marketplace-manager
面向私有技能市场仓库所有者的管理技能，用于在同一仓库中同时服务 Claude Code 与 Codex CLI 的技能商店管理，覆盖初始化、导入技能、新建插件、发布和状态检查五类流程，确保两套清单文件保持同步。
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 11-09 00:13
智能体与模型
25,950 个结果
farm
Farm 是 second-brain 技能集中用于手动触发“上下文农民”子智能体的技能：通过 /farm <name> 指定来源（如 slack），把外部信息抓取并整理进 vault，结束后汇报新增与更新的文件、涉及实体及遇到的问题。
install-mcp
install-mcp 是一个用于把全局目录中的 MCP 服务器安装到当前项目 .opencode/opencode.jsonc 的技能，按项目级别配置，而非全局安装，并处理必需/可选环境变量提示、已有条目检查与安装后指引。
next-task
next-task 是自主价值创造循环中负责「实现」的半个循环，一次调用即执行一轮迭代。它按「串行守卫 → 处理中断 → 从队列中挑选一个想法 → 构建并记录」的顺序工作。它只做实现，不发明想法：待办想法队列由带 idea 标签的 GitHub Issues 构成，由 next-idea 技能按自己的计划填充。维护性工作只以中断形式出现（如 auto-dev 分支 CI 变红、安全漏洞、人工报告的 bug），日常保洁类工作（依赖升级、TODO 清理、文档整理、无用户可感知效果的重构）不被视为工作。若队列为空且无故障，什么都不做即为正确结果。人类通过编辑 IMPLEMENTATION_PLAN.md 和关闭 idea issue 来导向。该技能设计为完全无人值守运行，也可手动调用。
find-skills
find-skills 是一个帮助用户发现并安装开放智能体技能生态中技能的工具，适用于用户询问“如何做 X”“有没有 X 的技能”或希望扩展智能体能力时，通过 Skills CLI 搜索、评估并安装技能。
last30days
last30days 是一个用于研究近30天话题的技能：从 Reddit、X、YouTube 与网页检索人们正在讨论、推荐和争论的内容，并按推荐、新闻、提示词等意图整理结果，最终可生成可直接粘贴使用的提示词。
reddit-insights
Reddit Insights 是一个通过 MCP 服务器提供 Reddit 语义搜索与分析的工具，可查找用户痛点、产品对比和社区讨论，支持按互动量过滤、情感分类与相关性评分，需在 reddit-insights.com 获取 API Key 后配置使用。
theme-agent
用于创建和编辑 Shopify Online Store 2.0 的 JSON 模板（templates/*.json）以及引用 /blocks 中主题区块的主题 JSON，支持理解需求、查找区块、分析 schema 并编译校验 JSON。
orcahand
ORCA Hand 全栈技能，面向 17 自由度腱驱动机器手（ETH Zurich）。基于 agentic-control-kernel 的 Plant 接口与 bstack 治理，提供物理与仿真双后端、类型化 schema、安全盾、多速率控制循环及构建、标定、仿真、训练、遥操作等参考文档。
parallax
Parallax 是一个模拟运行时，其运行结果会标明有多少内容来自真实数据。它面向目录、智能体工作区或表清单等上下文，通过九个命令完成状态读取、本体提案、人工接受、运行与回执，强调可复现与不可伪造的接受门。
comprehend
comprehend 是一个面向智能体的教学循环技能，目标是让人类真正理解某项工作内容，而非仅收到一份总结。它把智能体变成一位有耐心的教师，通过清单、问答与深度校准，逐步确认人类已掌握要点。
tribe-v2-agent-alignment
用于评估AI编码器（文本、视频、音频）与人类大脑皮层表征对齐程度的工具包，基于Meta的TRIBE v2皮层预测器计算R²对齐分数，并可据此在Life/Arcan中进行神经信息驱动的模型路由。
augur-aschenbrenner
Leopold Aschenbrenner AI地缘政治投资分析 Agent，以AGI时代线、算力供应链稀缺性与美中AI竞争为框架，聚焦AI基础设施、半导体和数据中心标的分析。
augur-dalio
Ray Dalio（瑞·达利欧）投资分析 Agent，以全天候宏观视角、债务周期与风险平价框架分析标的，适用于宏观对冲、地缘风险评估与资产配置决策。
augur-dan-bin
但斌（东方港湾）投资分析 Agent，以“时代β＋品牌护城河”框架评估中国消费品牌龙头，强调长期持有与消费升级。
augur-munger
查理·芒格风格的投资分析 Agent，运用格栅思维、多元思维模型与逆向检验评估企业基本面，重点识别管理层激励扭曲、护城河经济根源与失败路径。
augur-serenity
Serenity（@aleabitoreddit）供应链卡脖子逆向工程交易 Agent，以自下而上方式解构 AI 供应链，寻找物理不可替代的微型股垄断者，覆盖硅光子/CPO、NeoCloud、光互联与稀土等主线，并给出评分与信号。
augur-zhang-lei
张磊（高瓴资本）投资分析 Agent，以长期结构性价值、研究驱动、赛道优先为框架，适用于消费升级、科技平台、生物医疗等领域的投资分析。
orchestration
Orca Orchestration 是 Orca 技能体系中的多智能体编排参考入口，用于在 Orca 运行时中协调受监督的 worker。它支持线程化消息、阻塞式 ask/reply 流程、任务派发、worker_done 与 escalation 等待、任务 DAG、决策门以及协调者循环等工作方式，也可用于把工作拆分给多个智能体。该技能本身只是一个发现用存根，并非使用指南；与版本匹配的完整参考由 orca 二进制文件自身提供，以避免文档与真正执行命令的二进制发生偏差。使用前需先确定本次会话应使用的可执行文件（依据环境变量或运行环境选择），再通过该可执行文件加载与版本匹配的指南，并优先使用 JSON 输出。若需要完全的所有权交接（例如“hand off”“handover”“交给另一个智能体”“另一个 worktree”），且用户并未要求监督、监控、等待结果或协调 DAG，则应改用 orca-cli 技能；普通终端控制、shell 命令、worktree 管理和内置浏览器同样属于 orca-cli 的范畴。协调依赖真实的 Orca 运行时状态，不应以非 Orca 的子智能体工具替代。关于收费、价格与平台支持等信息，资料中暂未提供。
auto-review-loop-llm
基于任意 OpenAI 兼容 LLM API 的自主研究评审循环技能，自动执行“评审→修复→再评审”直至外部评审给出正面评价或达到 MAX_ROUNDS。可通过 llm-chat MCP 服务器或环境变量配置。
e3
E3 是混合方法研究中的整合专家智能体，用于把定性资料与定量数据整合为统一结论，涵盖联合展示、元推论与合法性策略，并需通过 MCP 前置检查。
keras-deep-learning
面向学术研究的 Keras 深度学习实践指南，介绍用 TensorFlow 2.x 的 Keras 构建、训练与调试神经网络，涵盖 Sequential 与 Functional API、tf.data 数据管道、回调编排、自定义训练循环、混合精度及常见问题排查。
rfs-robustness
面向《Review of Financial Studies》（RFS）投稿的稳健性与多重检验纪律技能，用于在结果可能脆弱、或面临数据挖掘与样本外质疑时，系统性地对核心结果做压力测试。
sci-abstract
用于撰写《Science》（AAAS）投稿所需的两个前置文本：目录用一句话摘要，以及不超过约125词的单段摘要，帮助作者把研究结果和广泛意义按期刊要求表达清楚。