iblai-api-agent-chat
将托管的 iblai-api-agent-chat MCP 服务器接入项目（.mcp.json 或 claude mcp add），用于与已部署的 ibl.ai 智能体进行实时聊天，支持流式回复、工具调用与 RAG。
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
iblai-api-agent-disclaimer
通过 ibl.ai 平台 API 管理智能体的免责声明：智能体设置中的 Advisory 提示文本，以及拥有独立创建、更新、启用生命周期的用户协议（User Agreement），适用于需要向用户展示或要求其接受法律与提示性声明的场景。
iblai-api-agent-llm
通过 ibl.ai 平台 API 为智能体设置 LLM 提供商与模型的技能：先列出可用的提供商/模型卡片，再把选中的组合写入智能体设置接口，用于更换智能体所运行的模型。
iblai-api-agent-mcp
iblai-api-agent-mcp 是一套用于为 ibl.ai 智能体配置外部 MCP 工具访问的接口与接入规范，涵盖 MCP 服务器注册、凭证绑定与智能体接线三部分，并支持 OAuth 连接服务与聊天内逐用户授权流程。
iblai-api-agent-prompt
ibl.ai 平台 API 技能，用于管理智能体的提示词：内置的 system、proactive、study、guided 提示词与问候设置，以及建议提示词的增删改查，适用于编辑智能体说什么、建议什么。
iblai-api-agent-sandbox
iblai-api-agent-sandbox 是 ibl.ai 平台用于把智能体接入 Claw 沙箱实例的技能：可注册与管理 Claw 实例、配置模型提供方、推送智能体工作区配置、执行健康与连通性检查，并设置智能体所用模型。
iblai-api-agent-setting
通过 ibl.ai 平台 API 读写智能体的核心设置，包括名称、描述、分类、头像、可见性与功能开关，并支持复制（fork）和删除智能体。
iblai-api-agent-tool
通过 ibl.ai 平台 API 启用或禁用智能体工具：列出可切换工具、读取当前已启用的工具 slug，并通过智能体 settings 端点写回启用集合。
iblai-vibe-agent-virtual-machine
Iblai Vibe 的智能体虚拟机网络访问配置区块，用于设置虚拟机出口网络策略与可用密钥。
iblai-vibe-virtual-machine
iblai-vibe 的组织级虚拟机设置界面，用于管理智能体 VM 沙箱可用的网络策略与密钥。包含 Network Policies 与 Secrets 两个子标签，支持新建、编辑、删除，并提供 REST API 与 React 组件导出。
di-agent-flow-pushdown-optimizer
用于分析现有 DataStage 流程并将其重写为全下推（Full Pushdown）流程的技能：把全部计算移入数据库引擎，合并为单个 SQL 语句，仅保留连接器与目标两个阶段。支持目标全下推（ELT）与源全下推（TEL），不支持部分下推。
skill development
本技能用于指导在 Claude Code 插件中创建有效的技能（skill）。技能是模块化、自包含的软件包，通过提供专门的知识、工作流和工具来扩展 Claude 的能力。每个技能由一个必需的 SKILL.md 文件（包含 YAML frontmatter 元数据与 Markdown 指令）和可选的捆绑资源组成，包括 scripts/（可执行代码）、references/（按需加载的文档）和 assets/（输出用文件）。技能采用三级渐进式披露加载系统：元数据始终在上下文中（约 100 词），SKILL.md 正文在技能触发时加载（小于 5k 词），捆绑资源按需加载。创建流程包括六个步骤：理解技能的具体示例、规划可复用内容、创建技能结构、编辑技能、验证与测试、迭代。该技能强调描述质量、触发短语的准确性、命令式写作风格以及 SKILL.md 的精简性，插件技能位于插件的 skills/ 目录中并由 Claude Code 自动发现。
avito-mcp
avito-mcp 可通过 MCP 把 Авито 接入 AI 助手，在聊天中操作商品、聊天和订单。它安装 avito-mcp-ru 服务器，提供官方 API 的 64 个方法（读 40、写 22、不可逆 2），支持搜索与调用方法、鉴权检查。
convex-file-storage
Convex 内置文件存储技能，介绍通过签名上传 URL 与 HTTP Action 上传文件、在 Action 中存储服务端生成文件、生成访问 URL、删除文件及元数据查询等用法与限制。
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。
ai-rag-pipeline
