canonical-project-skills-layout
用于统一项目级技能与智能体指南目录结构的技能：让 Claude Code、Codex、Pi Agent 共用同一份 AGENTS.md 指南和 skills/ 技能源，通过符号链接与幂等脚本消除多路径漂移。
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
25,720 个结果
scaffold-agent-docs
scaffold-agent-docs 用于为项目创建最小可用的、面向智能体阅读的文档，无需引入大型就绪框架。适合需要搭建 AGENTS.md、CONTEXT.md、docs/agents 等文件的场景。
generate-openenv-env
generate-openenv-env 是 OpenEnv 的技能，用于根据具体用例提示生成可投入生产的 OpenEnv 环境，例如为 textarena 库生成环境。它会解析用例、调研目标库 API、参考现有环境模板，并搭建、实现和验证环境代码。
perps-review-pr
面向 Perps PR 的提交前自审门禁技能：开发者在自己的 PR 上运行，驱动两个以上不同模型 CLI 独立交叉评审，修复后重审，直到同一 SHA 上全部 APPROVE 且零发现。技能本身不推送、不合并、不创建 PR。
e2e-coverage
用于维护 Meteor 仓库中 E2E 测试覆盖率报告（dev/modern-tools/rspack/E2E_COVERAGE.md）的技能，在新增、修改或审查 E2E 测试应用与骨架时触发，确保报告与测试内容保持同步。
partykit
PartyKit 是运行在 Cloudflare 边缘网络上的实时基础设施，用于构建实时多人应用。它提供带状态 WebSocket 服务器、按需房间、全球分布和 Durable Objects 支持，可用于协作应用、游戏、AI 智能体等场景。
skill-creator
Skill Creator 是指导创建和更新 Claude 技能（Skill）的技能。技能是模块化、自包含的包，通过专门知识、工作流和工具扩展 Claude 能力，将其从通用智能体转变为具备特定领域流程性知识的专门智能体。
drupalorg-work-on-issue
面向 Drupal.org 议题贡献的智能体工作流，通过 GitLab MR 协作。它编排 fork 校验、目录对齐、远程配置、分支检出、MR 状态检查与推送后流水线轮询，命令为 /drupalorg-work-on-issue <nid>。
azure-avatar-integrate
用于规划、构建、验证或排查 Azure AI Speech Avatar 集成，支持 Batch Synthesis、实时语音 SDK 或 Voice Live 三种路径；不涵盖自定义虚拟形象训练。
foundry-config-setup
用于修复 Microsoft Agent Framework 示例中因硬编码 Foundry 项目端点和模型占位符而无法运行的问题，将占位值改为从环境变量读取。
foundry-hosted-agent-validation
用于端到端验证 Python Foundry 托管智能体示例的三阶段流程技能，覆盖本地原生运行、azd 本地开发循环、部署到 Foundry 并调用，含多轮会话校验与清理。
agentmesh-governance
AgentMesh Governance 是面向 OpenClaw 智能体的零信任治理层，提供策略执行、身份验证、信任评分与防篡改审计日志，可通过命令行脚本调用。
derisk-assumptions
用于降低愿景中高风险假设不确定性的技能：为每个未验证假设设计并并行运行隔离的 spike，以一手证据调整 confidence，并仅更新 risky-assumptions.yaml 中的 confidence 与 derisking 字段。
fastcontext
fastcontext 是微软提供的默认代码探索智能体，通过多步推理自主浏览代码库，适合在编辑、审查、调试或解释代码前先理解代码。支持代码问答、跨文件追踪逻辑、依赖映射与影响评估，并以 file:line 引用给出精确答案。
data-workstream-foundation
Data Workstream Coach 的内部基础技能包，提供状态、恢复、重建、任务生命周期、过渡与心流状态的编排机制，由教练加载，不是用户入口。
ds-evaluation-design
用于为 AI 系统与智能体设计评估数据集及配套文档的技能，覆盖范围访谈、难度分布、数据集契约、样本评审与指标选择，强调先确认范围再生成，并遵循写入扫描门与主体评审等限制。
agent-framework-agui-py
Microsoft Agent Framework 的 AG-UI 集成（Python），用于把 Agent 或 Workflow 暴露为基于 SSE 的 AG-UI 服务器，并用 AGUIChatClient 消费任意 AG-UI 服务，支持流式对话、线程连续性与客户端/服务端混合工具执行。
agent-framework-azure-ai-py
基于 Microsoft Agent Framework Python SDK（agent-framework-azure-ai）在 Azure AI Foundry 上构建持久化智能体的技能。涵盖安装、身份验证、函数与托管工具、流式输出、会话线程、结构化输出、技能、记忆与评测等用法。
agent-framework-workflows-py
基于 Microsoft Agent Framework Python SDK 构建确定性、可观测的多步骤与多智能体工作流：以 Executor 节点和类型化边组成图，支持流式事件、检查点与人工介入。
harden-tool-url-inputs
用于审计并加固 MCP 工具目录中 URL 输入的安全技能，防止 URL 劫持与 SSRF。它追踪 MCP 输入到 URL 构造的路径，在最终 URL 边界使用 IAzureService 转发方法或可注入的 IEndpointValidator，并配合配置的 Azure 云与最窄允许列表进行校验。
maf-online-endpoint
将 Microsoft Agent Framework（MAF）工作流封装为托管在线端点，部署到 Azure ML 工作区或 Azure AI Foundry 基于 hub 的项目。生成 score.py、conda.yml、endpoint.yml、deployment.yml、deploy.sh 等文件，使用 az ml CLI 或 azure-ai-ml SDK 完成部署与冒烟测试。
maf-tracing
为 Microsoft Agent Framework（MAF）工作流启用基于 OpenTelemetry 的追踪与日志，可将遥测导出到 Azure Application Insights 和/或通用 OTLP 端点（如 Jaeger、Zipkin、Grafana Tempo），用于调试与监控执行器、智能体及 LLM 调用。
promptflow-to-maf
将 Prompt Flow 的 flow.dag.yaml 定义转换为可运行的 Microsoft Agent Framework（MAF）工作流 Python 代码，解析节点并映射为 Executor。
_project-context
面向所有 Copilot Studio 子智能体的共享项目上下文技能，说明 Copilot Studio 代理项目的目录结构、.mcs.yml 文件约定、schema 与连接器查询脚本用法、技能优先规则及可用技能列表。