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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 11-09 00:13

智能体与模型

25,976 个结果

agent-context-loader

agent-context-loader 是一个用于 Claude Code 的自动加载技能,能够在会话启动或切换目录时自动检测并加载当前工作目录下的 AGENTS.md 文件。它让 AGENTS.md 获得与 CLAUDE.md 同等的优先级,从而为项目启用专门的智能体指令。该技能无需用户手动操作,触发条件包括:在新目录启动 Claude Code 会话、会话中切换目录、调用其他智能体技能,或用户明确要求加载智能体上下文。加载后,AGENTS.md 的规则会作为会话级指令生效,并在与 CLAUDE.md 冲突时优先用于智能体特定行为。若文件不存在,则仅使用标准 CLAUDE.md 上下文。用户也可通过“load agent context”等口令手动触发,或使用 /sync-agent-context 斜杠命令将 AGENTS.md 永久合并到 CLAUDE.md。

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managing-autonomous-development

该技能让 Claude 能够管理 Sugar 的自主开发工作流,支持创建任务、查看系统状态、审阅待处理任务以及启动或管理自主执行模式。它通过识别 /sugar-task、/sugar-status、/sugar-review、/sugar-run 等命令,从用户请求中提取任务类型、优先级、执行标志等参数,调用 Sugar 插件执行并清晰呈现结果。适用于需要自动化软件开发流程、批量创建开发任务或监控任务队列的场景。使用 /sugar-run 时建议先用 --dry-run --once 进行安全验证,并在启动自主模式前校验 Sugar 配置。

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optimizing-prompts

该技能用于优化大型语言模型(LLM)的提示词,通过削减冗余与啰嗦表述来减少 token 用量、降低成本并提升响应速度,同时尽量保持或改善输出质量。它会分析原始提示词、重写为更简洁高效的版本,并给出修改说明与预期影响;适用于需要控制 LLM 调用成本、加快响应或提升输出清晰度的场景。资料还给出产品描述和文档摘要两个优化示例,并建议在优化前确保提示词本身清晰、提供足够上下文,并基于模型输出反复迭代调整。

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orchestrating-multi-agent-systems

该技能让 Claude 使用 AI SDK v5 搭建和编排多智能体系统,支持创建具备自定义系统提示、工具定义与交接规则的专用智能体,配置智能体之间的任务流转与智能路由,并协调多个 LLM 参与的复杂工作流。适用于从零构建多智能体项目、编排既有智能体完成复杂任务、定义交接规则、按主题路由客户咨询、构建代码生成流水线等场景。可与其它 Claude Code 插件组合使用。

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skill-adapter

Skill Adapter 是 claude-code-plugins-plus 仓库中的一个元技能,用于分析插件市场中已有插件的能力,提取其核心模式与方法,再把这些技能适配并应用到当前任务。它像“技能变色龙”,可借用任意插件的能力。其流程为:先分析任务所需的核心能力与领域,再在插件目录中按关键词检索相关插件,读取其中的命令、代理、技能与脚本,提炼输入输出模式、决策逻辑与最佳实践,综合后适配当前环境执行,并向用户说明分析了哪些插件、提取了什么模式以及适配的限制。它适用于用户需要某项可能已存在于市场中的能力、任务可借鉴现成插件模式、或用户询问“有没有这样的插件”时。注意:它不能执行编译后的代码(如 MCP 服务器),不能在无凭据时访问外部 API,不能修改原插件,也不能保证完全复现插件行为,或使用需要特定环境配置的插件。

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tracking-model-versions

该技能让 Claude 通过 model-versioning-tracker 插件跟踪和管理 AI/ML 模型版本,适用于记录新模型版本、查询指定版本的性能指标,以及为模型版本控制搭建自动化工作流。它由 Claude 分析用户请求后生成调用插件的代码并执行,从而在模型注册表中创建条目或返回指标数据。资料建议在记录版本前校验输入数据、加强错误处理,并持续监控模型性能。它可与数据处理、模型训练和部署类插件配合,形成较完整的 AI/ML 工作流。

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validating-ai-ethics-and-fairness

该技能让 Claude 能够评估 AI/ML 模型与数据集的伦理影响和公平性。当用户提出与 AI 伦理、公平性或偏见检测相关的请求时触发,并借助 ai-ethics-validator 插件识别潜在偏见、评估公平性指标并给出缓解策略建议。它适用于评估模型在不同人群群体间的公平性、检测训练数据集中的偏见,以及审查 AI 应用带来的伦理影响。输入数据的准确性、公平性指标的选择和过程记录的透明性是使用中的关键注意事项,该技能也可与其他数据分析、模型训练和部署插件配合,贯穿 AI 生命周期。

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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。当用户提出“如何做某事”“帮我找一个做某事的技能”“有没有能实现某功能的技能”等问题,或想扩展智能体能力、搜索工具、模板和工作流时,可借助它定位合适的技能。它基于 Skills CLI(npx skills),支持按关键词搜索技能、从 GitHub 等来源安装技能、检查更新和批量更新。用户可浏览 skills.sh 获取更多技能资源。

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openspec-explore

openspec-explore 是 OpenSpec 工作流中的一个“探索模式”技能,定位为思考伙伴,帮助用户探索想法、调查问题和澄清需求。在该模式下,助手可以阅读文件、搜索代码并调查代码库,但明确不编写代码或实现功能;若用户要求实现,会提醒先退出探索模式(如通过 /opsx:new 或 /opsx:ff 启动变更)。它可以按需协助创建 OpenSpec 制品(提案、设计、规格),那属于记录思考而非实现。该技能没有固定步骤和强制输出,强调提问自然、开放式展开多条线索、多用 ASCII 图可视化、跟随对话灵活转向、耐心让问题轮廓浮现,并在相关时基于真实代码库展开讨论。它可检查 openspec list --json 了解现有变更与上下文,并引导把新需求、设计决策、范围变化等记录到对应制品中。

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