clawdhub
ClawdHub CLI 是一个用于搜索、安装、更新和发布 agent skills 的命令行工具，可从 clawdhub.com 获取技能。适合需要动态拉取新技能或同步已安装技能的场景。
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
25,664 个结果
assistant-ui-tools
assistant-ui 的工具注册与工具 UI 指南，用于实现 LLM 工具、工具调用渲染和 human-in-the-loop 交互模式。
smux
smux 是一个用于控制 tmux 窗格并在 AI 智能体之间通信的技能，核心工具为 tmux-bridge 命令行。它支持列出窗格、发送消息、读取内容与发送特殊按键，并通过读取守卫强制先读后写，适用于多智能体协作场景。
to-prompt
to-prompt 是一个把代码、issue 或上下文转换成详细提示词的工具，供另一个 LLM 修复或实现功能使用。它强调只提供问题、现状与需求等完整上下文，不预设实现方案，由接收方 LLM 自行决定如何实现。
compozy
Compozy 是一个 Go 编写的 CLI 工具，用于编排 AI 辅助开发的完整流程：从产品构思、需求与技术规格、任务拆分，到通过 AI 编码代理自动执行、PR 评审与修复，并以技能和工件驱动，支持多种代理运行时。
execute-prd-task
execute-prd-task 是 compozy/looper 中的一项技能，用于依据任务文件、PRD 目录、跟踪文件路径和自动提交模式，端到端执行单个 PRD 任务，从探索到更新任务跟踪。
agent-skill-management
这是一个用于管理智能体技能（agent skills）的技能，适用于添加、更新、删除或安装技能的场景。它规定了技能源文件的本地存放位置、安装与编辑方式以及版本控制策略：本地自有的技能源应放在仓库根目录的 skills/ 中，针对特定目录的技能源应放在该目录的 skills/ 子目录中；技能通过 npx skills 安装，来自外部仓库的技能一律视为远程依赖，从其远程 Git URL 或托管简写安装，不直接改动 .agents/skills/、.claude/skills/、.github/skills/ 等安装目录中的已安装副本；对本地技能源的修改应在源目录进行后重新安装来更新已安装副本；安装的技能应像 .venv 和 node_modules 一样加入 .gitignore。该技能提供具体的安装命令示例，并提醒：每个智能体都要单独使用 --agent 标志指定，逗号分隔的列表会被拒绝；不要使用 --all 或 --agent '*'。
vestige-auto-memorise
Vestige 的自动记忆技能：在对话出现值得跨会话保留的内容时主动触发，按决策、偏好、开放问题、笔记四类分派到对应 vestige 子命令，并先做去重探测，避免重复写入。
loop-or-not
loop-or-not 是一个判断某个项目任务是否值得以 agent loop 方式运行的技能，给出「不 loop / 定时器 loop / goal loop」三叉裁决并附证据，裁决为 loop 时草拟绑定真实命令的契约。
session-stash
Session Stash 是一个让进行中的智能体会话可跨工具、上下文窗口和时间迁移的技能：把会话捕获为项目内 docs/session-stash/<name>/ 下默认加密、受 git 版本管理的文件夹，之后任意 harness 的智能体进入该文件夹，由其 AGENTS.md 指导恢复。
using-superpowers
一个用于建立技能查找与调用规范的技能：在任何对话开始时，要求先通过 Skill 工具调用相关技能，再进行任何回复（包括澄清提问）。
call-agent
call-agent 是一个用于把单个有界任务委派给用户指定或能力互补的同级 AI CLI 的技能，支持 Codex、Claude、Antigravity、Kiro、NotebookLM、ChatGPT Pro 等目标，并在完成后回报结果。
bu-zhen
