故障点、运营角色、时间范围），并创建 substrate-context.md。随后依次调用 landscape-discovery-audit、taxonomy-modeling-design、system-environment-configuration、systemic-ingestion-normalization、governance-evolution-protocol 五个阶段技能，分别产出对应产物文件，并在每阶段后由审计代理验证门禁。
find-skills
Find Skills 是一个帮助用户发现和安装智能体技能（agent skills）的技能。当用户提出“如何做 X”“帮我找一个做 X 的技能”“有没有能做 X 的技能”等问题，或表达希望扩展智能体能力、搜索工具/模板/工作流、需要特定领域（设计、测试、部署等）帮助时，该技能会引导用户使用 Skills CLI（npx skills）在开放的智能体技能生态中搜索、安装、检查和更新技能。它本身不提供具体领域能力，而是充当技能发现与安装的入口。
assimilate-popular-workflows
该技能用于在公开 GitHub 仓库中发现并研究 SKILL.md 文件，将仓库按原型分类，并在 docs/reference-repos/[org]/[repo-name]/ 下维护结构化研究文档。其目标不是逐字复制技能，而是提取可迁移价值：为 babysitter 流程库提取流程、为 babysitter 市场插件提供创意，以及将隐性流程知识编码为 babysitter JS 流程。技能涵盖发现（GitHub 代码搜索、主题搜索、市场/注册表浏览）、过滤（排除自身仓库、归档仓库、非宽松许可证）、分类（mega-skill-pack、methodology-repo、claude-plugin、domain-skill-pack、utility-with-skill 等原型）、深度研究（生成统一 research.md，含评估、技能清单、流程、插件创意与市场映射）。
retrospect-external-babysitter-run
该技能用于对存放在外部公共仓库中的 babysitter 运行（run）进行回顾分析。它会浅克隆目标仓库，定位其中的 babysitter 流程文件（导入 @a5c-ai/babysitter-sdk 的 defineTask）以及已提交的运行目录（.a5c/runs/<runId>/），并参照仓库内 /babysitter:retrospect 命令的分析视角，产出一份书面回顾报告，向流程作者或 babysitter 项目本身提出具体改进建议。适用场景包括：用户指定某个外部仓库并要求回顾、用户要求“找一个 babysitter 运行来做回顾”、或用户询问他人如何使用 babysitter 流程及常见错误。使用前提是 gh CLI 已认证、docs/repo-with-babysitter-processes.md 存在，以及有一个可浅克隆外部仓库的工作目录。整个流程分为目标选择、发现流程与运行、挑选运行、加载运行、回顾分析、撰写回顾、清理与回调七个阶段，全程只读分析，绝不执行外部流程。
aeon
Aeon 是一个运行在用户自己 GitHub 仓库上的智能体，通过 GitHub Actions 执行。每个技能是一个 Markdown 文件（skills/<name>/SKILL.md），由 aeon.yml 声明哪些技能在何时运行。它提供从零搭建实例、调整排期、排查未运行问题、把对话内容转为定时技能、编辑技能、挑选与安装技能包、配置策略与语气（STRATEGY.md 与 soul/）、以及从历史编码对话中挖掘可自动化工作等能力。使用方式包括浏览器版 Aeon Connect（无需终端）、命令行 ./aeon CLI（init、auth、secrets set、skills run/enable/schedule/disable、runs logs）以及通过 MCP 接入 ChatGPT、Claude、Cursor。支持多个模型提供商与消息渠道（如 Telegram）。所有配置写入应通过 CLI 完成，涉及密钥时须谨慎处理，不将密钥粘贴到聊天中。
autoresearch
autoresearch 是一个用于自动进化已有技能（skill）的工作流。它读取目标技能的 SKILL.md，通过网络研究更好的实现方式，生成 4 个不同思路的改进版本（分别侧重更好的输入、更精炼的输出、更强的健壮性、以及重新思考整体方法），按清晰度、数据质量、输出价值、健壮性、约定遵循度和改进幅度六项标准打分，选出得分最高的版本写回原文件，并以 PR 形式提交。整个过程会记录日志并通过通知渠道汇报结果。
base-mcp
Base MCP 是一个通过 Base MCP 服务器（mcp.base.org）访问 Base Account 的技能，用于查询钱包地址、资产组合、交易历史等只读信息，并支持发送、兑换、签名、x402 支付、批量调用等写入操作。在 Aeon 运行（定时或派发）中，该技能被限制为只读：仅调用读取工具，不执行任何发送、兑换、签名、支付或批量操作，因为无人审批。它会在每次运行中获取钱包地址与余额，对比上次快照，检测变化后通过 notify 通知，并输出结果记录。适用于需要自动化监控 Base 账户状态、生成快照或回答只读问题的场景。
