pattern-capture
Pattern Capture 是一个用于识别跨会话重复反馈并将其转化为相应约束产物的技能，可把用户反复纠正的内容归类为记忆条目、校验钩子、强制模式或独立技能，以减少重复提示。
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
skill-creator
skill-creator 是一个用于创建、改进和编辑 Claude 技能（skill）的元技能，在内置 skill-creator 基础上加入 superpowers 框架的强制约束审计层，帮助作者按工作流、工具、知识三类技能分类并检查 Iron Laws、事实行、红旗、门控等模式。
workshop
workshop 是一个用于制作研究报告演讲的技能：从论文出发生成 Typst 幻灯片与提词器式演讲者备注，并用计算探针校验成品是否符合已批准的计划。
agent-audit
面向 LLM 智能体审查与优化的技能，通过埋点测量、消融测试区分真正必要组件与冗余部分，帮助降低成本、延迟和上下文占用，适用于接手已有智能体、成本或延迟异常、上线前准备等场景。
obsidian-vault-init
用于为 Claude Code 工作流初始化 Obsidian 仓库的技能：检测环境与现有结构，按用途创建文件夹、模板、frontmatter 约定、.base 视图和 CLAUDE.md，供后续会话读取。
handoff-prompt
handoff-prompt 是一个用于撰写“零上下文交接提示词”的技能：把任务、代码上下文、文件路径与已定决策全部写进一段可直接复制粘贴的提示词，让从未接触过该代码库的人也能独立执行。
verify-open-pstack
verify-open-pstack 是 Open Pstack 仓库内的验证技能，用于在原生 Claude Code 与 Codex 会话中验证 PR 候选提交，通过机器校验断言判定结果，并仅针对精确 SHA 发布结构化证据评论与 live-gate 状态。
continuous-learning-v3
一个与具体 AI 代理无关的持续学习系统，通过钩子观察 AI 编程会话，生成带置信度评分的原子“本能”行为，并可将其演化为可复用的技能、命令或代理。
writing-great-skills
编写与编辑 AI 技能（skill）的参考指南，讲解让技能具备可预测性所需的词汇与原则，涵盖调用方式、描述撰写、信息层级、拆分、精简与失败模式等主题。
arbor
Arbor 是一个自主优化技能，基于假设树精炼（HTR）方法，在给定目标与评估器下迭代改进代码、训练配方、智能体框架、数据管线或提示词等真实产物，通过持久化假设树组织多轮实验，避免过拟合反馈信号。
agent-repellent
agent-repellent 是 factory-ai/cursed-plugins 中的一项技能，用于评估代码库对 AI 辅助开发工具的“抵抗能力”。它把缺失文档、晦涩命名、缺少测试等视为优势，扫描仓库后生成一份“Agent Fortress”评估报告，并附可分享到 X 的链接。
opencode-agent-creator
用于创建、配置和优化 OpenCode 智能体的指导型技能，强调智能体文件必须用英文编写，并给出标准 YAML + Markdown 结构、工具与权限配置、复杂度分级、验证流程及模板参考。
page-actions
@farming-labs/docs 的页面操作（Page Actions）配置技能，用于在文档页标题上方或下方添加按钮，支持复制 Markdown、在 LLM 中打开页面、一键 MCP 连接与 Agent Skills 安装。
ask-matt
ask-matt 是一个技能路由工具，用于判断当前情况适合使用仓库中的哪个技能或流程。它本身不执行具体任务，而是帮助用户在众多技能之间找到正确入口。
rpi
通用 RPI（调研、计划、实施、迭代）执行技能，用于复杂或高风险工程任务。通过四阶段流程建立可信上下文、形成可审核计划、按计划实施验证并复盘改进。不依赖特定命令行工具或平台，适用于任意支持技能机制的 AI 代理。
plan-rollout
plan-rollout 是 firetiger-oss/skills 中的一项技能，用于在代码变更上线前为计划撰写多环境变更监控章节，覆盖风险分级、目标环境枚举、指标设计、部署检测与回滚提示，作为 monitor-rollout 的输入。
lbo-model
用于在 Excel 中完成私募股权交易 LBO（杠杆收购）模型模板的技能，提供公式填写、格式规范、校验清单与 LibreOffice 重算脚本，帮助按模板结构搭建 Sources & Uses、经营预测、债务与回报等部分。
token-audit
token-audit 是一个用于审计 Claude Code 配置的上下文令牌开销的技能，可测量任务开始前固定上下文占用的令牌量，找出主要开销来源，并给出带节省估算的优先级行动计划。
eval-loop
Eval Loop 是一个用于「可度量策略→执行→评估」循环的元流程编排技能（meta-skills），来自 forsvn-labs/meta-skills。它把一项可度量的行动转化为一个按领域划分的循环工作区，让策略产物、执行产物、评估快照、结果行和被采纳的学习沉淀集中存放在同一个循环文件夹中，而不是散落在各个技能输出里。它的核心问题是：未来的 agent 能否通过阅读一个 loop 文件夹，就理解并继续改进这个可度量面，而不必从零重建历史。该技能负责创建或恢复循环目录、定义可度量面、主指标、基线路径、可变面与护栏，并维护 program.md、context.md、results.tsv 和 learnings.md，同时把任务路由到对应面的评估器。它有若干硬性门槛：必须存在可度量面与至少一个主指标及其来源，否则返回 NEEDS_CONTEXT 并建议 discover；不创建以技能名命名的产物文件夹；不部署代码、不发布到平台、不构建应用 UI、不改动外部系统；不进行无人值守的无限营销循环，发布与线上面变更需要人工审批。
delegate
delegate 是 Claude 插件中的一项技能，用于把自包含任务交给远程 Gemini 沙箱中运行的 Google Gemini Managed Agent（Antigravity）执行，支持代码执行、网页搜索与 URL 读取，并以异步方式等待结果。
supabase
面向 Supabase 全栈开发任务的技能指引，涵盖数据库、Auth、Edge Functions、Realtime、Storage、Vectors、Cron、Queues 等产品。强调实施前查最新文档与 changelog、验证改动、避免重复失败，并给出 RLS 与安全清单。
AgentDB Advanced Features
面向 AgentDB 的高级功能技能，覆盖 QUIC 跨节点同步、多数据库管理与分片、余弦/欧氏/点积及自定义距离度量、向量加元数据的混合搜索、MMR 多样化检索、上下文综合与生产部署模式，适合构建分布式向量检索系统。
AgentDB Learning Plugins
AgentDB Learning Plugins 是 AgentDB 插件系统下的强化学习能力，提供 9 种算法，用于创建、训练和部署可随经验改进的自主智能体学习插件，涵盖离线 RL、基于价值、策略梯度等方法。
AgentDB Memory Patterns
AgentDB Memory Patterns 是一项为 AI 智能体提供持久化记忆管理模式的技能，基于 AgentDB 的持久存储与 ReasoningBank 集成，支持会话记忆、长期存储、模式学习与上下文管理，可让智能体跨会话记住对话、从交互中学习并维持上下文。