布阵是为 opencode 提供的多 agent 编排技能，包含 1 个编排者与 7 个专家共 8 个真实 agent 定义，支持任务规划、并行委派、多模型共识、安全加固与预算控制。
waveterm
Wave Terminal 的命令行工具 wsh，可在 Wave 内创建与管理标签页和块、向其他终端发送按键并读取输出，还能在独立块中启动 claude、codex、hermes 等代理 CLI 完成任务。需在 Wave 内运行且版本 v0.17.4+。
hcloud-storage
用于管理 Hetzner Cloud 存储资源的技能，覆盖块存储卷（Volumes）、存储盒（Storage Boxes）、存储盒子账户、快照及存储盒类型等操作，通过 hcloud 命令行工具完成创建、查看、更新、删除与权限设置。
orchestration
Astra Advisor 的编排技能：让主会话保持 GPT-6 Astra 作为架构与验收负责人，负责意图、架构、任务拆解、委派决策与验收，并按任务风险动态选择原生 Codex 子智能体执行独立工作。
model-serving
用于在 Databricks 上部署和查询 Model Serving 端点，覆盖 MLflow 模型与 AI 智能体的部署，并提供状态检查、端点查询等 MCP 工具与参考流程。
vector-search
Databricks Vector Search 使用模式：创建端点与索引、按过滤条件查询、管理嵌入向量，用于构建 RAG 应用与语义搜索。
experiment-analzyer-comparative
用于对比分析两个 LLMO 实验的 Datadog 技能：以基线实验为参照评估候选实验，自动完成定向、差异发现、深度分析与结论汇总，并生成对比报告和 Datadog UI 对比链接。
agent-cli
agent-cli 是为 Windows 应用（前提是用该项目模板构建）添加可选命令行与 MCP 服务器的技能方案，让 Claude Code、Codex 及脚本能够通过正在运行的应用来列出、添加、修改、搜索和执行操作。方案提供独立控制台程序作为 CLI，每个命令经私有命名管道发送给运行中的应用，在应用中像按钮一样执行并实时刷新窗口；同时通过 tasks mcp 提供每个命令对应一个工具的 MCP 服务器，供 Claude Desktop 等无 shell 客户端使用。还支持以 URL 协议作为第三种入口，但它不返回结果，因此不适合智能体使用。资料还包含命令分类（读、写、破坏性）、分步脚本、校验与测试方式等实施细节。
feedback
Feedback 是一个用于智能体工作流的反馈处理技能，将任务完成后的反馈（包括直白或愤怒的反馈）转化为基于证据、需经审批的改进计划。它强调不要求用户缓和语气，先收集证据再诊断，反馈环节只读不改，所有变更需明确审批后才执行，并优先采用最小且持久的修正方案。
wan27-media
wan27-media 是面向 Wan27（wan2-7.io）媒体生成服务的 AI 技能，用于在智能体或命令行中完成图像与视频生成。它提供八个 MCP 工具，可查询账户订阅与积分状态、列出并查看模型及其输入参数架构、估算一次生成消耗的积分，并在用户确认后调用图像或视频生成接口、轮询任务进度、取得下载地址。也可通过官方 CLI 使用，需在浏览器中登录，凭据自动读取。该客户端为 MIT 许可，但 API/MCP 访问需要有效的付费 Wan27 订阅，生成按与网站相同的积分计费。适合需要自动化生成图片、短视频并管理生成任务与成本的场景。具体功能、价格与效果暂未提供。
long-running-jobs
面向智能体处理跨轮次长时任务的技能：训练、Slurm/sbatch 作业、批量扫描或长时间构建。核心是把轮询计时器移出上下文窗口，交给调度器、阻塞后台命令或磁盘标记，避免用高成本的心跳反复读取完整上下文。
ai-release-hunter
AI Release Hunter 是一个每日 AI 动态摘要工具，扫描 Anthropic、Meta、Vercel Labs、OpenAI、Google 的 GitHub 仓库，以及 Claude Cowork 更新日志、claude.dev 博客和 Hacker News，把当天相关进展整理成邮件摘要。适合以 cron 等定时任务每天运行一次。