triple-memory
Triple Memory 是一套组合式记忆架构，整合 LanceDB 自动召回与捕获、Git-Notes 结构化本地记忆和基于文件的工作区搜索，用于在跨会话场景下保留上下文。适用于为智能体配置较完整的记忆系统。
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
25,663 个结果
browser-act
browser-act 是由 BrowserAct 构建的、面向 AI 智能体的浏览器自动化 CLI。它可运行完整的浏览器引擎，覆盖导航与交互、数据提取与网络捕获、截图、表单自动化、多浏览器并行操作、用户配置的代理支持，以及人机协作。它提供轻量级提取能力，无需打开浏览器会话即可快速获取 JS 渲染内容，可作为 WebFetch/curl 的进阶替代；同时支持多浏览器隔离、多账号并行、验证辅助、DOM 内容提取、截图、表单填写与文件上传，并提供 headed 模式加远程协助以完成手动步骤。安全方面采用 Confirmation Gate 协议，在创建、删除浏览器及敏感操作前需用户明确批准。它兼容 Cursor、Claude Code、Codex、Windsurf 等工具。安装命令为 uv tool install browser-act-cli --python 3.12。
herdr-orchestration
Herdr Orchestration 是一个面向智能体编排的技能：把当前宿主智能体会话当作控制塔，通过 Herdr 启动、监督并整合多个工作智能体，支持基于能力的路由、受监督的集成与限定范围的清理。
english-immersion
一个面向 Claude Code 会话的英语沉浸与 PTE 备考技能：通过 English Mode 开关，把日常对话变成被动英语输入，记录错误与生词，在会话结束时批量复盘，并生成周报与 PTE 能力投影。
mcp-server-implementation
依据官方 TypeScript 或 Python SDK 实现 MCP 服务器，涵盖 tools/resources/prompts 注册、stdio 与 Streamable HTTP 传输、初始化握手、错误语义与协议行为，并针对过期 SDK API、stdout 破坏 stdio 流、异常处理不当等常见失败给出规范。
optimize-prompt
optimize-prompt 是一个用于重写和调优现有提示词（prompt）的技能，依据证据而非经验之谈修正提示词中的矛盾规则、冗余技巧、错误的推理脚手架、易导致编造的结构化输出等问题，并输出改写后的提示词与变更表。
setup
Agentic Office 的初始化技能，用于从模板创建 work.local.md 工作场所记忆文件，并引导用户了解双插件架构。
stitch-mcp-get-project
用于获取指定 Stitch 项目详细元数据的技能，仅在用户明确提到“Stitch”时使用。可返回项目名称、标题、创建与更新时间、设计主题及屏幕实例列表，帮助在生成新屏幕前了解项目上下文或验证项目是否存在。
stitch-mcp-list-screens
该技能用于列出指定 Stitch 项目内的所有屏幕，仅在用户明确提到“Stitch”时使用。需从请求中提取 projectId（格式 projects/{project_id}），返回 screens 数组，含 name、title、screenshot、deviceType 等字段。
principle-guard-the-context-window
一条用于智能体技能的原则：在上下文窗口即将填满时，把大体积输出、长文件、重复读取和扇出规划等批量内容交给子代理处理，主线程只保留摘要，避免上下文溢出导致推理质量下降。
reflect
reflect 是一个用于从当前对话中挖掘可复用经验、并把它们路由到现有技能编辑的技能。用户说 reflect 或 /reflect 时触发，通过并行审查子代理分析对话记录，产出可采纳、拒绝与待办清单，经用户批准后再应用修改。
swarm
Swarm 是一个并行工作流技能：按需展开 N 个并行 worker，分别覆盖不同切片、对同一任务竞速或两者混合，由父级等待、汇总并返回一份统一报告。适用于 /swarm、并行覆盖、竞速、gauntlet 与探索类任务。
review-and-improve
Review And Improve 是一个用于审查智能体会话、并将执行证据转化为智能体环境改进的技能。它仅在用户明确请求时进行审查并生成改进提案，在用户授权后实施指定变更。该技能通过收集会话证据、检查提交与指令、按导航、检查、标准、上下文、工具等视角扫描问题，再选择护栏或指令类修复路径，最终按影响排序呈现已接受、已拒绝和待办清单，并报告实际执行的检查、结果、提交与未解决缺口。
agent-development
用于在 Claude Code 插件中创建与编写子智能体（agent）的技能，讲解 agent 文件结构、YAML frontmatter 字段、触发条件描述与系统提示词设计，帮助构建可自主处理多步任务的智能体。
autoresearch
autoresearch 是一个面向“隔夜或在循环中优化 X”等自动研究场景的技能：先在 Plan 模式确定可度量的实验批次，再通过 codex-handoff 委托执行，只保留经核实的改进，并在明确的资源或收敛限制处停止。
self-subagent
self-subagent 是一个技能，用于通过以非交互模式启动自身 CLI 的多个实例作为子代理，并行编排子任务。适用于需要跨多个文件并行处理工作的场景。
prompt-only
prompt-only 是一个把口语化或口述请求整理成结构化提示词的工具，按 Role、Task、Context、Constraints、Output format、Bookend 六段式输出可复用提示词，但不执行该提示词。
rust-iot
用于 Rust 物联网开发场景的技能资料，涵盖传感器网络与边缘设备。内容涉及遥测、protobuf、CoAP、BLE、蓝牙与串口等主题，并给出离线优先、低功耗、加密通信与 OTA 更新等设计约束及常用 crate 与模式。
agentviewer
Agentviewer 是一个基于浏览器的标签页查看器，用于向用户展示 Markdown、代码、Git diff、Mermaid 图表和 LaTeX 数学公式等富内容。它通过本地 HTTP API 接收内容并在浏览器中渲染，支持语法高亮、并排差异对比和文件实时重载。
missions
Missions 是一个把大型工程任务拆解为可规划、可验证的“任务（mission）”并由专用智能体执行的技能。它通过编排者规划、工作者实现、验证者独立评审的分工，配合验证契约与里程碑门禁，降低上下文污染与自我评估偏差。
agent-engineering-expert
一套面向 LLM 智能体工程的中文资料，讲解工具设计、智能体循环、记忆、MCP 服务、多智能体编排、沙箱与提示注入防御，强调以能力面设计而非提示词保证可靠与安全。
llm-engineering-expert
面向大语言模型应用的工程实践指南，涵盖提示设计、结构化输出、评测、护栏与成本延迟控制，强调把模型调用当作管道中的一个非确定性组件，用验证、评测和失败路径保证可靠性。
rag-expert
rag-expert 是一份关于检索增强生成（RAG）系统设计与排障的技能资料，覆盖切分、嵌入、向量与混合检索、重排序、接地引用和评估，强调检索质量决定回答上限，适合构建基于自有语料的问答系统时参考。
robotics-expert
用于开发面向真实场景的生产级机器人系统，涵盖自主导航、传感器融合与智能控制，基于 ROS/ROS2、SLAM、运动规划与控制理论等核心概念，并提供最佳实践与常见反模式参考。