ralphmode
Ralphmode 是面向 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 的跨平台权限配置方案，用于长时间运行的 ralph 或 omu 自动化流程，在减少审批弹窗的同时保留仓库边界、密钥黑名单与破坏性命令拦截。
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 11-05 00:16
智能体与模型
25,653 个结果
permission-max
permission-max 是一个用于减少 Microsoft Scout 会话中重复权限确认的技能：它审查并申请 Scout 侧 shell allow list、read-only 自动批准、server autoApprove 与工具 allow map 的最大化设置，并诊断 Copilot CLI / 主机侧 Read、Write、Edit、PowerShell 确认。
retro-workspace
retro-workspace 是一个面向 CLI / Scout 的 SKILL（VS Code 使用同名 prompt），用于把事故或对话中可复用的经验，以最小差异写回当前 workspace / repository 的设计资产与自动化资产，如 AGENTS.md、.github/**、仓库脚本与任务。
find-skills
Find Skills 是一个帮助用户发现和安装智能体技能（agent skills）的技能。当用户提出“如何做 X”“帮我找一个做 X 的技能”“有没有能做 X 的技能”等问题，或表达希望扩展智能体能力、搜索工具/模板/工作流、需要特定领域（设计、测试、部署等）帮助时，该技能会引导用户使用 Skills CLI（npx skills）在开放的智能体技能生态中搜索、安装、检查和更新技能。它本身不提供具体领域能力，而是充当技能发现与安装的入口。
mcp-builder
mcp-builder 是一份用于创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的开发指南。MCP 服务器通过设计良好的工具，让 LLM 能够与外部服务交互。该指南以「服务器质量取决于其帮助 LLM 完成真实世界任务的能力」为核心衡量标准，将开发流程划分为四个阶段：深度研究与规划、实现、审查与测试、创建评估。指南推荐使用 TypeScript（配合官方 SDK）或 Python（FastMCP）作为开发语言，远程服务器使用 Streamable HTTP 传输，本地服务器使用 stdio。内容涵盖 API 覆盖与工作流工具的权衡、工具命名与可发现性、上下文管理、可操作的错误信息、输入/输出 Schema 设计、工具注解（readOnlyHint、destructiveHint 等）、代码质量检查、使用 MCP Inspector 测试，以及创建 10 道评估问题的 XML 格式规范。适用于需要为 LLM 构建外部服务集成工具的开发者。
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。
verify-cascade
Verify-Cascade 是一种按验证结果决定是否升级模型的级联方案：先用低成本模型生成结果，再由分解式验证器逐字段检查，只有被标记的问题项才升级到强模型处理。
wrap-up
用于收尾已上线的 Claude Managed Agent：核对实际可用原语、重新生成单文件总览页，并给出下一步 1–2 项升级建议，让使用者带着清晰路线图结束。
alibabacloud-wuying-console
通过官方 Aliyun CLI 及其 WUYING 产品插件，在本地智能体中查询和管理阿里云无影（WUYING）资源，覆盖云电脑、云浏览器等。该技能提供跨产品命令发现、安全确认与智能体执行规则，不修改 CLI，也不维护场景到 Action 的固定映射。
dnn-tuning
DNN 深度学习调参技能，基于 Optuna TPE 贝叶斯优化搜索网络架构与训练参数，支持交互式与 AUTO 自动调优，诊断驱动动态约束搜索空间，适用于二分类 DNN 模型的过拟合/欠拟合调优。
feature-analysis
该技能用于对数据集特征做深度分析并生成 Markdown 报告，含基础统计、IV值、PSI稳定性、相关性四大维度，并自动输出四套建模特征方案。必须提供目标变量，不做单特征快速探索，也不做模型训练。
insurance-agent-application-check
面向保险代理人的投保前资料核查技能，用于提交前自查材料完整性、投保单字段与健康告知，降低因缺失或填错导致的退单。
insurance-agent-customer-profiling
保险代理人智能客户画像工具，依据保单、理赔和交互行为数据生成六维动态标签、保障缺口矩阵、生命周期定位与展业策略，支持单客户或批量分析，常用于客户360洞察与跟进策略制定。
insurance-agent-objection-handler
为保险代理人提供客户异议处理话术与策略的技能，覆盖价格、需求、信任、时机、信息等常见拒绝理由，帮助化解疑虑并推进成交，并包含合规红线与明确拒绝后的退出机制。
insurance-agent-product-wiki
保险代理人产品知识库与销售助手技能。上传产品文档自动入库，按LLM Wiki理念为每个产品建立独立知识页，提供产品入库、学习问答、模拟演练、话术推荐四种模式，帮助代理人把条款转化为客户语言。
insurance-agent-renewal-assist
面向保险代理人的续期维护技能，提供续期提醒时间轴、续期与欠费催缴话术、退保挽留策略及加保时机提醒，帮助减少保单因欠费失效。需先提供保单与客户状态信息，具体缺口分析转交 gap-advisor。
lr-tuning
LR评分卡调参技能，基于Optuna TPE贝叶斯优化，联合搜索WoE分箱参数（max_n_bins、iv_threshold）与LR模型参数（C、regularization），支持交互式与AUTO自动调优，用于诊断并缓解LR过拟合或欠拟合。
model-comparison
多模型效果对比技能：在同一份数据切分上横向运行 XGBoost、LR 评分卡、DNN 等算法，统一评估并生成客观事实报告，补齐 Brier、BCR、真实 PSI 等多维指标，并用 DeLong 检验判断差距是否统计显著。
xgb-modeling
基于 XGBoost 的二分类建模技能，支持自动特征筛选、多特征方案对比、AUC/KS/BCR/Brier 评估、Bootstrap 置信区间、概率校准曲线与稳定性分析（Mann-Kendall 趋势检验），可运行于任意 Python 环境，无平台耦合。
xgb-tuning
XGBoost 超参数调优技能，基于 Optuna TPE 贝叶斯优化，提供基线参数智能推断、模型过拟合/欠拟合诊断、约束式搜索与交互式或 AUTO 自动调优流程，适用于二分类模型的参数优化。
elicit-llm-creativity
一套面向创意任务的提示方法，用于产出更具辨识度的作品，包括扩展构思方向、引入外部随机性、依据品味做选择，以及使用独立评审进行批判与修改。
context-compressor
用于智能体上下文窗口的压缩技能：按信息熵与冗余度给上下文片段打分，决定保留、压缩或删除，以在有限 token 预算内保留最多决策相关信息。
planning
planning 是一个状态机编排技能，覆盖 PLAN→EXECUTE→EMIT→VERIFY→COMPLETE 完整生命周期，用于会话开始时或出现新任务时进行发现、PRD 构建与未知项消解，直至进入下一阶段。
magi
magi 是一个让三个来自不同厂商的 LLM CLI（默认 claude、codex、grok）独立回答同一问题，再汇总为裁决（决策模式）或交叉核验研究结论（研究模式）的技能。用户担任主持人，负责运行议会并整理记录，但不参与投票。