ai-rag-pipeline 是一个用于构建 RAG（检索增强生成）流水线的技能，通过 inference.sh CLI（belt）把网络搜索工具与大型语言模型串联起来。其核心思路是：先检索外部信息，再把检索到的上下文注入提示词，最后由 LLM 生成更准确、更新且可核验的回答。可用的检索工具包括 Tavily Search、Exa Search、Exa Answer 以及 Tavily Extract、Exa Extract 内容提取工具；可调用的模型包括 Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、GPT-4o、Gemini 2.5 Pro 等（均通过 openrouter 提供）。资料给出的典型模式有：简单搜索加回答、多来源研究、提取与处理。使用前需安装 belt CLI 并登录，安装命令为 npx skills add belt-sh/cli。典型用法是以 bash 命令方式依次调用搜索与 LLM 应用，并可用 shell 变量在步骤间传递结果。
elevenlabs-music
通过 inference.sh CLI（belt）调用 ElevenLabs 音乐生成能力，用文本提示词创作原创音乐，支持最长 10 分钟的自定义时长，可用于视频配乐、播客、游戏、广告与短视频等场景。
llm-models
通过 inference.sh 命令行工具（belt）经 OpenRouter 调用 Claude、Gemini、Kimi、GLM 等 100 多个大语言模型的技能，可用一条命令按模型 App ID 传入提示词并获取结果，适合编码、写作、分析与智能体等场景。
prompt-engineering
这是一个面向 AI 模型的提示词工程（Prompt Engineering）技能/指南，主要教用户如何为 LLM、图像生成模型和视频模型编写结构化提示词。资料以 inference.sh 的 CLI 工具 belt 为执行入口，先要求运行 npx skills add belt-sh/cli 安装技能，再通过 belt login 登录，并用 belt app run 调用具体模型（如 openrouter/claude-sonnet-45、falai/flux-dev、google/veo-3-1-fast）来测试提示词。内容覆盖 LLM 的角色提示、任务清晰化、思维链、少样本示例、输出格式指定、约束设置；图像生成的主体、风格、构图、光线与技术关键词、负面提示；视频提示的镜头类型、主体、动作、场景与风格。还介绍了系统提示、结构化输出、迭代优化、多轮推理、模型特性差异、常见错误与提示词模板。
python-sdk
inference.sh 的 Python 官方 SDK，包名为 inferencesh，可通过 pip install inferencesh 安装（异步特性需 pip install inferencesh[async]，要求 Python 3.8+）。它让开发者用 Python 调用平台上的 AI 应用、构建和运行智能体，并整合各种模型。主要能力包括：运行 AI 应用（同步执行、fire-and-forget 异步提交、流式进度）、文件上传与自动上传、会话（Session）保持 worker 预热实现有状态执行、模板智能体与临时智能体、工具构建器（客户端工具、应用工具、智能体工具、Webhook 工具、内置工具）、流式消息与工具调用回调、文件附件、可复用 Skills、异步/await 支持、错误处理与人工审批流程。使用前需通过 API Key 认证（可在 Settings → API Keys 创建）。
related-skill
related-skill 是一个用于发现和安装相关技能（skills）的工具，来自 inference.sh 技能注册表。它帮助用户为 AI 工作流查找互补技能，支持通过 npx skills 命令行搜索、列出、安装、更新和移除技能。可安装的技能涵盖 AI 模型、图像生成与处理、视频生成、音频处理、网络搜索和社交自动化等类别，用户可按类别单独安装，也可一次性安装完整平台技能。
tools-ui
tools-ui 是来自 ui.inference.sh、面向 React / Next.js 的工具生命周期 UI 组件集，用于在界面上展示 AI 工具调用从发起到结束的各个状态。它提供 ToolCall、ToolResult、ToolApproval 等组件，可分别呈现工具调用请求、运行中状态、执行结果，以及需要人工批准后才能执行的审批流程。支持 pending、running、approval、success、error 等状态，并会根据工具名称自动匹配图标（如搜索、读取、写入、删除、发送等，默认使用扳手图标）。组件可通过 shadcn 命令安装，也能与 Agent 组件配合，由 Agent 自动处理工具生命周期，并可通过 requiresApproval 开启审批流。适合为智能体应用构建透明的工具调用展示与人机协同审批界面。
open-knowledge-pack-codebase-wiki
Codebase Wiki 技能包指南：在仓库内维护由智能体编写、基于源码的代码库 Wiki（类似 DeepWiki），以 Markdown 存放于 wiki/ 目录，可版本控制、可 diff、默认私有、人机共编，并可作为后续智能体会话的持久上下文。
isaaclab-planning-manipulation-tasks
用于规划 Isaac Lab 操作类任务（抓取、举升、放置、插入等）的技能，按阶段门控组织任务目标、场景、重置、动作、观测与奖励，并提供验证清单与检查命令。