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面向 Claude 生态技术的营销与推广技能,帮助 MCP 服务器、技能、插件和智能体从无人知晓走向广泛采用,覆盖社区运营、注册表提交与多渠道内容策略。
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更新于 11-09 00:13
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面向 Claude 生态技术的营销与推广技能,帮助 MCP 服务器、技能、插件和智能体从无人知晓走向广泛采用,覆盖社区运营、注册表提交与多渠道内容策略。
用于检测智能体输出中虚构内容、虚假引用与不可验证主张的技能,通过来源核验与一致性检查给出置信度与风险等级,并按阈值阻断、标记或警告。
用于校验智能体输出是否符合预期结构与质量标准的技能,检查字段、类型、范围、业务规则与内容完整性,并根据阈值给出通过、警告或拒绝判定,适合在DAG下游处理前做质量门控。
DAG 并行执行器,用 Task 工具按波次并发执行有向无环图任务,管理并发代理生成、资源上限与执行协调。属于 windags-skills 技能集。
面向“嵌入式能动性”的决策论框架,用于分析那些无法置身于自身建模与行动环境之外的智能体,涉及自指、优化压力下的 Goodhart 效应、mesa 优化、可实现性假设与价值学习等问题。
该技能用于构建基于 InsightFace 与 ArcFace 的人脸识别系统,覆盖人脸注册(enrollment)、验证、辨识与聚类流程,并提供隐私合规的架构设计参考。内容包含模型选型决策树(buffalo_sc、buffalo_l、AdaFace 的延迟与精度取舍)、按用途调优相似度阈值(门禁、相册整理、取证调查、社交标注的 FAR/FRR 目标区间)、注册照片质量评估规则,以及姿态/光照退化、注册污染、阈值漂移、质量门禁绕过、隐私合规漂移等失败模式的检测与修复建议,附有遮挡人脸与低质量注册等示例。
为 DAG 工作流设计人工审核关卡(Human Gate)的技能:确定在哪里放置人工关卡、向人工呈现什么内容、如何收集反馈,以及如何把批准、修改或拒绝的决策路由回工作流。
面向移动端生物识别认证的技能,覆盖 Face ID、Touch ID、Android BiometricPrompt、Keychain/Keystore 安全存储与 Passkeys/WebAuthn,提供可用性判断、认证流程选择、存储策略与失败模式修复建议。
这是《算法博弈论》(Algorithmic Game Theory)的 Claude Code Skill 封装,由 Noam Nisan、Tim Roughgarden、Éva Tardos、Vijay V. Vazirani 编辑的著作整理而来,聚焦机制设计、拍卖与均衡计算。该 Skill 为设计存在自利代理人的计算系统提供决策框架,把博弈论与算法设计结合起来,同时处理计算效率与策略稳健性两个问题。内容包含五个决策点(中心化与去中心化选择、 truthful 机制选择、多智能体学习收敛分析、Sybil 攻击防范、信息聚合函数选择)、五类失败模式及检测规则、两个完整示例、质量门禁和适用边界,并给出 PoA 阈值、VCG、Shapley 成本分摊等具体判据。
Prompt Engineer 是一个面向大语言模型与 AI 系统的提示词优化专家技能,专注于提示词的编写、优化和调试。它可将模糊需求转化为精确、有效的提示词,以产生一致且高质量的输出。该技能涵盖提示词架构设计、优化技术(如思维链、少样本示例、约束工程、角色提示、自一致性)、调试与测试方法,并提供 CLEAR 框架、系统提示词模板、优化工作流、常见问题修复方案及反模式指导。资料还给出了一致性、准确性、格式合规、延迟和令牌效率等质量指标的衡量目标。适用于设计聊天机器人系统提示词、优化智能体指令、减少幻觉、提升输出一致性和创建提示词模板等场景,不适用于构建 LLM 应用开发、自动化优化、通用编程或基础设施部署任务。
面向 Docusaurus 站点(Claude Skills 展示站)的构建健康与部署安全技能,通过提交前校验与自动化健康检查,预防 MDX 构建失败。
project-flow-cy 是一套基于文件的多 Agent 协作流程技能,用于初始化和管理项目,并在 Claude Code 与 Codex 之间通过 flow/进展.md 进展日志接力。支持单体项目、单仓多子项目与多独立仓库三种边界判断。
