nmap-service-detection
基于 nmap MCP 的服务指纹识别、操作系统探测、NSE 脚本执行与漏洞扫描技能，用于识别开放端口上的服务与版本、扫描已知 CVE 和常见配置缺陷，适用于主机或小型网段的侦察与安全评估。
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
agent-debugger
面向客服场景 AI 智能体工作流的系统化调试工具包，用于诊断错误回复、工具调用异常、对话循环、性能问题等常见故障，提供分析脚本与调试模式参考。
mcp-sdk-audit
用于在 Figwright 中升级 @modelcontextprotocol/server（MCP TypeScript SDK v2）并验证线上契约未变的审计技能，流程包括版本解析、发布说明与 PR 文件核查、发布包内容哈希比对、变更分类、运行 wire 测试门与探针差分、升级后跑全部门禁，并用繁体中文台湾用语报告结果。
graviton-migration
将工作负载从 x86（amd64）迁移到 AWS Graviton（arm64）的技能：配置 Arm 迁移 MCP 服务器，扫描代码、依赖与容器镜像的 arm64 就绪度，规划节点容量并切换节点，最后让 CI 构建多架构镜像。
storage-s3-resiliency-expertise
面向 Amazon S3 的只读韧性、安全与数据保护审查技能，可按单桶或批量（fleet）评估版本控制、复制、对象锁、加密、阻止公开访问、桶策略、所有权控制、服务访问日志与网站托管等九个维度，并输出结构化报告。
rhagent
Rhagent 是 bankrbot/skills 提供的一项技能，用于通过 Bankr 在 rhagent.bot 上进行交易与社交发帖，涵盖加密钱包连接、Robinhood Agentic 股票/期权交易、Robinhood Chain 代币兑换与行情房间发帖，核心规则是每笔成交必须同回合调用 trade-post 并回贴 post_url。
unhobble-agent-context
用于审计和设计智能体持久上下文的技能：统筹系统提示、常驻指令、仓库指南、技能、工具描述与记忆，让每项任务只加载最少且一致的指引，并在需要时可发现更深入的材料。
agent-browser
agent-browser 是面向 AI 智能体的无头浏览器自动化 CLI，用 Rust 编写并提供 Node.js 回退方案，可用于网页测试、表单填写、截图与数据提取。通过 npm 全局安装并下载 Chromium 后，即可用命令行导航、快照、交互和抓取页面。
your-skill-name
该条目是 beshkenadze/claude-skills-marketplace 中的技能模板占位页，名称为 your-skill-name，内容为待填写的示例说明，未提供实际功能、用法或限制信息。
web-mcp
WebMCP 实现指南：面向浏览器原生 API，让网页把结构化工具暴露给浏览器内运行的 AI 智能体，涵盖 W3C 草案中的命令式与声明式两种写法、安全与跨域要点，并给出 Chrome、Edge 等平台的启用方式与限制说明。
langgraph-multiagent
langgraph-multiagent 是 bjornmelin/dev-skills 中的一项技能，用于构建、审计和迁移基于 LangGraph（v1+）与 LangChain（v1+）的生产级多智能体系统，强调按已安装版本与官方文档保持 API 准确性，并可用脚本生成弃用审计与迁移计划。
rag-evaluation
用于端到端评估 RAG 流水线质量的技能，覆盖检索精确率/召回率、答案忠实度、幻觉率等指标，并给出评测集构建、LLM 评判偏差控制与基线对比方法。
response-parser
response-parser 是一份面向开发者的技能资料，讲解如何从 LLM 响应中解析结构化输出，涵盖代码围栏提取、流式与部分 JSON 解析、畸形输出恢复、Schema 校验及提示词层面的预防措施。
claude-exec
claude-exec 是一个一次性运行的 Claude 适配器，用无头 Claude 的 print 模式执行单条提示并收集结果，仅在调用方选择 Claude 时使用。适合把简单或复杂的 claude -p 调用脚本化、自动化。
