skill-manifest-generator
为 Agent Skill 目录生成 MANIFEST.json 的工具，用于内容完整性校验、文件清单和外部引用追踪。可生成或校验清单，输出包含 SHA256 哈希、文件清单、外部 URL 和结构分析。
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 11-04 00:13
智能体与模型
25,570 个结果
soia-meta-sync-skills
soia-meta-sync-skills 是一个用于将共享技能源以软链接方式同步到用户指定 AI 工具目录的技能。它只创建或替换同名软链接，支持先预览（--dry-run）再写入，可指定单项技能同步并自动纳入其 frontmatter 中的硬依赖（--no-deps 可关闭），支持按目标排除技能（--exclude-skills）并可持久化保存。脚本拒绝把源目录自身作为目标，不复制目录，只处理 soia-* 管理名和当前点名技能，默认清理指向不存在目标的一级 soia-* 软链接（--no-prune 可保留）。注意：各 agent 常驻技能空间已定为实体安装规范，本技能不得再用于常驻空间，仅在临时验证、一次性试装等不追求可再现性的场景使用，用完即清。
sprite
用于在 Sprites.dev 远程 VM 上通过 tmux 与命令控制 InnerClaude 实例的技能，可测试安装流程、实现 Claude 控制 Claude 的交互模式，并支持检查点与恢复。
agentlens
AgentLens 是一套用于浏览和理解代码库的层级化文档工具，适合在探索新项目、查找模块或在大文件中定位符号时使用。它通过 INDEX.md 等结构化文档组织项目信息，帮助减少直接翻阅源码的开销。
gosu-review
gosu-review 是技能库 sungjunlee/skills 中的构建后价值评审技能，不查缺陷而问“东西已经做出来，是否仍值得留下”。它并行派出 5-6 个独立子智能体席位，分别从用户、前提、项目宗旨、替代方案、可删减等视角重新审视已构建的功能、PR、计划或技能。
solidcraft-agent-tools
solidcraft-agent-tools 是 SolidCraft 面向 AI 智能体与自动化使用的工具集，涵盖运行应用与控制通道、MCP 工具、命令行与无头模式以及内置智能体技能。它说明了如何通过 cargo run 启动示例设计并开启控制通道，如何以 JSON lines 与本地端口通信（首次请求需携带启动令牌），如何执行引擎命令、启动 UI 命令、点击和截图，以及如何在无显示环境下借助 Xvfb、ui.render 或 solidcraft-cli snapshot 查看结果。命令行支持运行脚本输出 STEP、eval 设计与生成快照。MCP 服务由 solidcraft-cli mcp 提供，工具定义在 crates/mcp/src/tools.rs，并配套 docs/mcp.md；文件访问受允许目录限制，回复保持精简。内置建模技能通过 skill_reference 工具提供，相关测试会校验技能中引用的工具与命令仍然存在。
telnyx-ai-assistants-javascript
Telnyx AI Assistants 的 JavaScript SDK 技能，用于创建带自定义指令、知识库与工具集成的 AI 语音助手，通过 telnyx 包调用助手创建、对话、测试等 API。
telnyx-ai-inference-go
telnyx-ai-inference-go 是 Telnyx 官方面向 Go 开发者的技能示例集，用于通过 Go SDK 调用 Telnyx 的 AI 能力。它覆盖 LLM 对话补全、语音转写、文档嵌入、相似度检索以及会话洞察分析等接口，并给出配套的 Go 示例代码。安装方式为 go get github.com/team-telnyx/telnyx-go，客户端通过 TELNYX_API_KEY 环境变量初始化。适合在 Go 服务中集成 AI 推理、语义搜索和通话洞察能力的开发者参考。
telnyx-messaging-python
Telnyx 消息能力的 Python SDK 技能，用于收发 SMS/MMS、处理退订与投递 Webhook，可支撑通知、2FA 或消息类应用。安装方式为 pip install telnyx，通过 client.messages 系列方法调用发送接口。
telnyx-voice-streaming-go
Telnyx Voice Streaming 的 Go 语言技能，用于实时串流通话音频、将媒体分叉到外部目标并进行实时语音转写，面向实时分析与 AI 集成场景。基于 telnyx-go SDK，需 TELNYX_API_KEY。
tempo
