shortfilm-prompt
电影感 AI 视频提示词的 5 段式写法，适用于 Seedance、小云雀、Sora、可灵、即梦等，含 14 条翻车规避规则，挂给写视频提示词、分镜、短剧脚本的步骤。
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
sharp-execution
sharp-execution 是一套用于约束 AI 智能体过度思考的执行规范，强调按意图直接行动、缓存已定决策、保持任务范围。适用于智能体犹豫、反复分析或重提已决事项时。
skill-sync
skill-sync 用于在修改技能、智能体或提示词后，保持各模型目录之间的同步。采用符号链接安装时多数同步自动完成，本技能说明何时需要手动同步，并提供校验与批量同步命令。
secret-management
面向 AI 智能体的凭据管理技能，基于 Go CLI 工具 agent-secrets，提供 age 加密存储、会话级租约、自动轮换与紧急吊销（killswitch），用于安全访问 API 密钥和令牌。
signal-friction-scan
signal-friction-scan 是一个扫描近期智能体会话、识别重复摩擦、纠正、审批与工作流模式并给出打包候选的扫描与综合技能。默认只做第一遍调查并输出候选清单，不直接改动系统。
persona-template
Loom 智能体角色（persona）的参考模板，用于在组织架构中新增角色、定义智能体职责或初始化新 persona。模板规定了标准结构与必填元数据字段，并给出复制、编辑、校验的使用流程。
spec-coverage-map
该技能用于生成规格说明与代码文件之间的覆盖映射，输出可视化图表、反向索引和覆盖率统计，帮助识别未被规格覆盖的代码文件及被多个规格共享的高风险文件。最终生成 docs/spec-coverage-map.md。
agent-creator
用于创建或更新 Codex 自定义子代理 TOML 文件的技能，文件位于 .codex/agents/ 或 ~/.codex/agents/。当用户要求创建、设计、审查或完善 Codex 自定义代理时使用，遵循官方自定义代理 TOML 架构。
computer-and-browser
面向桌面与浏览器自动化任务的技能，提供三种互不叠加的操作面：隔离/沙盒浏览器、运行环境自带的 Chrome 扩展、以及用于原生桌面 UI 的 peekaboo。适用于需要登录态站点、隔离环境或原生应用交互的浏览器与桌面操作场景。
orchestration
面向多智能体协作的技能，教编排者通过委派、完整上下文传递、工作流门禁与角色分工协调专门角色，而非亲自完成专门工作。适用于需按测试、实现、领域评审等角色推进的工作流。
codex-dev-team
codex-dev-team 是一个面向 Codex 的多智能体工程工作流技能：把已确认的软件任务交给 JARVIS 统筹，并创建 DAEDALUS、ATHENA、VULCAN、NEMESIS 四个具名 SubAgent 协作完成规划、评审、实现与测试。
lindy-expert
Lindy Expert 是面向 Lindy 平台的技能，Lindy 是一个专注业务流程自动化的 AI 智能体创建与管理平台，可构建跨渠道通信、执行复杂工作流并集成 Google Workspace、HubSpot 等业务工具的 AI 助手。
mcp-builder
mcp-builder 是一个用于创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的开发指南技能。MCP 服务器通过设计良好的工具，让 LLM 能够与外部服务和 API 交互。该技能强调以智能体为中心的设计原则，包括围绕工作流而非单纯 API 端点构建工具、优化有限的上下文窗口、设计可操作的错误信息、遵循自然任务划分，并采用评估驱动开发。整个流程分为四个阶段：深度研究与规划、实现、审查与优化、创建评估。它提供 Python 和 Node/TypeScript 两种实现路径，涉及 MCP 协议文档、SDK 文档、语言特定实现指南和评估指南等参考资料。
skill-creator
Skill Creator 是一个用于创建和改进 Claude 技能的指导型技能，提供从需求理解、资源规划、初始化、编辑到打包的完整流程，帮助把专业工作流、领域知识和可复用脚本组织成模块化技能包。
upgrade-plugin
用于将 Claude Code 插件升级到最新能力的技能：研究最新 Claude Code 变更、文档与最佳实践，审计插件结构，评估技能是否被平台或模型能力取代，生成升级计划并执行修改、版本号与 CHANGELOG 更新。
prefer-local-kody-execute
该技能建议在具备 shell 与 Node.js 的智能体环境中，优先使用 @kodycodes/cli execute --local 在本地运行 Kody execute 模块，而非托管 MCP execute；托管方式仅作为回退方案。
peekabo
Peekabo 是用于操作 macOS 界面的工具，可通过 Peekaboo CLI 或 MCP 服务器截取屏幕、检查 UI 元素并自动化 GUI 交互。
memory-management
