ai-agent-team-composition
一份用于AI智能体交付项目投标的团队组建技能，指导撰写人员配置、角色职责、RACI、动员曲线、安全覆盖与客户对应方，面向评委与采购框架评审团队可信度。
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
ai-agent-vertical-positioning
这是一个用于撰写 AI 智能体投标方案的技能文档，帮助把 AI 智能体提案适配到客服、金融、保险、公共部门、医疗行政、法律支持、运营等垂直行业，强调按行业设定自主级别、可逆性与合规限制。
ai-on-saas-combined-methodology
面向投标提案的AI-on-SaaS组合方法论技能：当交付物是内含AI功能的多租户SaaS产品、且需满足投资人或董事会级严谨性时使用，在同一阶段与闸门中并行整合SaaS工作流与AI工作流。
ai-on-saas-pricing-and-packaging-proposal
面向SaaS中AI功能定价与打包的提案技能，覆盖AI积分、配额、超额、按层级选模型与公平使用控制，帮助在计费中保护毛利。
deep-analysis
基于 sequential-thinking MCP 服务器的结构化多步推理技能，用于把复杂问题拆解为可分支、可修订、可验证的思考步骤，适用于架构决策、性能诊断、技术选型、复杂调试与系统设计等场景。
execute
Execute 是一个编排式任务执行引擎，可将目标拆解为原子任务、规划依赖、为每个任务选择合适智能体/工具/MCP 服务器，并以最大并行度执行。
library-docs
library-docs 是一个基于 MCP 的技能，通过 context7 MCP 服务器获取最新、权威的库与框架官方文档，用于查询 API 参考、功能用法、代码示例和版本差异，避免依赖过时信息。
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。
skill-finder
skill-finder 是一个帮助智能体根据任务或用户查询，在 skill-registry 中搜索并推荐最合适技能的工具。它适用于用户请求可能需特定技能、智能体不确定加载哪个技能，或复杂任务开始前识别合适工具的场景。
write-academic-report
一个用于撰写40-100页以上学术报告（毕业设计、学位论文）的Claude技能，通过并行子代理把研究仓库转成LaTeX论文，含数据提取、章节写作、汇编编译三波流水线，并强制引用核验。
generate-media
generate-media 是 Picsart 生成式 AI 技能库中的一项媒体生成与图片编辑技能，用于根据提示词生成图片、视频、配音、音效或歌曲，或对图片进行去背景、换背景、增强放大、矢量化等编辑。它按“需求确认、素材转 URL、模型与参数选择、报价、执行、展示”的分阶段流程运行：先弄清要做什么及起点素材，把本地文件、附件或 Picsart Drive 中的文件统一转为可访问的 URL，再选择模型并设置参数；生成和编辑均消耗积分，需先用预检工具估价并在用户确认后执行。生成任务返回作业，通过作业状态工具跟踪进度，结果可按需保存至用户 Drive。模型查询、参数查询、价格与余额查询、Drive 浏览等不产生费用的问答可直接回答。
peer-review
通过并行调用多个 LLM CLI（Claude、Codex、Gemini）来征求多方意见的技能，适合在遇到难题时获取第二种看法、验证方案或补充视角。
cultivar
cultivar 是一个命令行工具，用于衡量某个 agent skill 是否真正改善了智能体的行为。它让同一任务分别在加载技能、不加载技能（以及可选地提供源文档）的条件下运行，再由 LLM 评分器按自然语言评分标准打分，从而比较差异。
evaluation-metrics
用于系统化衡量与改进 LLM 质量，涵盖评估框架、基准测试与生产系统质量指标，并提供 RAGAS、LangChain 评估、BLEU/ROUGE/BERTScore 文本指标、RAG 专属指标、幻觉检测、MMLU 与 HumanEval 基准等用法。
fine-tuning
该技能介绍使用 LoRA、QLoRA 与指令微调对 LLM 进行领域适配，涵盖数据准备、训练、评估、合并与部署，提供基于 transformers、PEFT、TRL 的示例代码和常见问题排查。
llm-basics
LLM 基础技能，讲解大语言模型的架构、分词、Transformer 与推理优化，面向理解和使用语言模型。资料提供 OpenAI API、Hugging Face、Ollama、vLLM 等用法示例与生成参数说明。
platform
该技能面向 Android 平台核心组件，讲解 Activity、Fragment、Service 的生命周期回调与 Intent 系统用法，提供 Kotlin 代码示例和最佳实践，帮助开发者正确处理配置变更与状态管理。
emerging-tech
该技能资料汇总提示工程、AI 智能体、AI 红队等新兴技术学习路径，以及产品经理、工程经理、开发者关系等领导角色转型指南，包含时间线、能力要求、框架与常见失败模式，适合开发者规划技术或职业方向。
amp-skill
Amp-Skill 用于从 Amp 线程历史中检测和检索中断模式，分析工具建议被拒绝、回退或线程被放弃的情况，以改进智能体行为。基于 DuckDB ACSet 与本地 file-changes 数据。
solver-fee
solver-fee 是面向 Anoma 式意图架构的求解者费用技能，用于在意图创建者、求解者与验证者之间协调费用分配与激励，属于费用机制与经济协调类型。
unworld
unworld 是一个通过种子链（seed chaining）确定性地生成派生模式（derivational patterns）的技能，作为 agent-o-rama 等时序学习方法的替代方案。它用 GF(3) 守恒代替训练迭代，声称比时序训练快约 100 倍，且相同种子产生相同输出。资料给出的类型为模式生成/学习，输出为 GF(3) 平衡的三元组模式。
yoneda-directed
Directed Yoneda（有向米田引理）是 Riehl 与 Shulman 为合成 ∞-范畴所提出的关键洞察，把标准同伦类型论（HoTT）中的路径归纳推广为“有向路径归纳”。在标准 HoTT 中，路径归纳允许我们为证明关于从点 a 出发的所有路径成立的性质，只需证明自反路径的情形；在有向 HoTT 中，这一原理被推广为依赖米田引理：要证明关于 Segal 类型 A 中所有 x 及所有态射 f : hom A a x 的性质 P(x, f)，只需给出基点上的证明 base : P(a, id_a)。该技能可作为验证器（Validator，-1 极性），用来检查性质沿态射传播是否正确、单位元处的基例是否足够，以及归纳原理是否可靠。资料以 Rzk 语言给出核心定义，并附带化学（Chemputer）语义的类比解释与 GF(3) 三元组关系。
agents-md-sync
agents-md-sync 是 Prefect 仓库提供的技能，用于分析当前分支的代码改动，判断哪些 AGENTS.md 文件已过时，并在创建 PR 前或 PR 合并后生成带具体建议的同步报告。
handoff
handoff 可将当前对话压缩成一份交接文档，供另一个 agent 接手继续工作。文档保存到操作系统临时目录而非当前工作区，包含建议调用的技能清单，需引用已有产物路径、脱敏敏感信息，并可按用户参数聚焦下一次会话主题。