Tempo 是一个与 curl 兼容的命令行钱包工具，用于发现服务并通过 HTTP 调用外部 API，支持自动付款。适合需要以付费方式访问外部数据或服务、且希望统一管理钱包与请求的代理场景。
herdr-faq
Herdr FAQ 是 tenequm/skills 中关于通过 Herdr CLI（>=0.9.2）启动和驱动编码智能体（codex、claude、agy）的实操指南，需在 herdr pane 内使用（HERDR_ENV=1），重点解决提示丢失、状态误判与启动失败等问题。
mcp-builder
用于创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的指南技能，帮助 LLM 通过设计良好的工具与外部服务交互。
mcp-management
MCP Management 是用于管理 Model Context Protocol（MCP）服务器的技能，可发现、分析并执行已配置服务器提供的工具、提示与资源，并通过子代理或脚本调用保持主上下文整洁。
orchestration-blackboard
为多智能体运行提供文件系统支持的共享黑板：并行子智能体按 run-id 追加发现，后续轮次智能体经 MCP 读取，实现真正的多轮辩论与综合，无需修改 Claude Code CLI。
lyft-engineer
lyft-engineer 是一套面向 Lyft 风格市场平台工程实践的中文技能提示，强调以司机收益为中心的双边市场优化、乘客可负担性、可持续出行（2030 全电动目标）以及混合出行与自动驾驶合作策略，可用于系统设计、面试准备与架构评审。
moderna-scientist
模拟 Moderna mRNA 科学家的专家技能，围绕 mRNA 序列设计、LNP 配方与 DBTL 研发流程提供平台化建议，涉及序列优化、递送系统、临床与云原生研发管线，不提供临床给药或患者医疗建议。
feishu-bridge
将飞书（Lark）机器人通过本地 WebSocket 长连接桥接到 ThinkFleet Gateway，无需公网服务器、域名或 ngrok。适用于把飞书/Lark 设为 AI 智能体入口的场景。
interview-me
interview-me 是一个用于需求澄清的智能体技能：在制定计划、规格或编写代码之前，通过一次只问一个问题并附带自己的猜测，逐步挖掘用户真正想要的东西，而非用户以为应该要的东西，直到能预测用户对后续问题的反应（约95%置信度），最终产出经用户明确确认的意图陈述。
skills-smart-manager
Skills Smart Manager 是一个用于技能生命周期管理的元技能（meta-skill），面向 Claude Code 会话。它的核心理念是技能只在真正需要时加载，过时或无关的技能会浪费上下文 token、拖慢响应并可能引发冲突。该技能充当整个技能生态的编排器，在会话中监控、分析并优化所有已激活技能的生命周期。主要能力包括：防止上下文膨胀（检测并卸载超过 15 轮未调用的技能）、依赖管理（确保前置技能处于激活状态）、智能推荐（根据项目文件推荐技能，如检测到 Cargo.toml 推荐 Rust 技能）、健康检查（验证 MCP 服务器与 API 端点是否响应）、垃圾回收（清理其他技能生成的临时文件）、冲突检测（识别规则相互矛盾的技能，如格式化规则冲突）、会话记忆（按仓库归档最优技能配置）。它可通过自动触发（上下文超过 60% 且已加载至少 3 个技能、用户切换项目领域、会话变慢、出现速率限制警告）或手动调用（/skills-smart-manager 或相关短语）启动。
create-skill
用于为 Claude 智能体创建新技能的引导工具，帮助确定技能类型、目录结构、frontmatter 与命名约定，适用于需要添加专门知识、工作流或命令的场景。
create-work-item-planning-skills
用于在仓库中生成两个仅限 Planner 使用的规划技能：plan-bug-from-id 与 plan-user-story-from-id，按工作项 ID 检索证据并创建或恢复隔离的会话文件夹。需先配置问题跟踪器契约，依赖 #tool:agent/runSubagent 交接获取证据，不采用技能级 tools frontmatter。
llm_evaluation
面向 LLM 应用的评估技能，覆盖自动指标、人工评估、LLM-as-Judge、A/B 测试与回归检测，用于系统衡量模型或提示词表现、对比方案、发现性能回退并建立基线。
claude-gladiator
Claude Gladiator 是一个记录工具失败与用户纠正、并将累积观察聚类为规则、钩子和技能建议的 MCP 工具，包含 gladiator_observe 与 gladiator_reflect 两个操作。