continuity-loop
continuity-loop 是 AgentOps 中的续期契约技能，定义无人值守多智能体运行的续期 tick、两 tick 停滞规则与升级机制，基于 NTM 窗格和 MCP Agent Mail 提供状态判定。
freecad-mcp
freecad-mcp 是一套通过嵌入式 MCP 服务器驱动 FreeCAD 的技能，用于参数化零件、CSG、草图、装配检查、几何验证、FEM 与 STL/STEP/3MF 导出，按结构化工具顺序建模并校验。
queue
作者元数据将 queue 用于把任务排到当前任务完成之后执行。
content-engine
Content Engine 是一套全栈 AI 内容工作室技能，按“编译→生成→后制→分发→衡量→迭代”流程编排视觉 DNA 编译、电影化生成（Higgsfield CLI/MCP）、浏览器自动化执行与多平台分发。
role-x
role-x 是 Broomva Stack 的 P17 原语，做“Lens 路由式请求表达”：在每次实质性用户输入前，按当前信号为请求选择领域透镜（lens），并决定以静默补充、重写或分解模式处理，而非插入人格声明。
skills-catalog
broomva/skills 单体仓库中 99 个 agent 技能的规范清单与展示项目，按 23 个单名词分类桶组织，对应 skills/<category>/ 目录结构，并附带 Remotion 展示视频与 X 推文线程。
delegate-to-agent
delegate-to-agent 是面向应用开发的 AI 交互集成技能，核心思路是把需要 AI 推理、研究、生成或多步决策的工作交给应用内置的智能体聊天界面完成，而把确定性的操作保留为应用自身的动作。开发者可以从界面调用 sendToAgentChat() 并发起一次可见的智能体会话，同时打开 AgentSidebar，让用户看到并引导 AI 的工作过程。技能给出了 message 与 context 的职责划分、submit 与 openSidebar 参数的使用时机，以及后台静默执行的适用条件，并强调不要让界面、动作或服务端绕过智能体直接调用模型生成接口。它适合用于添加 AI 按钮、工作流、研究任务、生成流程或后续追问等场景，帮助建立可解释、可干预的人机协作边界。
loop-me
loop-me 是一个用于梳理工作流规格的交互式技能。它通过有状态的 /grilling 会话，围绕用户想要构建的工作流，持续提出一轮轮问题，每个问题附带推荐答案，最终产出可落地的工作流规格。它引入“循环”视角，把用户生活与工作中反复出现的模式（如职业、每周、每天早晨、单一重复活动）视为循环，并据此发现值得规格化的循环，甚至主动提出用户尚未注意到的循环。工作流是某个循环的规格化实现，存放在 workflows/*.md 中，作为唯一事实来源。会话过程中会创建、编辑和删除规格，直到所有问题都被解决。该技能强调共享词汇，但并非强制清单：工作流是否需要 AI、检查点或调度，完全取决于梳理结果。核心概念包括触发器（事件或日程）、检查点（人在回路中的验证或决策点）、右推（尽可能推迟检查点，让人类一次性、晚些时候、在一切准备就绪时被询问）和简报（检查点呈现的紧凑、可决策摘要，而非原始输出）。完成标准是：实现代理无需再问任何问题即可构建该工作流。工作区还包含 NOTES.md，用于记录用户世界、所用工具、处理渠道及其术语的原始笔记；当笔记为空或单薄时，会先访谈用户再开始规格化。
ipc-communication
用于在 Rust Orchestrator 与各平台 Agent 之间通过 stdin/stdout 实现 JSON 进程间通信的技能，涵盖消息协议设计、双向收发、超时与错误处理、消息校验及批量处理，并提供 Rust、Python、Swift 的发送与接收实现模式。
full-stack-master
full-stack-master 是一个用于编排全流程开发的技能，覆盖从需求澄清、上下文扫描、技术方案、前后端实现、UI 验证、测试、质量审查到文档同步与提交的端到端工作流；它自身负责阶段切换与多技能协作，不替代各专业技能内部规则。