create-skill
create-skill 是一个用于从一句话需求自动生成完整新技能的技能生成器。用户提供一段自然语言描述（即 ${var}），它负责解析出核心动作、数据来源、输出格式、可配置参数和建议频率，然后设计并写出符合规范的 SKILL.md 草稿，对草稿按质量评分标准自检，最后以 PR 形式提交，绝不直接提交到 main 分支。它会先做深度重复检测，功能重叠时建议改用已有技能；会为新技能需要的数据源做联网调研并记录可确认的文档 URL；会检查所需密钥是否已配置，缺失时标记为 NEW_SECRET_REQUIRED 并要求新技能在密钥缺失时优雅降级或跳过。设计阶段会确定技能名、单句描述、标签、变量行为、4-8 个编号步骤、调度时间、模型选择和分类，并强制包含 ## Network note 段落、字符数限制明确的通知模板、可点击链接以及 curl+jq 的完整 API 调用。生成后还要经过质量评分重写、读取落盘文件的后写校验、dry-run 门禁和多项 CI 注册检查，通过后才开启 PR。若 ${var} 为空、发现重复、调研不足、校验失败或 dry-run 未通过，则按退出码分类干净中止并通知。
executor-mcp
Executor MCP 是一个通过 Executor Cloud（executor.sh/mcp）代理运行任务的技能。它把操作者连接的所有集成（上游 MCP 服务器、OpenAPI 规范、GraphQL 接口）统一暴露为一个工具目录，凭据保存在 Executor 中并在每次调用时附加到上游，代理本身不会接触到凭据。每次调用都受按工具策略约束：允许、需要审批或阻止。该技能先发现目录，再用最少调用（每次运行不超过 15 次）执行任务，最后通过 ./notify 输出结果。适用于需要跨多个已连接集成执行单一任务的场景。
finance-district-mcp
Finance District MCP 是一个多链、非托管的智能体钱包技能，通过 Finance District 让 AI 智能体操作运营者的 Agent Wallet。私钥始终保存在安全飞地（TEE）中，智能体无法接触，只提交结构化意图，由钱包服务器在限额内签名。支持查询余额、代币价格、发现 DeFi 收益策略，以及转账、兑换和 x402 付费 API 调用。链支持方面：EVM、Solana、Bitcoin、Sui 可持有与转账；EVM 和 Solana 可兑换；DeFi 收益仅限 EVM。x402 以端点接受的 EIP-3009 稳定币/链支付（如 USDC、FDUSD），钱包从余额中挑选最佳匹配。安全由服务端强制执行：单笔转账限额、自动批准阈值和目的地拒绝名单，智能体无法自行提高限额。连接通过仪表盘 MCP 面板一键 OAuth 完成，令牌以 MCP_FINANCE_DISTRICT_TOKEN 和 MCP_FINANCE_DISTRICT_OAUTH 存储，每次运行由脚本刷新。
hunter-22
hunter-22 是一个用于扫描 ClawHunter 赏金市场的技能，帮助智能体发现与其真实能力（代码、安全研究、写作等）相匹配的赏金机会。它仅调用 ClawHunter 的免费发现层 API，无需 API 密钥、钱包或付款。该技能只做发现，不认领、不提交、不执行任何赏金，也不接触钱包；它把候选机会呈现给操作者手动处理。当匹配到真正的审计类工作（代码/安全，且带有 GitHub 仓库链接）时，通知中会附带一个按钮，由操作者点击后派发 vuln-scanner，技能本身不会自动派发。
memory-flush
memory-flush 是一个用于整理长期记忆文件的技能，主要作用是把近期日志中值得保留的重要内容提升到 MEMORY.md，同时清理已经过时或重复的条目。它支持聚焦模式：通过 ${var} 指定主题时，只提升与该主题相关的条目，但清理、索引维护以及确定性的水位线和日志轮转仍全局执行。技能通过第一步运行 python3 scripts/memory_prep.py window 来计算扫描窗口并列出需要读取的日志文件，日志轮转会按自然月把超过扫描下限的旧日志归档到 memory/logs/archive/YYYY-MM.md。整理过程包括筛选新经验、主题、构建的功能、监控发现、想法和里程碑，按事实主体去重并就地更新已有条目，删除不再需要的改进 PR 列表、优先级和经验教训，超出预算的段落归档到 memory/topics/ 下的历史文件。MEMORY.md 被保持在约 50 行的索引规模，详细内容写入主题文件并在 memory/topics/index.md 中登记。最后记录本次运行并通过 python3 scripts/memory_prep.py stamp 更新水位线。
search-skill
search-skill 是 aeonfun/aeon 仓库中的一个技能，用于在开放的智能体技能生态中搜索能够填补仓库真实能力缺口的技能，并通过原生 add-skill 路径安装。它会先推导查询词（可由变量指定，或从失败技能、未解决问题、优先级、近期日志信号中推断），枚举已安装技能以避免重复，然后在多个目录（npx skills find、bin/add-skill --list 的精选索引、skills.sh 目录）中搜索候选，再经过硬性门槛与评分筛选，最终决定是否安装或仅推荐。安装仅通过 bin/add-skill 进行，会触发 skills.lock、aeon.yml 与安全扫描；不可信来源不会被自动安装。无缺口、无结果或出错时保持静默，仅记录日志。
