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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

25,657 个结果

n8n workflow builder

n8n Workflow Builder 是一个用于设计和构建 n8n 自动化工作流的技能，主要提供关于触发器、节点、流程逻辑、错误处理与最佳实践的专家指导。资料显示其核心内容包括工作流结构（触发器→处理→转换→动作→输出）、触发器节点（Webhook、Schedule、Manual、Email、RSS、Local File、Chat、Form 等）、数据处理节点（HTTP Request、Code、Filter、Merge、Split Out、Aggregate）、流程逻辑节点（If、Switch、Loop Over Items、Wait、Stop And Error）、子工作流（Execute Sub-workflow 及触发器）、错误处理（Error Trigger、错误工作流模式、重试模式）以及常见模式（API 轮询、Webhook 处理响应、批处理、扇出/扇入）和调试技巧。该技能强调工作流组织、数据验证、性能优化、凭据安全与测试。适合需要搭建 n8n 自动化流程、处理 API 集成、定时任务、Webhook 触发或多分支数据处理的场景。其输出格式包含工作流设计、节点列表、流程逻辑 ASCII 图、错误处理与注意事项。资料未提供具体的安装命令、收费方式或平台限制信息。

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wkc-setup

wkc-setup 是一个用于把当前项目配置为采用 AI-SDLC 技能工作流的初始化工具。它通过访谈方式了解仓库情况，搭建 docs/dev-agents/ 目录结构，选择问题跟踪后端（GitHub、Linear、本地 markdown 或其它），并写出 wkc-tracker 后续读取的 docs/dev-agents/config.md 配置文件。该技能每个仓库运行一次，通常在 wkc-tracker 之前使用；也可重复运行以更换跟踪器或把旧配置升级到当前字段。依赖 git；GitHub 后端需要 gh，Linear 后端需要 Linear MCP 服务器，本地后端无额外依赖。无需调用参数，上下文来自当前仓库、已有配置和用户访谈回答。输出包括 config.md、rules 目录、项目上下文文件中的一行引用，以及一次性的跟踪器设置。该操作幂等，重复运行安全，不会在未询问的情况下覆盖已有文件。

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clawteam multi-agent coordination

ClawTeam 是一个与具体框架无关的命令行工具，用于把多个 AI 智能体组织成一个团队进行协同工作。它提供基于文件的团队管理、智能体之间的消息通信、带依赖解析的共享任务跟踪、计划审批流程，以及基于终端的监控看板。所有操作都通过 clawteam CLI 完成，数据默认存放在 ~/.clawteam/ 目录下。团队由一名 leader 和零个或多个 worker 组成，leader 负责审批加入、审阅计划并协调关闭；每个智能体拥有独立的收件箱（inbox）用于点对点或广播消息；共享任务板支持 pending、in_progress、completed、blocked 状态，并可通过依赖链自动解除阻塞；board 提供终端看板，可查看单个团队、全部团队、实时刷新，或通过 tmux 平铺视图同时观察所有智能体。spawn 命令默认使用 tmux 后端、claude 命令、git worktree 隔离并跳过权限确认，从而让智能体自主工作。所有命令均支持 --json 输出以便脚本化处理。

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tree-ring-memory-cn

Tree Ring Memory 是一个面向 AI Agent 的本地优先记忆层技能，用于把长期有用的决策、经验、警告、项目约定、用户偏好和未来种子保存下来，而不是保存完整聊天记录或做后台自动抓取。它采用“年轮”模型让记忆有意老化：进行中的工作保留较多细节，较旧经验压缩为稳定摘要，重要失败与警告保持可见，持久偏好和项目事实成为高置信记忆，尚未确认的后续想法与事实分开，敏感信息默认阻止、脱敏或遗忘。适合在用户要求记住、召回、合并、脱敏或遗忘，当前任务依赖过去决策/偏好/警告，Agent 开始或恢复带 .tree-ring 目录的仓库，测试与事故等产生可复用经验，或需要在高风险改动前审计记忆时使用。不适用于短期草稿、原始思维链、密钥凭据等敏感值、完整对话、未经验证的说法，也不能替代来源文档、测试、Issue 或 PR。

