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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 11-07 00:13

智能体与模型

25,811 个结果

pytorch-fsdp

PyTorch FSDP(Fully Sharded Data Parallel,完全分片数据并行)是 PyTorch 提供的分布式训练方案,用于在多 GPU、多节点环境下训练大规模模型。该技能基于官方文档生成,提供参数分片、混合精度、CPU offloading 以及 FSDP2 等方面的专家级指导。当用户需要了解 FSDP 的功能或 API、实现 FSDP 训练方案、调试相关代码或学习最佳实践时,可以触发该技能。资料同时涵盖 torch.distributed 分布式通信包的基础内容,包括后端选择(NCCL、Gloo、XCCL、MPI)、进程组初始化、环境变量配置,以及用于处理不均匀输入的通用 Join 上下文管理器(Join、Joinable、JoinHook)。

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bx-ai-mcp

bx-ai-mcp 是 BoxLang 的 bx-ai 模块中用于使用或对外提供 MCP(模型上下文协议)服务器的技能说明。它围绕 MCP() BIF 客户端与 MCPServer() 服务端两类能力展开:客户端支持 HTTP URL 与 stdio 子进程两种传输,二者实现同一接口并返回统一的 MCPResponse,可用于列出和调用工具、读取资源、获取提示词,并提供超时、认证、回调、统计和关闭等管理方法。stdio 客户端可配置命令数组、环境变量、重启次数、命令白名单与守卫,强调不得用用户输入拼接命令。服务端可注册工具、资源和提示词,通过 JSON-RPC 2.0 处理请求,也可作为子进程运行。该技能还说明如何把 MCP 工具以 mcpServers 或 withMCPServer 方式接入 aiAgent() 与 aiModel(),支持前缀、工具过滤、超时等注册选项,并记录相关事件和调用统计。

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bx-audio

bx-audio 是 BoxLang 的音频处理模块,用于音频合成、加载与保存、编辑、分析、母带处理、文本转语音与播放,并且无需原生依赖。它内置 WAV、MP3、FLAC 支持,OGG、Opus、AAC、M4A 以及读取视频音轨则通过 FFmpeg 实现,首次使用时会自动查找或下载。模块提供函数式音频 API,所有修改操作都返回新的音频缓冲区,不改变输入;支持振荡器、鼓机、噪声、包络、滤波、延迟、混响、合唱、采样器,以及基于节拍网格的时间线混音与侧链闪避,还包含 BPM 检测、静音检测、频谱与波形图像生成、本地 Piper 文本转语音、响度分析与母带预设。安装方式为 install-bx-module bx-audio 或 box install bx-audio,需 BoxLang 1.18.0+ 与 JDK 21+。安装 bx-ai 后还可注册 26 个 AI 智能体音频工具。

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hilos-connect

hilos-connect 是一个用于把指定的本地编码智能体接入 hilos 房间的连接流程说明。它面向 IDE 中的智能体使用场景,当用户提出“把我连接到 hilos”或“加入房间”时,可通过本地守护进程(daemon)完成接入。接入需要用户提供私密加入码,该码应被视为凭证,不得粘贴到聊天、报告或日志中。核心流程是:在守护进程将要工作的目录中运行 npx hilos-agent@latest doctor --join-stdin,并通过标准输入提供加入码,先读取返回的 JSON 校验结果,确保各项检查通过、json 显示 ok: true 后,再以可在工具调用结束后继续存活的方式启动 npx hilos-agent@latest --join-stdin,直到守护进程输出 watching: @-mentions 才可确认在线。若聊天或代码相关检查失败,需按提示安装对应厂商 CLI 后重跑 doctor;若锁出现争用,应先查找占用该席位的其他守护进程,未经用户指示不得删除锁或停止它。若浏览器页面已打开并希望浏览器智能体使用该页面,应走 WebMCP 设置流程,无需 token 或守护进程。

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add-skill

add-skill 是 paldom/landing-page-builder-skills 仓库中的一个 Agent Skill 编写工具,用于以“评估优先(eval-first)”的工作流创建或改进单个 Agent Skill。它引导作者先明确技能用途与要修复的具体失败,再收集资料、编写触发评估、起草 SKILL.md、校验并迭代,最后登记到仓库目录。适用于需要为 Agent 编写生产级技能、且希望用评估驱动质量控制的场景;不适用于创建新的技能仓库、基础设施工作,或仅重复模型已有能力的“技能”。

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advise

advise 是 researchkit 中的一个技能,用于把同一个问题并行发送给多个已登录的编码智能体 CLI(Claude Code、Codex、Antigravity、Grok CLI、Kimi Code CLI),并将每个工具的回答原样、带标签地并排返回。它的价值在于不做综合,让用户直接看到不同厂商旗舰模型之间的一致与分歧。该技能完全依赖已登录的 CLI 订阅运行,不读取 API 密钥。适用于观点类问题、设计取舍判断、用多个模型对想法做交叉验证;不适用于需要单一决定性答案、实时网络检索或引用、以及需要访问仓库文件的场景。

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add-skill

add-skill 是 paldom/screenshooter 仓库中的一个 Agent Skill 编写工作流,用于以“评测优先”(eval-first)的方式创建或改进单个技能。它要求先明确技能用途与要修复的具体失败,再收集资料、编写触发评测、起草 SKILL.md、校验并迭代。适用场景包括在 skills/<name>/ 下构建生产级技能、编写触发与质量评测、注册到 README 目录与 CHANGELOG。不适用于创建新的技能仓库、基础设施工作(钩子、CI、校验器、文档),或仅重复模型已有能力的“技能”。

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skill-from-research

skill-from-research 是 skillskit 流水线的核心技能,作用是把一个「研究包」(报告、笔记、访谈转录等资料集合)转化为可安装的 Agent Skill。它先对研究包做完整清点(列出每个文件的大小、类型、字数,标记空文件、重复内容与无法读取的格式),再递归读取全部内容并对关键事实进行核验,最后把材料拆分为单一用途的技能,按「评估优先」的方式编写,并通过目标仓库的校验与目录注册。它主要解决几类常见失败:仅浏览包中一个文件就臆造其余内容、把过时或未验证的说法固化为技能事实、把整个领域塞进一个巨型技能、以及在已提交文件中引用被 gitignore 的研究路径。使用前提是已有研究材料;若只想产出研究本身、或以普通写作总结为目的,则不适合使用。输入为研究包路径,输出为一个或多个通过校验的 skills/<name>/ 目录,并附事实账本,工作区保持未提交状态。

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