ask-howells
ask-howells 是一个技能路由工具：用户描述当前处境，它只给出应使用的技能名称与首个调用命令，不执行实际工作。适用于在包含三十多个技能的集合中快速找到下一步该输入什么。
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
25,531 个结果
skill-creator-local
skill-creator-local 是一份用于创建和更新 Claude 技能（Skill）的指导型技能，来自 i9wa4/dotfiles。它讲解技能的结构、核心设计原则、渐进式披露模式，以及从理解需求、规划资源、初始化、编辑到打包的完整创建流程。
customercare-mcp-builder
面向 IBM watsonx Orchestrate 的 MCP 服务器构建技能，指导为客服智能体创建符合规范的 MCP 工具，涵盖工具模式、交易确认、组件、三层上下文、认证与转人工等。
ux-check
ux-check 是一个用于审查与指导界面用户体验的技能：检查可供性、状态覆盖（空、加载、错误、溢出）、流程完整性、表单、危险操作确认与无障碍行为底线。它以规则而非口味判定问题，审查模式只报告不修改，适用于界面开发与走查。
injective-usdc-integration
用于在 Injective 应用中集成原生 USDC 的技能，覆盖代币元数据与余额、交易抵押、浏览器支付、CCTP 跨链桥 UI、提现与故障恢复，并给出主网常量与前端集成规则。
open-knowledge-write-skill
用于在 OpenKnowledge 中创建、编写或设计新 Agent Skill（SKILL.md）的技能。它引导用户按阶段完成意图梳理、查重、确定作用域、撰写正文与引用文件、试跑评估、优化描述并分发安装。
skill-creator
skill-creator 是一个用于创建和更新 Claude 技能（skill）的引导型技能，提供技能结构说明、内容规划方法、初始化与打包脚本的使用方式，帮助把通用 Claude 转化为具备特定流程与领域知识的专用代理。
isaac-sim-workflow
Isaac Sim 工作流技能，用于在实现前对演示、展示和 POC 进行范围界定，明确交付物类型、验收标准、证据要求与专家技能交接。
claude-skill-prereq-audit
用于扫描已安装 Claude 技能的前置依赖：通过启发式解析发现技能所需的 CLI 工具、MCP 服务器、gh 扩展与认证要求，检查是否已安装并完成认证，并可就问题提供交互式修复建议。
skill-creator
Skill Creator 是一个用于创建和更新 Claude 技能（Skill）的指导型技能。它提供创建有效技能的完整方法论，包括技能结构说明、核心设计原则、渐进式披露设计模式以及从理解需求、规划内容、初始化、编辑到打包的完整创建流程。适用于用户希望创建新技能或更新现有技能以扩展 Claude 能力的场景。
onnx-webgpu-converter
将 HuggingFace Transformer 模型转换为 ONNX 格式，以便用 Transformers.js 与 WebGPU 在浏览器中推理。涵盖检查已有 ONNX 版本、环境搭建、optimum-cli 导出、量化、上传 Hub 及前端调用流程。
reflect
reflect 是一个会话复盘技能：在用户输入 /reflect 或复杂任务结束后，挖掘可复用的过程经验，提出具体的技能修改建议，但必须等待用户批准后才改动任何技能，绝不自动应用。
agent-creator
Agent Creator 用于创建和校验符合 Anthropic 17 字段子代理规范的 agent .md 文件，支持新建代理与检查现有代理，避免使用无效字段或技能专用字段，并生成有实质内容的代理正文。
biomni
Biomni 是斯坦福 SNAP 实验室开源的生物医学 AI 智能体框架，可自主完成基因组学、药物发现、分子生物学与临床分析等多步研究任务，支持代码生成执行、知识检索与跨域问题求解。
pysam
Pysam 是用于读写基因组数据的 Python 模块，通过 htslib 的 Python 接口处理 SAM/BAM/CRAM 比对文件、VCF/BCF 变异文件及 FASTA/FASTQ 序列，支持区域提取、覆盖度计算与 samtools/bcftools 命令调用，适用于 NGS 数据处理。
ralph-creator
