cap-llm-plugin
在 SAP CAP 应用中集成 AI/LLM 能力的实践指南，涵盖官方插件、SAP AI SDK、RAG 向量检索、流式响应与令牌预算管理，并给出常见错误与本地开发配置说明。
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
25,529 个结果
create-tools
Databricks 技能，用于创建智能体可连接为工具的资源，包括 Genie 空间、向量搜索索引、UC 函数、UC 连接和本地 Python 工具，创建后再用 add-tools 技能接入智能体并授权。
long-running-server
为 Databricks 应用模板启用长时间运行后台任务支持：将 AgentServer 升级为 LongRunningAgentServer，使超过 HTTP 超时（约 120 秒）的 Agent 任务持久化到 Lakebase PostgreSQL，客户端可轮询或流式获取结果。需先完成 Lakebase 配置。
asyncio_patterns
用于在 KYC 流程中以 async 并发模式并行运行多个智能体的技能，借助 asyncio 与 asyncio.gather 将独立阶段同时执行，公开资料称可缩短约 50% 总耗时。
decision_explainer
根据公开资料，decision_explainer 是一个为验证决策生成人类可读解释的技能：汇总各智能体的评分与标记，输出按影响排序的原因列表，用于审计与人工复核，可选结合 LIME/SHAP。
agent-factory
Agent Factory 是一个元技能，用于编排从选题、API 调研、构建到部署付费 Lucid Agent 的完整流水线，组合 trend-discovery、api-research、lucid-agents-sdk、railway-deploy 等技能。
repo-standards-review
该技能用于按仓库自身标准审查 Pull Request 或分支，覆盖技能 frontmatter 与正文、文档与双语配对、Agent Notes 及脚本等，帮助发现自动化检查无法捕捉的语义问题。
the-council
the-council 是一个通过召集多位专家子智能体进行结构化审议的技能，用于从多角度分析复杂问题、独立研究并达成共识或呈现分歧。
writing-for-agents
一份关于如何为 AI 智能体撰写文档的参考指南，适用于创建或编辑技能（skill）、AGENTS.md、CLAUDE.md 等智能体消费的文档，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。
jolly
Jolly 是一个用于搭建 Saleor Cloud 店面的端到端操作手册（playbook）与轻量 CLI，指导用户自有的智能体驱动 Vercel CLI、@saleor/configurator 与 Stripe CLI，完成从店铺开通到部署上线的流程。
multi-llm-convergence
multi-llm-convergence 是一个让同一份产物在 Codex 与 Claude 两个不同模型评审者之间交替评审、逐轮应用意见并提交，直到双方独立认可为止的技能。
auto-optimize-prompt
auto-optimize-prompt 是一个提示词自动优化技能：循环调用 prompt-reviewer 审查、通过 prompt-engineering 修复，直到不再发现问题，遇歧义会询问用户。
compress-prompt
compress-prompt 是一个用于把提示词或技能压缩成最小目标导向指令的工具，强调信任模型能力、只保留必要约束，并输出压缩结果与 token 统计。
rlm-subagent
rlm-subagent 是 RLM 工作流中的主技能，用于在实现、代码审查与测试阶段以并行子代理方式执行任务，并在平台不支持子代理时自动回退到单代理顺序模式。
prompt-enhance
prompt-enhance 是用于提示词、文档与技能文件的优化技能，先对正文做“原始人压缩”去除冗余虚词，再施加 AI 注意力锚定结构，使 AI 更易完整执行指令，支持增强、压缩、展开三种操作模式。
agent-browser
agent-browser 是一款通过命令行自动化浏览器交互的工具，适用于网页测试、表单填写、截图和数据提取。用户可导航网站、点击与填写元素、上传文件、录制视频并管理会话。
audit-agents
audit-agents 用于审计或重写项目中的 AGENTS.md，使其只保留长期有效的原则。仅在用户明确点名要求时运行，不应自行调用。
breadcrumbs
Breadcrumbs 是一个 Claude 技能，用于在 .claude/breadcrumbs.md 中为未来的 Claude 会话留下笔记，记录尝试过什么、什么有效、什么失败以及遗留状态，便于跨会话延续上下文。
using-superpowers
一套面向 AI 编码助手的强制工作流技能：在回答任何用户消息前，必须先在脑中列出可用技能、判断是否有技能匹配当前任务，若有则通过 Skill 工具读取并执行该技能，并公开声明正在使用哪个技能。
mcp-review
mcp-review 是 fallow-rs/fallow 项目中的一个审查技能，用于检查 fallow 的 MCP 服务器在工具契约清晰度、输出稳定性以及智能体可用性方面的表现。当代码变更涉及 crates/mcp 或 AI 智能体集成接口时，可使用该技能进行针对性审查。审查时需先阅读 .agents/agents/mcp-reviewer.md 与 .agents/rules/mcp-server.md 两份文件，重点关注工具契约是否清晰、机器可读输出是否稳定、错误处理是否完善，以及智能体可用性与可发现性。审查结束时需给出 APPROVE、CONCERN 或 BLOCK 三种结论之一。
agent-builder-pydantic-ai
基于 Pydantic AI 与 OpenRouter 构建对话式 AI 智能体的技能，适合创建类型安全、带工具调用、校验与流式输出的 Python 智能体。
chatgpt-ask
通过本地 Frevana 守护进程和已登录的 Chrome 扩展会话向 ChatGPT 提问的技能，固定使用 provider 为 chatgpt。支持单条或多条 prompt，可指定超时与输出格式，默认返回文本答案。
agent-harness-orchestration
Agent Harness Orchestration 是一套协调多个编码智能体在共享仓库中协作的规范，通过任务包、分支或工作树隔离、路径归属、验证循环与 PR/CI 流程，避免共享状态被破坏，让任务变成隔离、可验证、可评审的成果。
fogg-behavior-model
基于 Fogg 行为模型（B=MAP）的行为诊断技能，用于分析用户为何未执行目标行为，定位动机、能力或提示中的薄弱环节，并设计干预与衡量指标。