senior-computer-vision
面向计算机视觉工程的工作流技能，覆盖数据集设计、模型选型（分类/检测/分割）、评估、推理优化与部署。强调可泛化、可度量、可上线，并提供无机器学习依赖的数据集清点脚本。
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
dual-llm-contradiction-dialog
这是一个用于编排两个大语言模型（LLM_A 与 LLM_B）围绕同一主题进行结构化对话的技能。其目标不是快速产出单一答案，而是理解用户意图、生成盲点、暴露双方立场、寻找矛盾、识别静默绕过，并给出保留分歧与不确定性的综合结论。该技能融合多 LLM 辩论、盲点生成、意图守卫和结构化质询四种逻辑，按 Round 0 到 Round 3 分轮推进，并可选引入第三个 LLM 作为最终裁判。
intent-guard-shield
intent-guard-shield 是一个面向智能体系统的防护技能，用于防止静默绕过、虚假成功和过度自由解读。它帮助智能体以人类明确意图为绝对真源，区分断言、证据、推断与不确定项，并在执行偏离时保留可靠告警信号。
agent-card-templates
提供符合 A2A（Agent-to-Agent）协议规范的 Agent Card JSON 模板，含 schema 校验、示例与生成/校验脚本，用于创建智能体卡片、实现智能体发现端点、配置认证方案与定义能力技能。
mem0-fastapi-integration
面向 FastAPI 的 Mem0 记忆层集成模式技能，提供客户端配置、记忆服务、用户追踪、对话持久化与后台任务等模板与脚本，用于构建带长期记忆的有状态 AI 应用。
ai-llm-integration-in-fullstack-apps
面向全栈应用的 LLM 集成技能，强调提示词治理、输入输出护栏、可观测性与成本控制，适用于产品新增 AI 辅助功能时确保行为安全可度量。
file-storage-and-media-delivery
面向全栈开发的技能：在 S3、Azure Blob 或 GCS 上管理上传文件、媒体与文档的对象存储，并采用安全访问模式。
slack-agent
用于开发 Slack 机器人/智能体的技能包，基于 Chat SDK 与 @chat-adapter/slack，提供从新建项目、配置、调试到部署与测试的分阶段向导，以及事件处理、AI 集成、状态管理等开发范式。
git-guardrails-claude-code
一款面向 Claude Code 的 Git 安全护栏技能，通过 PreToolUse 钩子在执行前拦截并阻止危险的 git 命令，如 push、reset --hard、clean、branch -D 等，被拦截时 Claude 会收到无权限提示。
write-a-skill
write-a-skill 是一个用于创建新 Agent 技能（skill）的工具性技能，帮助用户按规范结构、渐进披露与打包资源来编写技能。适用于用户想要创建、编写或构建新技能的场景。
dispatching-parallel-agents
用于在存在2个及以上互不依赖、无共享状态的独立任务时，把任务分派给具有隔离上下文的专用代理并行处理的技能。每个代理只获得针对自身问题域的指令与上下文，不继承会话历史。
executing-plans
当你有一份书面实现计划，需要在带审阅检查点的独立会话中执行时使用的技能，强调先批判性审阅计划、严格按步骤执行并验证，遇阻碍即停止。
using-superpowers
一个用于在对话开始时建立技能查找与使用规则的技能，要求在任何回复（包括澄清问题）前先调用 Skill tool 检查是否有适用技能，并规定用户指令优先于技能、技能优先于默认 system prompt。
add-rules
add-rules 是 OpenViking 提供的规则编译技能，用于将用户授权的持久性约束通过 rules/compile 编译为 OpenViking Rules。它支持两种调用方式：Python SDK 模式与 HTTP 模式（同一工作流内不可混用），可上传本地文件/目录、远程 URL、Resource URI 等来源，提交编译任务后轮询任务状态，再读取已保存的 Rule 及其 Scenario 元数据进行核验。适用于用户要求添加规则或导入策略的场景，不用于偏好、事实或一次性建议。
autonomous-agents-papers-guide
每日更新的自主 AI 智能体论文合集，覆盖规划推理、工具使用、记忆系统、多智能体与真实应用，按时间与分类标签整理，并提供论文追踪脚本、基准对比与阅读路线图。
agent-context-budget
一个用于为智能体任务准备“有界上下文包”的技能：依据 TaskCheckpoint 所引用策略中的数值上限，生成上下文包、检查点摘要或全新会话入门材料，并在派生子智能体前进行策略评估，避免自行发明预算来源。
agent-plan-act-reflect
agent-plan-act-reflect 是一个单智能体迭代修正技能：在可读策略与检查点契约下，反复规划、执行、评估证据并修订候选方案，直到通过验收、触发检查点、停止或需人工升级。适用于有确定性验收契约、需多轮证据循环的有界优化、重构或草稿修正。
agent-task-splitter
一个用于把已批准目标拆成提供商中立的角色 DAG 与受限任务包的规划技能；只做规划，不生成智能体。适用于可并行、需独立评审或需扇出/汇聚的场景，不适合探索性调试或小改动。
agent-browser
面向 AI 智能体的浏览器自动化 CLI，基于快照与元素引用完成网页导航、表单填写、点击、截图、下载、页面状态对比等操作，支持会话持久化、并行会话与 iOS 模拟器。
jev-simulation
jev-simulation 是一个用于游戏、NPC、互动故事或训练模拟中决策的技能：在作者定义的世界状态与合法动作范围内，由人或规划器设定目标，Jev 只做有界的局部选择。支持真实 Jev（OpenRouter 或 TypeSafe）与模拟两种模式。
mcp-builder
MCP Server 开发指南技能，指导 AI 智能体按规划、实现、测试、评估四阶段构建高质量 MCP 服务器，让 LLM 通过设计良好的工具与外部服务交互。推荐 TypeScript 或 Python。
subagent-engineering
面向 Claude Code 子智能体（subagent）设计与维护的技能：讲解委派判断、控制单次运行的 frontmatter 字段，以及智能体启动时所用的系统提示词写法。
only-you
Only You 是一个面向高能力模型的任务提案技能：在给定仓库中筛选并列出只有前沿模型才能完成的任务，由人类挑选后再执行。
gjc-delegation
gjc-delegation 是一个把规划与执行工作流委托给 gajae-code 的插件，通过 coordinator MCP 服务器暴露工具，让宿主智能体可委派完整流程并获取持久化的回合状态与产物。