Ralph Creator 用于为任意任务生成 AFK（无人值守）Ralph 循环脚本：先反复追问明确需求，再生成完整的 .ralph/ 目录，内含循环脚本、任务清单与跟踪文件。循环中每次迭代执行一个任务并记录进度，全部完成后停止。
chief-of-staff
该技能让 AI 在单个会话中扮演“幕僚长”（Chief of Staff），作为目标的直接责任人，通过协调子代理与周期性计划来推进长期目标。核心做法是把所有实际工作交给子代理以保护主上下文，并以可长期存续的 Markdown 维基记录决策、用户偏好与子代理发现，使知识跨越会话与上下文压缩。技能强调同时兼顾战术（完成眼前任务）与战略（改造环境以提升后续任务成效），要求为代码相关结论标注日期与提交哈希、以新陈述取代旧陈述而非改写，并持续通过受限 API、Lint 规则、编码规范文件、日志与测试数据访问等方式改善代理运行环境。适用于需要长时间推进、积累“部落知识”的复杂目标；具体日程触发与子代理能力受运行环境限制。
writing-for-agents
面向智能体文档的写作参考，适用于创建或编辑技能（skill），或修改 AGENTS.md、CLAUDE.md 等智能体读取的文档。它给出用同一套写作手法让智能体每次运行行为可预测的原则：上下文指针（pointer）负责触发，信息层级决定内容放在文件内还是拆到外部文件，渐进披露与同址聚合保持顶层可读，步骤要有清晰的完成判据与要求强度，引导词（leading word）压缩表达并稳定调用，否定式表述应改为正面指令，并通过去重、相关性检查与无操作句排查完成精简。资料还讨论了技能专用机制（frontmatter、调用方式、路由技能）需另读 SKILL-MECHANICS.md
nlm-skill
面向 Google NotebookLM 的 CLI（nlm）与 MCP 服务器使用指南技能，帮助用户通过命令行或 MCP 工具管理笔记本、添加来源、发起研究、生成音频/报告/测验/幻灯片等内容并下载导出。
prompt-pipeline
Cavekit 的提示词流水线设计指南，讲解如何用编号提示词驱动 Hunt 生命周期各阶段，涵盖绿地 3 提示词模式、重写 6-9 提示词模式、共享原则、提示词工程实践、任务模板、时间守卫与迭代循环集成。
validation-first
Validation-First Design 是一套面向 AI 智能体输出的验证优先设计方法，核心原则是“若智能体无法自动验证某条需求，该需求就不会被可靠满足”。它要求规格中的每一条需求都必须附带可测试的验收标准，并定义了六个按顺序执行的验证关卡：编译检查、隔离单元验证、跨组件集成、资源与速度基准、启动冒烟测试、人工审计。文档还说明了规格需求到关卡的映射方法、阶段关卡（Spec→Plan→Implement→Iterate→Monitor→Spec）、多智能体合并协议、完成信号、以及四种验证优先设计模式。该技能可与 spec 编写、实现追踪、方法论等技能配合使用。
livestreaming to atprotocol
本技能介绍如何通过 Letta Code hooks 将智能体的运行活动、响应与推理过程实时发布到 ATProtocol 集合中，实现透明的“玻璃盒”式 AI 运行。它定义了 PostToolUse 钩子将工具调用发布到 network.comind.activity，以及 Stop 钩子轮询 Letta API 后将助手消息和推理消息分别发布到 network.comind.response 和 network.comind.reasoning。技能强调安全：命令类记录只使用 description 字段而非原始命令，发布前需应用密钥脱敏规则（API_KEY、PASSWORD、Bearer token、sk-、ghp_ 等），并跳过噪声命令。配置方式为在 .letta/settings.json 中声明钩子命令，运行依赖 LETTA_API_KEY、LETTA_AGENT_ID、ATPROTO_PDS、ATPROTO_DID、ATPROTO_HANDLE、ATPROTO_APP_PASSWORD 等环境变量。
codex
该技能让主助手默认把用户消息通过本机共享 Codex App Server 派发给 Codex 处理，涵盖提问、讨论与执行任务，无需用户点名。主助手负责派发、转达和核对结果，支持持续追踪或仅派发两种模式，手机可通过 ChatGPT SSH 访问同一会话。
hackathon-judging
面向 Kaggle 黑客松主办方的技能，指导使用 LLM 辅助评审：通过 Kaggle MCP 服务器收集全部 writeup 与项目附件，提取证据集，再用分类器与成对比较生成排名和钟形评分曲线，并强调审计、防提示注入与保留评分轨迹。