中文视频分镜资产 Prompt 工作流:把文字、图片+文字或多张参考图+文字,转成角色/场景/道具参考资产提示词、15 宫格导演信息分镜板提示词和基于分镜板的视频生成提示词,用于图生视频。
autonomous-agent 是 cyangzhou/trae-automation-workflows 中的自主执行层技能(v3.0),通过“开始”“继续”“自主执行”“自动规划”“自动修复”等触发词启动,可动态规划任务、自动选择工具、失败后自动修复,并在无匹配工作流时联网搜索生成新工作流,强制执行验证验收。
pi-extensions 环境的操作说明:在代码模式下通过 execute_code 统一执行读文件、搜索、编辑与命令,并介绍跨块持久变量、会话历史检索(ouija)、记忆记录(mai)、多代理委派(teams)、上下文压缩、代码结构分析与后台命令的用法与限制。
针对 CloudWeGo Eino 框架的实践指南,帮助 Go 开发者构建 AI 应用,覆盖 LLM 调用、提示模板、工具定义、组件编排、Agent 开发、RAG 与状态管理等主题。
Orca 的编排(orchestration)技能,用于在受监督的 Orca worker 之间进行结构化多智能体协作,包括线程化消息、阻塞式 ask/reply 流程、任务派发、等待 worker_done 或升级(escalation)、任务 DAG、决策闸门、协调器循环,以及把工作拆分给多个智能体。该名称指向的是一份发现入口(discovery stub),并非完整使用指南:与版本匹配的 Orca 编排参考文档由 orca 可执行文件自身提供,以避免文档与实际运行的二进制版本脱节。使用前需先确定本次会话应使用的 CLI 可执行文件,再通过 ORCA skills get orchestration 加载与版本匹配的指南。
Astra Advisor 是一个在关键决策点引入 GPT-6 Astra 进行独立复核的技能。它让负责执行的父代理收集证据、实施和验证,而顾问只返回简短结论,适用于难以回滚的决策、架构分叉、以及两次不同修复尝试均失败后的调试困境。技能内置咨询门槛、交互次数上限(默认每任务一次,最多三次)和简报模板,要求以不超过约 800 词、最多五个文件指针的精简材料提问,答复控制在 300 词内,并明确顾问不得修改文件、发布、调用变更类连接器或继续委派。
Astra Orchestrator 是一项面向 Codex 的编排协议:由 gpt-6-astra 主会话负责规划、决策与综合,把大量可提取的阅读工作拆给更小的子智能体上下文,按任务类型选用 gpt-6-luna、gpt-6.1-sol 或 gpt-6-astra 等工作模型,并在限定次数内校验证据、处理冲突、完成最终交付。该协议仅适用于 Codex 原生子智能体,不改变主会话模型;在 Claude Code 中不可用,其姊妹协议 astra-advisor 提供 Codex CLI 咨询路线。
Fable Advisor 是一套面向 Codex 或 Claude Code 编排器的咨询协议,用于在做出难以撤销的决策前向 Claude Fable 寻求一次紧凑的战略性第二意见。它强调“Fable 提供判断,你提供执行”,只在特定触发条件下(如架构设计、数据迁移、API 契约、计划评审、卡住时的升级、无人值守自动化设计、完成前评审等)发起咨询,并设定每次任务默认一次、最多三次的咨询预算,要求咨询时提供精炼的简报包并以固定格式返回结论。该技能不用于生成代码或文档,也不适用于容易回退的修改或已有明确答案的场景。
用于创建结构化技能(skill)的模板工具:按需确定触发条件、依据模板编写 SKILL.md、补充评估标准并验证技能能否正确加载,适用于为 .agents/skills/ 目录编写领域专用技能和沉淀可复用工作流。
并行执行技能:通过并行代理协调,同时运行多个相互独立的任务,以提升吞吐量并缩短总执行时间。适用于任务之间无依赖、可并发、结果可在完成后汇总的场景。
agent-browser 是一款面向 AI 智能体的浏览器自动化 CLI,用于访问网页、填写表单、点击按钮与截取页面状态。它通过快照生成元素引用(如 @e1)供后续交互使用,适合需要让智能体在真实浏览器中执行任务的场景。
Agent 文档专家,用于创建和维护 AGENTS.md 文件、文档结构与最佳实践指南,帮助多智能体系统整理技能、工作流和任务执行模式。