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browserpilot-executor

BrowserPilot Executor 是一个通过 HTTP API 控制浏览器自动化的工具，属于 yuanxiao0115/agent-skills 技能集。它提供页面导航、元素交互（点击、输入、选择、悬停）、数据提取、语义树分析、截图、JavaScript 执行、键盘输入和批量操作等能力。API 基础地址为 http://127.0.0.1:8080/api/v1/executor，支持通过 X-BrowserWing-Key 请求头或 Bearer Token 认证。使用时建议先调用 /help 发现命令，导航后调用 /semantic-tree 获取页面结构与元素索引，再通过语义索引、CSS 选择器、文本内容、XPath 或 ARIA 标签定位元素执行操作。适用于表单填写、数据抓取、搜索操作和登录自动化等场景。

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parallel-task

Parallel Task 是一个用于并行执行开发计划文件的技能。它通过编排模式解析 Markdown 计划文件，将计划中的各个任务拆解出来，并同时启动多个子代理（subagent）并行完成这些任务。该技能由显式的 "/parallel-task" 命令触发，适用于需要按计划批量推进开发工作的场景。使用时需提供计划文件路径，可选指定要运行的 Sprint 或 Phase；若未指定，技能会询问用户要运行哪一部分。技能会循环启动未阻塞的任务，收集结果并记录工作日志，直到计划全部完成或遇到阻塞，最后对计划进行验证并输出执行摘要。

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context-compression

该技能提供面向长时间智能体会话的上下文压缩与摘要策略，目标是优化“每任务令牌数”（Tokens-Per-Task）并保持工件完整性。它把压缩视为“蒸馏”而非“截断”，通过结构化摘要保留技术细节，避免通用摘要造成的信息丢失。技能给出三种压缩方法（锚定迭代、再生摘要、不透明压缩）及其压缩率与质量参考，并指出“工件轨迹”是最薄弱环节，建议在摘要中保留“已修改文件”章节。适用于超出延迟或成本上限的长会话、超大代码库（500万+令牌）、持久记忆系统设计，以及排查智能体丢失自身修改记录的问题。

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context-degradation

该技能用于诊断与缓解大语言模型在上下文变长时出现的可预测性能退化问题，涵盖“迷失在中间”（Lost-in-Middle）、上下文投毒、上下文干扰、上下文混淆与上下文冲突等现象。它把上下文退化视为一个连续过程而非二值状态，关注噪声超过信号或模型注意力被过度拉伸时引发的精度下降。技能中给出按模型划分的退化阈值参考（如 Gemini 3 Pro 约 500K tokens 开始退化、约 800K tokens 严重退化；Gemini 3 Flash 约 300K / 600K；GPT-5.2 约 64K / 200K）。在使用方式上，提出“四个桶”方法：写入（Write，把上下文存到窗口外）、选择（Select，通过 RAG 或过滤做选择性检索）、压缩（Compress，摘要与观察掩码）、隔离（Isolate，用子智能体分割任务）。还提供 Lost-in-Middle 缓解模式，把关键信息放在上下文首尾高注意力区域，把支撑数据放中间。可与 context-fundamentals、context-optimization、evaluation 等技能集成。

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context-fundamentals

该技能提供上下文工程（Context Engineering）的理论与实践框架，用于管理大语言模型（LLM）的推理状态。它讲解上下文的五个组成块（系统提示、工具定义、检索文档、消息历史、工具输出）及其不同的持久性；介绍渐进式披露原则（启动时只加载技能名称与描述，激活时才加载完整内容）；以及注意力预算概念，指出即便模型支持百万级 token，有效注意力仍较低，且信号密度在上下文中间会下降。技能还给出 Gemini Elite Core 中的实现模式，包括用 XML 分隔符的层级式提示结构，以及“高度校准”原则——避免过于僵硬或过于模糊的指令，采用启发式规则。适用于设计智能体架构、调试遗忘或分心行为、优化 token 使用以降低延迟与成本，以及向团队介绍上下文工程概念。

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skill-maintenance

skill-maintenance 是用于构建与修复 AI 智能体技能（SKILL.md）的维护工具。它提供脚手架生成、描述撰写规则、带自测的检查脚本与路由评测，使用户在创建、编辑或检查技能时，能按统一标准完成：结构自包含、描述有针对性、检查脚本经验证。核心原则是“检查通过才算完成”，在无人工复核的情况下以自动化校验保障技能正确。适用于维护智能体技能库的场景。

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skill-creator

Skill Creator 是一个用于创建有效技能（Skill）的指导型技能，适用于用户希望新建或更新一个扩展 Codex 能力的技能时使用。它系统性地讲解了技能的定义、核心原则、目录结构（SKILL.md 与 scripts/references/assets 三类可选资源）、渐进式披露设计原则，以及从理解需求、规划内容、初始化、编辑、打包到迭代的完整创建流程，并给出命名规范与编写指南。

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