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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

ai-automation-workflows

该技能用于构建自动化 AI 工作流,通过 inference.sh CLI(belt)将多个模型与服务组合成可重复执行的流程。资料给出的模式包括批处理、顺序流水线、并行处理、条件分支、带降级的重试,以及基于 cron 的定时任务。示例中调用了 falai/flux-dev、google/imagen-3、openrouter/claude-sonnet-45、openrouter/claude-haiku-45、tavily/search-assistant 等应用,并演示了日志记录、错误告警和 Python 脚本封装。安装方式为 npx skills add belt-sh/cli,使用前需执行 belt login。

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ai-voice-cloning

该技能通过 inference.sh CLI(belt)提供 AI 语音生成、文本转语音与语音合成能力,支持多种模型,包括 Inworld TTS-2(100+ 语言、情感与非语言引导、多种表达模式)、Inworld TTS 1.5 Max/Mini(低延迟、15 语言)、ElevenLabs TTS(22+ 音色、32 语言)、ElevenLabs Voice Changer(转换已有录音)、Kokoro TTS、DIA、Chatterbox、Higgs、VibeVoice 等。可用于旁白、有声书、播客、视频配音、电子学习、无障碍、IVR 与内容本地化等场景,并支持多音色对话、长文本分块处理、语音与视频合并、生成说话头像等流程。

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prompt-engineering

本技能是一份面向 AI 模型的提示词工程(Prompt Engineering)指南,覆盖 LLM、图像生成器和视频模型。内容讲解角色提示、任务清晰化、思维链、少样本示例、输出格式指定、约束设置、系统提示、结构化输出、迭代优化与多轮推理等技巧,并给出图像提示结构(主体+风格+构图+光照+技术)、负面提示词、视频提示结构(镜头+主体+动作+场景+风格)以及 Claude、GPT-4、FLUX、Veo 的模型专属建议。所有示例通过 inference.sh CLI(belt)运行,需先安装并登录。

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related-skill

related-skill 是一个用于发现和安装相关技能(skills)的工具,帮助用户为 AI 工作流寻找互补技能。它基于 inference.sh 技能注册表,通过 skills CLI 提供搜索、列出、安装、更新和移除技能的能力。用户可以用 npx skills search 搜索技能,用 npx skills list 查看可用或已安装技能,用 npx skills add 安装指定技能。资料中列出了可安装的技能类别,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,并给出了按类别安装、组合安装以及管理技能的具体命令。

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find-skills

Find Skills 是一个帮助用户发现和安装智能体技能(agent skills)的技能。当用户提出“如何做 X”“帮我找一个做 X 的技能”“有没有能做 X 的技能”等问题,或表达希望扩展智能体能力、搜索工具/模板/工作流、需要特定领域(设计、测试、部署等)帮助时,该技能会引导用户通过 Skills CLI(npx skills-il)在开放的智能体技能生态中检索、评估并安装合适的技能。它提供从理解需求、查看排行榜、关键词搜索、质量核验到推荐与安装的完整流程,并给出常用命令与常见技能分类。

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agent-browser

agent-browser 是一个面向 AI 代理的浏览器自动化命令行工具(CLI),由 software-mansion-labs/goldie 提供。它基于 Chrome/Chromium 的 CDP 协议实现,不依赖 Playwright 或 Puppeteer。其核心特点是使用无障碍树(accessibility-tree)快照和紧凑的 @eN 元素引用,让 AI 代理能够可靠地与网页交互,包括导航页面、填写表单、点击按钮、截图等。该工具使用 Rust 编写的原生 CLI,而非 Node.js 包装器,并可与任意 AI 代理配合使用,如 Cursor、Claude Code、Codex、Continue、Windsurf 等。它支持会话、认证保管库、状态持久化和视频录制,并提供针对 Electron 桌面应用、Slack、探索性测试以及多种云环境的专门技能。安装方式为 npm i -g agent-browser && agent-browser install。使用前建议通过 `agent-browser skills get core` 加载实际的工作流内容,以确保指令与已安装版本一致。

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agent-browser

agent-browser 是一款面向 AI 智能体的快速浏览器自动化命令行工具(CLI)。它通过 CDP 协议驱动 Chrome/Chromium,提供无障碍树(accessibility-tree)快照和紧凑的 @eN 元素引用,便于智能体可靠地定位和操作页面元素。该工具使用原生 Rust 编写,不依赖 Playwright 或 Puppeteer,可与 Cursor、Claude Code、Codex、Continue、Windsurf 等任意 AI 智能体配合使用。除网页外,还提供针对 Electron 桌面应用、Slack、探索性测试以及云端浏览器(如 Vercel Sandbox、AWS Bedrock AgentCore)的专项技能。CLI 为可选组件,仅在明确需要时才安装。

