waboxapp-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Waboxapp 任务的技能，需先连接 Rube MCP 与 Waboxapp 工具包，并始终先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 schema。
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 11-06 00:14
智能体与模型
25,709 个结果
wachete-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Wachete 任务的技能，需先连接 Rube MCP 与 Wachete 工具包，并始终先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 schema。
winston-ai-automation
通过 Rube MCP 与 Composio 的 Winston AI 工具包自动化 Winston AI 操作。需先连接 Rube MCP 并激活 winston_ai 连接，执行前始终先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具架构。
wit-ai-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Wit AI 任务：先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 schema，再检查 wit_ai 连接状态并执行工具。
workiom-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Workiom 任务的技能，需先连接 Rube MCP 与 Workiom 工具包，并始终先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 schema。
worksnaps-automation
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Worksnaps 操作。需先连接 Rube MCP 与 Worksnaps 工具包，并始终先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 schema。
y-gy-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Y Gy 任务的技能，需先连接 Rube MCP 与 y_gy 工具包，并始终先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 查询最新工具 schema。
yandex-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Yandex 任务的技能，需先连接 Rube MCP 与 Yandex 工具包，并始终先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 schema。
zenrows-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Zenrows 任务的技能，需先连接 Rube MCP 与 Zenrows 工具包，并始终先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 查询最新工具 schema。
zoho-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Zoho 任务。使用前需连接 Rube MCP 并激活 Zoho 连接，且始终先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 查询最新工具 schema。
zylvie-automation
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Zylvie 任务的技能，需先连接 Rube MCP 与 Zylvie 工具包，并始终先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 schema。
bluebubbles
BlueBubbles 外部频道插件技能，用于为 Moltbot 构建或更新该插件，涵盖扩展包、REST 发送与探测、Webhook 入站处理。
openai-whisper
基于 OpenAI Whisper 命令行的本地语音转文字工具，无需 API 密钥即可转写音频。支持转写与翻译任务，首次运行自动下载模型，可选不同模型在速度与准确度之间权衡。
oracle
Oracle CLI 使用最佳实践：把提示词与选定文件打包成一次性请求，让另一模型基于真实仓库上下文作答，支持浏览器与 API 引擎、会话重连和文件附件模式。
adversarial-review
基于相反模型进行对抗式代码评审的技能：Claude 调用 Codex、Codex 调用 Claude 生成 1–3 名审查者，从不同视角发现问题并汇总为评审结论，本身不修改代码。
agent-md-refactor
Agent MD Refactor 是一个用于重构臃肿的智能体指令文件（如 AGENTS.md、CLAUDE.md、COPILOT.md 等）的技能，遵循渐进式披露（progressive disclosure）原则：将核心要点保留在根文件中，其余内容整理为分类明确、相互链接的独立文件。它适用于指令文件过长、需要拆分、整理或清理智能体配置的场景。整个流程分为五个阶段：分析并找出相互矛盾的指令、提取必须保留在根文件中的核心内容、将剩余指令按逻辑分类、创建根文件加链接文件的层级结构、标记应删除的冗余或含糊指令。
cy-execute-task
cy-execute-task 是 compozy/skeeper 中的技能，用于按提供的任务文件、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。适合提示中包含任务、PRD 或工作流执行需求的场景。
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，该技能会引导用户使用 Skills CLI（npx skills）在开放的智能体技能生态中搜索、安装、检查和更新技能。它本身不提供具体领域能力，而是充当技能发现与安装的入口。
skill-best-practices
依据 agentskills.io 规范编写与组织专业级智能体技能（skill）的流程指南，适用于创建新技能目录、起草程序性指令等场景，涵盖元数据校验、目录结构、SKILL.md 编写与脚本打包。
spec
将原始想法、脑暴报告、GitHub issue 或对话转化为结构化执行规格文档，产出 3-7 个带优先级、复杂度评分、依赖关系和可测试验收标准的工作流，可选自动创建 GitHub issue。
refine-agent-work
用于让开发者审查并接管智能体所生成改动的技能，按开发者的偏好逐条判断保留、深化或修改，并以受控小切片方式完善已接受的内容。属实验性技能，不负责通用解释或预先决定的结构重构。
library
面向私有优先的智能体资产分发元技能，通过 library.yaml 目录管理 skills、agents、prompts、tools 与 MCP 服务器的安装、使用、推送、移除、同步、列举与搜索，支持本地与 GitHub 等来源按需拉取。
skill-curator
Skill Curator 是一个用于整理本地 Agent Skills 库的技能，可跨多种 coding harness 清点、校验、去重、固定、归档与修剪技能包。它把技能库当作集合管理，用内置引擎处理事实与文件系统变更，仅在语义重叠判断上使用模型判断。
grilling
Grilling 是一个用于“拷问式”压力测试计划的 AI 技能：它像访谈者一样围绕用户的计划、决策或想法连续提问，帮助发现隐含假设和未决问题。它把讨论组织成一棵设计树，每一轮只提出当前前置条件已确定的“边界问题”，每个问题编号并附上推荐答案，等待用户回答后再展开下一轮。需要查证环境事实时由技能自行查找而非询问用户，所有决策仍由用户确认。适合在动手执行前检验思路、梳理方案分支或做决策评审，不适用于直接代替用户做决定或执行任务。