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找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。

更新于 11-05 00:16

智能体与模型

25,648 个结果

sablier-protocol

Sablier 是一个链上代币分发协议，支持代币归属（Vesting）、空投分发和链上薪酬发放，部署在 27 条以上 EVM 链及 Solana 上。协议以“流式”方式按秒持续释放代币，接收方可随时提取，无需发送方审批。核心模块包括 Lockup（预存代币并设定解锁计划，支持线性、动态、分段三种流形态）、Flow（按需充值、持续支付，适合薪资与开放式贡献者安排）和 Airdrops（基于 Merkle 树向数千地址高效分发，支持领取后继续流式归属与回收）。所有 Lockup 头寸以 ERC-721 NFT 表示，可转让、交易或用作 DeFi 抵押。协议还提供 Hooks 系统、批量操作和无需许可的基础设施，并配有 EVM 与 Solana 网页界面及合约调用、Subgraph API、SDK、CSV 导入等开发者集成方式。

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agentic-engineering-workflow

Agentic Engineering Workflow 是一套面向工程团队的工作流方法，帮助工程师从手动实现代码的“砌砖者”转变为管理自主 AI 智能体（如 Devin）的“架构师”。其核心思路是把实现工作交给 AI 智能体，让小型团队（例如 15 名工程师）产出更大规模组织的成果，目标是将 25% 到 50% 的拉取请求交由 AI 生成。该工作流强调把模糊的“问题”拆解为可验证的“任务”再交给智能体，通过并行管理多个智能体会话（如“5-Devin 规则”）提升效率，并将智能体接入 Slack、GitHub 等现有协作与代码审查流程，同时通过 Wiki 索引代码库、交互式规划与人工审查来保证质量。

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write-a-skill

write-a-skill 是一个用于创建新智能体技能（agent skill）的元技能，帮助用户按照规范结构、渐进式披露和捆绑资源来编写技能。它适用于用户想要创建、编写或构建新技能的场景。该技能提供了一套完整的编写流程：先收集需求（技能覆盖的任务或领域、需要处理的具体用例、是否需要可执行脚本、是否需要参考材料），再起草技能文件（包含简洁指令的 SKILL.md、内容超过 500 行时拆分的参考文件、确定性操作所需的工具脚本），最后与用户一起评审草稿。技能目录结构包含必需的 SKILL.md，以及按需添加的 REFERENCE.md、EXAMPLES.md 和 scripts/ 目录。SKILL.md 使用带 name 和 description 的 frontmatter，正文包含快速开始、工作流和高级功能等部分。description 是智能体决定加载哪个技能时唯一可见的信息，需控制在 1024 字符以内、使用第三人称，第一句说明功能，第二句以“Use when”引出具体触发条件。当操作具有确定性、代码会被重复生成或需要显式错误处理时，应添加工具脚本；当 SKILL.md 超过 100 行、内容涉及不同领域或高级功能很少使用时，应拆分文件。

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restate

Restate 是一个持久化执行（durable execution）框架，用于让应用在发生故障时仍能保持弹性。该技能适用于使用 Restate 构建持久化工作流、虚拟对象（Virtual Objects）或需要自动重试的服务。它支持带自动重试的持久化工作流、带持久化状态的服务、具有事务保证的微服务编排、恰好一次语义的事件处理，以及能在崩溃后继续运行的长时任务。Restate 提供三种服务类型：无状态服务、有状态虚拟对象和 run 处理器仅执行一次的工作流。通过 SDK 上下文提供日志化动作、状态、持久化定时器、服务调用和 Awakeables 等构建块。文档包含 TypeScript SDK 的安装、示例代码、本地运行方式和 HTTP 调用方法。

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create-skill

create-skill 是一个用于创建新技能的技能（Skill），仅在输入 `/create-skill` 时触发。它帮助用户为 Claude 扩展专门的知识、工作流或工具集成能力。该技能强调简洁原则，认为上下文窗口是共享资源，只应添加 Claude 本身不具备的上下文。它定义了技能的目录结构（SKILL.md 必需，scripts/references/assets 可选），说明了 SKILL.md 的 YAML frontmatter 格式（name、description 必填，references、allowed-tools 可选），并给出五步创建流程：通过示例理解需求、规划可复用内容、初始化目录、实现资源与文档、在真实任务中迭代改进。此外还介绍了渐进式披露（保持 SKILL.md 在 500 行以内并拆分内容）以及不应包含面向人类的文档（如 README、安装指南、变更日志）。

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ask-wx

Ask WX 是一个技能路由器，用于回答「该用哪个技能或流程」「从哪开始」「这个情况用什么技能」这类问题。当面对多个相似技能拿不准时，它会根据当前情境裁决应走的路径。其核心是「主流：想法 → 交付」这条大多数工作走的路线，入口处按判据裁决使用 /grill-one、/grill-one-with-docs 或 matt 的 /grill-with-docs 等打磨技能，中后段沿用 mattpocock/skills 的 /to-spec、/to-tickets、/implement、/tdd、/code-review、/pr 等技能，本仓库自有技能则接管入口打磨、验证与复盘。此外还包含验证层（/verify-manual-after-implementation、/verify-run、/verify-replay）、复盘（/retro、/retro-wx）、纠错层（/where-am-i-wx、/wait-what-wx、/source-trace-wx、/asd-ste100、/next-step）以及支线（/wayfinder、/research-wx、/find-session）。教学、设计、开源贡献、环境配置、简报类等与工程主线无关的技能不在路由范围内，需要时直接按名调用。

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ai-engineer

这是一个面向 LLM 应用与生成式 AI 系统的 AI 工程师技能角色，用于指导构建 LLM 驱动的应用与功能、实现 RAG 检索增强生成系统、搭建聊天机器人或对话式 AI、设计提示词流水线与优化、配置向量数据库与语义搜索，以及实现智能体编排系统。其关注领域覆盖 LLM 集成（OpenAI、Anthropic 或开源/本地模型，结构化输出如 JSON 模式与函数调用，Token 优化与成本管理，AI 服务失败的降级方案）、RAG 系统（Qdrant、Pinecone、Weaviate 等向量数据库，分块策略与嵌入优化，语义搜索实现，检索质量评估）、提示词工程（带变量注入的模板设计、迭代优化、A/B 测试与版本管理、边界情况与对抗性输入测试）以及智能体框架（LangChain、LangGraph 实现模式，CrewAI 多智能体编排，智能体记忆与状态管理，工具使用与函数调用）。适合在开发 LLM 应用、搭建 RAG 或对话系统、设计提示词流水线等场景中使用。

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