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oc2-bot-development

该技能用于开发 Outflank C2(OC2)的事件驱动 Python 机器人,适合在创建或调试 OC2 自动化时使用。OC2 服务器支持运行 Python 机器人,这些机器人会对服务器中发生的事件作出响应,当前事件包括:新植入体到达(on_new_implant)、已有植入体回连(on_implant_checkin)、任务已发送至植入体(on_task_request)、植入体返回任务响应(on_task_response)。机器人可用于自动化某些任务,例如自动向植入体发送若干任务、在植入体不属于正确域时退出,或在新植入体到达时通知操作员。资料包含机器人模型、运行时 API 与示例三部分参考内容,涵盖发现机制、执行上下文、可靠性、故障排查、事件与服务、常用访问器,以及带类型的任务调度和任务事件查询。不涉及 OC2 支持时不应使用该技能。

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agent-md-maintenance

agent-md-maintenance 是一个用于维护智能体(Agent)指令文件的技能,帮助开发者保持指令文件精简、准确且实用。它适用于在添加经验教训、更新项目约定或重构项目指令时使用。该技能强调在重复犯错、发现非显而易见的约定或识别关键项目约束时添加规则,并在规则不再适用、重复或仅为一次性修复时删除规则。核心规则包括:指令文件保持在 500 行以内,将细节提取到引用文档;优先放置命令、约定、架构说明和需避免的错误;对于 Claude Code,全局 ~/.claude/CLAUDE.md 适用于所有场景,项目级 .claude/CLAUDE.md 仅适用于仓库内部,且项目级指令在冲突时覆盖全局指令。该技能还提供结构指南、经验模式编写和层级说明等参考文档。

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skill-check

Skill Check 是一个用于审计和校验智能体技能(agent skills)的工具,依据 agentskills.io 规范、最佳实践以及 skills-ref 实现进行评估。它适用于需要“审计技能”“校验技能”等场景,帮助检查技能是否符合规范、是否遵循最佳实践以及整体质量。该工具通过脚本和参考文档完成结构校验、规范条款核对、最佳实践评估、评估门禁检查与结构对比,并生成可填充的 HTML 审计报告,报告顶部嵌入机器可解析的 JSON 摘要,便于下游技能读取。

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electron

该技能用于自动化 Electron 桌面应用(如 VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify 等)。Electron 应用基于 Chromium 构建,会暴露 Chrome DevTools Protocol(CDP)端口,agent-browser 可连接该端口,从而复用与网页相同的快照-交互工作流。核心流程为:以远程调试模式启动 Electron 应用、将 agent-browser 连接到 CDP 端口、通过快照发现可交互元素、使用元素引用进行交互、在导航或状态变化后重新快照。支持标签页与 webview 管理、截图、数据提取、表单填写、多应用并行会话以及深色配色方案,并提供连接失败等常见问题的排查方法。

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base-trader

Base Trader 是一个通过 Bankr API 在 Base 链上执行自主加密货币交易的技能。它提供代币交易、新币发行监控、策略执行与交易组合管理的流程与规则,核心是资本保全优先、每笔交易设定明确风险参数。技能内置风险管理(单笔上限、止损止盈、每日亏损上限)、入场筛选条件、退出规则,以及三类交易策略:新币狙击(高风险)、动量交易(中风险)、蓝筹定投(低风险)。使用前需配置 Bankr API 并在钱包中准备 ETH,通过 bankr.sh 命令脚本执行组合查询、买卖、设置止损等操作,并提供交易日志与绩效跟踪文件结构。

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causal-inference

Causal Inference 是面向智能体动作的因果推理层,用于预测动作结果。它不依赖相关性模式匹配,而是通过建模干预与反事实来评估动作。其核心不变式要求每个动作都能表示为因果模型上的显式干预,并附带预测效果、不确定性以及可证伪的审计轨迹;计划必须在因果上有效,而不仅仅是看似合理。该技能会在任何具有可观测结果的高层动作上触发,覆盖沟通(发邮件、发消息、回复、跟进、通知、提及)、日历(创建/移动/取消会议、设置提醒、RSVP)、任务(创建/完成/推迟任务、设置优先级、分配)、文件(创建/编辑/共享文档、提交代码、部署)、社交(发帖、反应、评论、分享、私信)、购买(下单、订阅、取消、退款)及系统(配置变更、权限授予、集成设置)等动作。它还可以在复盘结果、调试失败、回填历史数据以及规划动作时触发。技能包含动作日志、按领域的因果图、效果估计与决策策略等组成部分,并支持从历史数据引导启动。

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