agent-observability-experiment-py-bootstrap
用于生成基于 ddtrace.llmobs SDK 的自包含 Python 实验客户端，可输出可运行的 .py 脚本或 Jupyter .ipynb 笔记本，代码模式参照 DataDog 官方实验笔记本。
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 10-18 00:12
智能体与模型
24,090 个结果
advanced-evaluation
面向高级 LLM 评估的技能，覆盖 LLM-as-judge、直接打分、成对比较、评分标准校准与评估器偏差缓解，帮助构建可靠、可审计的模型输出评估系统。
codex-plugin-claude-code
在 Claude Code 中调用 OpenAI Codex 的插件，支持标准与对抗式代码审查、把调查或修复任务委派给 Codex 子代理，并管理后台任务。需 Node.js 18.18+、ChatGPT 订阅或 OpenAI API Key 及 Codex CLI。
nnsight-remote-interpretability
nnsight 是一个用于解释和操控神经网络内部结构的 Python 库，支持任意 PyTorch 模型，并可通过 NDIF 远程执行在 70B+ 大模型上运行相同的解释性代码。它提供延迟执行的 trace 上下文、代理对象和激活保存机制，支持激活分析、激活修补、跨提示激活共享和基于梯度的分析等实验。用户只需切换 remote=True 即可在本地小模型与远程大模型之间复用代码。安装方式为 pip install nnsight，远程执行需在 login.ndif.us 注册获取 API 密钥。
jev-agent
Jev Agent 是一个让 AI 编程智能体调用 Jev AI 决策 API 的技能，用于在需要类型化选择、评分或真假判断时获取结构化答案，适用于路由、分类、验证等场景。
deep-research-agent
deep-research-agent 是一套构建自主研究智能体的技能资源，帮助开发者搭建能系统性调研主题、多渠道收集来源、评估信息可信度、提炼与综合分析，并输出带引用的研究报告的智能体。
clawteam
ClawTeam 运行时操作路由技能：在真正执行命令前，先把明确的 ClawTeam 请求归入一个诚实的操作包，如 manual-team、template-launch、monitor-recover 或 profile-setup。
capgo-cloud-migration
将现有 Capacitor 项目从 Capgo 迁移到 Capawesome Cloud 的引导技能，可检测 Capgo 实时更新插件、CLI 与代码签名使用情况，并分步替换插件、配置、API、更新策略与 CI/CD 命令。
step-running
step-running 是一个在后台子智能体中原子化执行 DAG 计划单个步骤的技能，与 phase-running 同属 v-planning 生成的 DAG 计划体系。它通过 frontmatter 状态字段声明步骤、执行变更并运行验证，全程自主完成、不与用户交互。
ontology
Ontology 是一个用于结构化智能体记忆与可组合技能的类型化知识图谱工具，将一切表示为带类型、属性与关系的实体，并在写入前进行类型约束校验。适合创建、查询实体，建立关系，以及按依赖关系遍历图谱。
writing-agents-md
编写或审计 AGENTS.md/CLAUDE.md 代理指令的工具技能，仅保留代理无法从代码或工具推断的项目决策；不面向人类文档和 README。
agent-browser
面向 AI 智能体的浏览器自动化 CLI 工具，支持打开网页、快照元素引用、填表、点击、等待、截图、PDF、差异对比与多会话，便于让智能体自动与网站交互并提取数据。
alicloud-media-video-translation
通过阿里云 IMS OpenAPI 提交和管理视频翻译任务的技能，支持字幕级、语音级、人脸级处理，需要配置 OSS 输入输出地址与阿里云访问密钥。
simpo-training
SimPO（Simple Preference Optimization）是一种用于大语言模型对齐的无参考模型偏好优化方法，是 DPO 的替代方案，无需参考模型即可获得更好性能（在 AlpacaEval 2.0 上提升约 6.4 分）。该技能基于 HuggingFace alignment-handbook 提供完整的训练流程，支持从基础模型训练、指令模型微调以及推理密集型任务等场景，包含安装步骤、配置文件示例、超参数说明、常见问题排查和硬件需求等资料。
xiaohongshu-mcp
小红书 MCP 自动化技能，基于 xpzouying/xiaohongshu-mcp 构建，提供登录、搜索、图文与视频发布、点赞、收藏、评论与回复、推荐流获取等 13 个 MCP 工具，附 Python 客户端、封面生成脚本与评论互动策略。
ticket-craft
ticket-craft 是一个面向 AI 智能体执行的工单撰写技能，可生成 Jira、Asana、Linear、GitHub Issues 等系统中的工单，让 Claude Code 能自主执行而无需追问澄清。核心是把工单当作提示词，强调自包含上下文、明确文件引用、验证标准与约束。
alicloud-ai-video-wan-r2v
阿里云百炼 Wan R2V（参考视频生视频）技能，使用 wan2.6-r2v-flash 或 wan2.6-r2v 模型，从参考视频（可选参考图）生成风格一致的多镜头视频。含请求准备脚本与校验流程。
skill-authoring
用于创建、修改和审校 Agent Skills 的 skill（SKILL.md 及其目录）的写作指南，规定 frontmatter 与 metadata 写法、正文从「为什么需要」和「想达到的状态」推导，以及验证流程。
memory-systems
该技能面向智能体系统中的持久化语义记忆设计，用于跨会话知识保留、实体追踪、时间有效性管理以及图结构或向量记忆的选型与实现。内容涵盖生产级记忆框架对比（Mem0、Zep/Graphiti、Letta、Cognee、LangMem、文件系统）、基准测试表现、记忆分层决策、检索策略、记忆整合与错误恢复，并提供 Mem0 集成、时间查询、Cognee 摄取与搜索等代码示例。适用于需要跨会话保持知识、维护实体一致性、对累积知识进行推理或评估记忆系统的场景。
sec-10k-analysis
基于 Octagon MCP 分析上市公司 10-K 年报的技能，可提取关键财务指标、风险因素、业务概览与管理层讨论等内容，适用于尽职调查、风险评估与财报准备。
codex-bug
用于诊断 openai/codex 仓库 GitHub bug 报告的技能，根据 issue 内容判断下一步：对照源码验证、请求补充信息，或说明为何不是 bug。
awesome-codex-subagents
awesome-codex-subagents 是面向 Codex 的 136+ 个专用子智能体（subagent）合集，覆盖开发、基础设施、质量安全、数据、文档与行业领域等 10 类任务。每个子智能体是一个 .toml 配置文件，安装后可通过 @名称 显式调用，让 Codex 以特定领域专长处理任务。
godot-adapt-single-to-multiplayer
面向 Godot 的技能，指导把单机游戏改造为多人联机：涵盖客户端-服务器架构、权威服务器设计、MultiplayerSynchronizer、延迟补偿与防作弊，并配套一系列可复用 GDScript 脚本，用于改装联机、移植线上玩法或设计网络化游戏逻辑。
agent-creator
用于创建自定义智能体、技能与 MCP 集成的元智能体，擅长智能体设计、MCP 开发和技能架构，可将需求转化为可用且有文档的智能体系统。