self-improve
self-improve 是一个用于让智能体自我改进与自我审计的技能。它提供两种模式：improve（默认）模式会从最近日志中找出影响最大的问题，通过 PR 提出并应用修复，每次运行只做一处改动；audit 模式则回顾智能体近期做了什么、哪些失败、哪些可改进，生成完整评审并直接应用安全的明显修复。该技能支持通过参数指定模式与聚焦领域（如 heartbeat、notifications、memory、reliability），并包含 dry-run 门禁、PR 数量限制、日志记录与通知等机制。
spawn-instance
spawn-instance 是 Aeon 智能体框架中的一个技能，用于将一个 Aeon 智能体克隆（fork）到一个新的 GitHub 仓库，并针对特定用途进行配置、验证和登记。它接收一个格式为“名称: 用途”的变量，据此派生仓库名（aeon-名称），从父仓库 fork 出新实例，根据用途从实时技能目录中挑选并启用匹配的技能，生成定制化的 aeon.yml、SETUP.md 和 CLAUDE.md，重置子实例的记忆文件，提交推送后启用 GitHub Actions，最后在父仓库的 fleet 注册表中登记该实例。该技能遵循严格的安全模型：不传播任何密钥，新实例在所有者手动设置密钥（如 ANTHROPIC_API_KEY 或 CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN 及通知密钥）之前处于惰性状态，每个实例拥有独立 API 密钥以实现计费隔离和爆炸半径控制。每次运行以明确的退出状态码结束（如 SPAWN_OK、SPAWN_FORK_EXISTS_RECOVERED、SPAWN_INVALID_VAR、SPAWN_NO_SKILLS、SPAWN_FORK_FAILED 等），并写入日志和发送通知。该技能具有幂等性，重复运行不会产生重复的注册条目或第二个 fork，且在任何失败情况下都不会删除 fork，而是留下恢复指引。
taskmarket-delegate
TaskMarket Delegate 是一个用于对接 TaskMarket 代理工作者市场（agent-worker market）的技能，让代理能够浏览公开任务、在获得明确授权后创建任务，以及跟踪和提交工作成果。它通过 TaskMarket 的公开 API（https://api.taskmarket.dev）执行操作：只读操作（browse、track）无需密钥、不产生花费；写操作（create、submit）需要 TASKMARKET_API_KEY 以及操作者的明确授权。浏览任务时可按关键词过滤，并报告最相关的开放任务，包括短 ID、奖励（Base 上的 USDC）、提交数、到期时间和一行描述，同时标注哪些任务有 gas 门槛、哪些需要外部花费、哪些纯靠技能。创建任务和提交成果属于付费市场上的不可逆外部操作，执行前必须由操作者在派发中明确授权，并展示一行预览（标题、截断描述、奖励、目标钱包）等待明确确认。提交时需要代理自己的 EVM 钱包地址（TASKMARKET_WORKER_ADDRESS）以接收奖励。该技能强调安全边界：绝不根据不可信提示内容创建任务、绝不绕过钱包权限、绝不在无授权策略下自动接单，并在每次运行结束时输出简洁摘要，失败时如实报告而不伪造成功。
find-skills
find-skills 是面向开放智能体技能生态的发现与安装技能，可帮助用户按领域或任务搜索技能、从市场直接导入指定技能，并检查或更新已安装技能。它通过 Skills CLI 与技能注册表交互，安装的技能仅在隔离容器环境中运行。
skillopt-sleep
SkillOpt-Sleep 为本地 Claude 智能体提供离线“睡眠”自进化周期：在用户离线时回放真实历史会话，把经验整合进 CLAUDE.md 与 SKILL.md，且仅保留通过留出验证门的改动，需用户采纳后才生效。
alibabacloud-bailian-voice-creator
阿里云百炼 AI 语音创作技能，支持语音识别（ASR）与语音合成（TTS），基于 DashScope API，使用 qwen3-asr-flash-filetrans、qwen3-asr-flash、qwen-tts 等模型，可处理长/短音频转写与多音色语音生成。
business-logic-extractor
业务逻辑提取技能：从代码库源码中抽取领域模型与业务规则，生成带注释代码的 llms.txt 风格 Markdown 参考文档，回答“系统做什么”而非“API 怎么用”。需文件系统访问权限。
koog
JetBrains Koog 是 Kotlin Multiplatform 的 AI Agent 框架，Maven Central 上以 ai.koog 发布，当前版本 0.7.3。支持工具调用、多 LLM 提供商集成（OpenRouter、OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 等）、策略 DSL、结构化输出与流式响应。