本技能用于为 AI 智能体提供跨会话的记忆管理能力，基于 openclaw-mem CLI 构建 5 层记忆架构（L0 热点缓存 / L1 工作记忆 / L2 决策日志 / L3 情景记忆 / L4 语义检索）。技能规定了会话生命周期中的记忆操作：会话开始时读取上轮交接与工作记忆、会话中记录决策与观察、会话结束时写入交接并更新索引；同时支持项目级 Brain 持久上下文管理、记忆归档与 RAG 重新索引，以及记忆卫生维护（如 core.md 严格控制在 2KB 以内、decisions.md 只追加不修改、归档 7 天以上情景记录）。适用于需要长周期连续性的智能体工作流。
mlx-brain
mlx-brain 是一个面向 MacBook 的 MLX 本地大模型编排技能，用于通过命令行在设备端运行轻量级模型，适合需要本地推理、隐私保护或离线使用的场景。它由 kjaylee/misskim-skills 提供，主要包含一个 run.py 脚本，可配合预先创建好的 Python 虚拟环境（$HOME/mlx-env）与已安装的 MLX 运行。该技能既支持直接传入提示词进行测试，也支持通过 clawdbot 的 nodes invoke 在指定节点（如 MacBook Pro）上远程执行，并接受 JSON 格式的输入（例如指定 prompt 与 model）。资料中列出的可用模型包括 qwen（Qwen2.5-7B-Instruct-4bit，作为主模型）与 coder（Qwen2.5-Coder-7B-4bit，面向编程用途）。除上述命令行调用方式与模型清单外，资料未提供更多关于参数选项、性能指标或平台兼容范围的信息。
openclaw-mem
openclaw-mem 是一个面向 AI 智能体的本地优先（Local-first）RAG 记忆系统。它无需 API 密钥，使用本地嵌入模型，可 100% 离线运行。该系统提供工作区结构管理记忆文件，包括核心决策记录、结构化观察和按项目划分的 Brain 目录。它支持渐进式披露的两步搜索（先返回摘要再按需取全文）以降低 token 消耗，可从会话记录中自动捕获观察，并对 Brain 文件进行提示注入检查。主要命令涵盖语义搜索、索引（全量或增量）、观察记录、自动捕获、完整性检查和分层归档。
parallel-agents
parallel-agents 是一个用于并行调度多个子智能体的技能，适合处理多个彼此独立、无需共享状态的任务。其核心思路是把任务按领域分组，为每个子智能体编写聚焦、自洽且明确输出要求的提示词，然后通过 sessions_spawn 等方式同时派发执行，最后整合各子智能体的结果。文档说明了适用场景（如多个测试文件因不同原因失败、多个子系统独立故障、研究+实现+测试等不同类型的任务）与禁止场景（失败互相关联、需理解整体系统状态、多个智能体需编辑同一文件、探索式调试）。同时给出了护栏：并发子智能体上限 5 个、避免共享资源冲突、失败智能体自动清理、必须设置整体流水线与单智能体超时。
skill-authoring
用于编写有效 SKILL.md 文件以扩展智能体能力的指南类技能。当需要创建新技能、更新已有技能，或教学智能体时使用。该技能围绕 agentskills.io 标准，讲解如何撰写技能说明，核心强调简洁（上下文窗口是公共资源，只补充智能体尚不具备的知识）以及自由度匹配（根据任务脆弱程度选择文本指令、带参数的脚本或具体脚本）。文档给出 SKILL.md 的 frontmatter 结构、必填字段（name 与目录名一致、小写加连字符；description 作为激活触发器）、目录结构（SKILL.md 必需，另有 scripts、references、assets），并建议 SKILL.md 控制在 500 行以内，细节放入 references。还提供前置条件清单、When to Use / When NOT to Use 决策模板，以及面向智能体与面向市场两种描述的区分规则。注意：该技能资料中提及的环境细节（如 Clawdbot 部署路径、MiniPC 等）属于其自身内容，实际适用情况暂未提供。
subagent-dev
subagent-dev 是一个面向多任务实现计划的执行型技能：它把实现计划拆成单个任务，每个任务都交给全新的子代理执行，并采用两阶段审查（规格符合性 + 代码质量）。它强化了 ralph-loop 中“用子代理逐个完成任务”的原则：ralph-loop 覆盖从规格、计划、实现到测试的完整流程，而 subagent-dev 专注实现阶段的执行模式。每个任务循环包含：派发实现子代理（提供任务全文与上下文，有疑问先答疑再重新派发，子代理完成实现、测试、提交与自审）；派发规格验证子代理（不一致则由实现者修改并重新验证）；派发代码质量审查子代理（有问题则修改并重新审查）；最后标记任务完成。全部完成后进行最终代码审查与分支收尾。两阶段审查分别回答“是否做对了东西”（What）与“是否做得好”（How），合并审查容易两者都漏。技能还给出实现者、规格审查者的提示词结构，以及最小权限、禁止删除/覆盖文件、限制外部网络访问、默认 300 秒超时等护栏。
pptx
用于创建、编辑与分析 .pptx 演示文稿的技能，支持从零生成、按模板生成、编辑现有文件及提取文本与 XML 结构，包含 html2pptx、OOXML 解包/校验/打包、缩略图检查等流程。