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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

25,657 个结果

scaffold-skill

Scaffold Skill 是一个用于创建新 AI 智能体技能（skill）的脚手架工具，属于 a-tokyo/aiworkspace 工作区。它通过工作区脚本完成技能名称校验、目录放置，并将技能符号链接到各类 AI 工具目录（如 Cursor、Claude Code、Codex 等），使所有 IDE 工具都能发现该技能。支持工作区级和项目级两种作用域：工作区级技能存放在 root-config/.agents/skills/ 并链接到工作区根目录，供所有项目和 AI 工具发现；项目级技能存放在 <repo>/.agents/skills/，仅链接到该项目的 AI 工具目录。使用时从 workspace/ 目录运行 npm run skills:create 命令，可附加 --project 参数指定项目。名称需符合小写字母、数字、连字符、下划线、点号规则，最长 64 字符，且必须以字母或数字开头和结尾。脚本会生成模板 SKILL.md，内容编写建议委托给 IDE 的技能编写指南（如 create-skill），最后通过 npm run skills:list 验证。若无 shell 访问权限，可手动创建目录和文件，再请用户运行 npm run skills:setup 重新同步链接。

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n8n-node-configuration

n8n 节点配置指南技能，专注于“操作感知”的节点配置方式。它强调不同操作（operation）会决定哪些字段为必填，字段之间还存在依赖关系（如某字段仅在特定条件下显示）。该技能建议从 get_node_essentials 入手（据资料称成功率约 91.7%），先配置必填字段，再通过 validate_node_operation 迭代校验；当依赖关系不清晰时使用 get_property_dependencies，仍不足时再用 get_node_info 查看完整 schema。内容涵盖 Slack、HTTP Request、数据库、IF/Switch 等常见节点的配置模式与反模式，帮助减少盲目配置和无效字段。

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n8n-validation-expert

n8n-validation-expert 是一个用于解读和修复 n8n 工作流验证错误的专家指南技能。它围绕 n8n 的验证机制，帮助用户理解验证错误、警告与建议的严重级别，掌握迭代式验证流程（通常需要 2-3 轮验证与修复），并针对常见错误类型（如 missing_required、invalid_value、type_mismatch、invalid_expression、invalid_reference）提供修复思路。该技能还介绍了 minimal、runtime、ai-friendly、strict 四种验证配置文件的适用场景，说明了自动清理（auto-sanitization）系统能修复的运算符结构问题及其无法处理的情况，并列举了常见误报（false positives）及何时可以接受。此外，它涵盖工作流整体验证、常见工作流错误、恢复策略与最佳实践，适合在配置、调试和部署 n8n 工作流时参考。

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n8n-workflow-patterns

n8n Workflow Patterns 是一份面向 n8n 工作流构建的架构模式指南，基于真实工作流使用情况总结出 5 种核心模式：Webhook 处理、HTTP API 集成、数据库操作、AI Agent 工作流和定时任务。它提供模式选择指南、通用组件说明、数据流模式、常见陷阱、创建检查清单以及快速上手示例，帮助使用者在搭建新工作流或设计工作流结构时选择合适的模式。该技能还与其他 n8n 相关技能（如 MCP 工具、表达式语法、节点配置、验证）配合使用，覆盖从规划、实现、验证到部署的完整流程。

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convex-agents

convex-agents 是一个面向 Convex 平台的 AI 智能体与助手开发技能，用于在 Convex 上实现聊天界面、AI 助手、工具调用（tool-calling）智能体以及 RAG（检索增强生成）等能力。该技能以代码示例形式给出完整实现路径：通过 schema 定义 threads 与 messages 表并建立索引，使用 mutation/query 实现线程创建、列表与消息读取，借助带 "use node" 的 action 调用 OpenAI 完成对话，并演示流式响应、工具调用与向量检索。适合使用 Convex 作为后端、需要构建对话式 AI 应用的开发者参考。

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prompt-improver

Prompt Improver 是一个用于改善模糊提示词的技能（Skill）。当提示词被判定为含糊、缺少具体信息、上下文或明确目标时，该技能通过系统化研究和针对性提问，把模糊请求转化为可执行、定义清晰的请求。它遵循四阶段工作流：研究、生成针对性问题、获取澄清、带上下文执行。研究阶段会先检查对话历史，再按需探索代码库、检索文档与网络信息，确保问题基于实际发现而非假设。随后生成 1-6 个多选问题，每题提供 2-4 个来自研究结果的具体选项，并通过 AskUserQuestion 工具向用户确认。最终结合原始意图、澄清答案、研究发现和对话历史执行请求。该技能通常在 UserPromptSubmit 钩子判定提示词模糊后自动调用，也可在手动丰富提示词或测试提示词评估系统时使用。

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sync-melech-skills

sync-melech-skills 是 AdirD/agent-shell-hamelech 的元技能，用于把该仓库中的全部技能同步到用户全局的 ~/.agents/skills 锁文件，并分发到各个编码智能体。它通过 Vercel 的 Skills CLI 管理，支持应用同步（安装缺失、更新过期技能）、列出目录（仅查看不安装）以及本地仓库零偏差复制。所有操作均为全局、面向所有智能体、非交互式，且只处理 Melech 技能，不会影响其他全局技能。

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polybaskets-skills

PolyBaskets Agent Router 是一套面向 PolyBaskets 智能体的技能路由说明，用于在 Vara 主网上执行仅限 VARA 的篮子（basket）、钱包质押（wallet-stake）与免费投注（freebet）工作流。PolyBaskets 将 Polymarket 结果组合为链上篮子，当前智能体流程仅使用 asset_kind: "Vara"，实时 BasketMarket 程序地址为 0xa749ccd80d71637b450789e12e3d94524e9ae17877d1b59f5ddda784f89a2cba。资料明确要求不要假设旧的投注通道指向该程序，不要使用 BetLane/PlaceBet，也不要以 asset_kind: "Bet" 创建篮子作为回退。该技能按任务拆分为多个子技能文件，包括查询篮子/持仓/结算状态、创建新的活跃 VARA 篮子、进行钱包出资的 VARA 质押、花费或领取不可提取的 VARA 免费投注、领取已最终确定的 VARA 派彩、理解指数/结算/盈亏，以及领取或更改公开名称（<name>.polybaskets.eth）。使用 STARTER_PROMPT.md 可进行有边界的智能体会话，仅限主网。

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