agent-framework-azure-ai-py
基于 Microsoft Agent Framework Python SDK，在 Azure AI Foundry 上构建持久化智能体的技能，涵盖安装、认证、工具调用、流式响应、会话线程与结构化输出等用法。
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 10-20 00:13
智能体与模型
24,172 个结果
update-skill-learnings
一个用于把本次会话中一条经过验证的 SKILL 设计或质量经验，写入中央 skill-learnings 文件的技能。它只处理技能结构、内容、反模式或单个技能设计规则，拒绝应用代码与智能体行为类经验，并要求用户确认后才修改文件。
alibabacloud-openclaw-ecs-dingtalk
在阿里云 ECS 上部署开源 AI 智能体平台 OpenClaw，配置阿里云百炼大模型，并通过钉钉机器人接入钉钉群，让用户在钉钉中直接与 AI 对话。该技能依托云助手远程执行命令，自动创建实例、网络与安全组并完成安装验收。
manage-run
manage-run 是 coleam00/archon 项目中的一个技能，用于通过 archon CLI 检查、监控、启动、批准或控制当前项目中的 Archon 工作流运行。该技能假定 Archon 已安装且当前工作目录即为目标项目仓库，所有命令会自动限定到该项目。它提供列出最近运行、查看单个运行详情、按状态过滤、启动非阻塞运行、批准或拒绝暂停的门、取消或放弃运行等操作。命令支持 --json 输出便于解析，也支持人类可读文本输出，诊断信息输出到 stderr。适用场景包括监控工作流执行进度、审批循环门、启动后台任务等。限制包括需要 archon CLI 在 PATH 中、部分操作需要分两步执行（记录决定与执行分离）、--detach 启动时父进程无法直接获得运行 ID。
kimi-use
kimi-use 是一套驱动 Kimi 桌面客户端取数的技能：用 computer-use 操作 Kimi.app，在 Work/Agent 模式调用天眼查、同花顺 iFinD、SEC、IMF 等插件查询数据，或在 Chat 深度研究生成研究报告，并强调用独立权威源复核结果。
agent-workflow-playbook
一份 AI Agent 工作流与技能架构指南，帮助把研究、营销、运营、分析、内容生产等高认知任务转化为可测量、可纠错、可复用的 Agent 系统，涵盖工作流发现、技能拆解、评测基线、人工介入与上线回滚等内容。
character-card-v3-generator
Character Card V3 Generator 是一个用于生成、精炼和验证 Character Card V3 角色卡与世界书（lorebook）的技能。它遵循 CCv3 规范，输出高质量、可用于角色扮演的 JSON 角色卡。该工具提供从需求澄清、模板选择、骨架构建、内容撰写、世界书策略设计、正则脚本添加到结构验证的完整工作流，并附带参考文档、示例模板和验证脚本。适用于从概念创建新角色、转换或升级现有角色卡，以及设计世界书条目和触发逻辑。
skill-slimming
用于审计和治理 Codex、Claude Code 及兼容 Agent 宿主中的 Skills、插件与 MCP 服务器，把全局堆积的能力整理为全局可发现、项目可发现、按需触发空壳三种状态，并提供本地复审页供勾选决策。
pptx
用于创建、编辑和分析 PowerPoint（.pptx）演示文稿的技能，基于 python-pptx 库实现，可新建幻灯片、添加文本、图片、表格与图表，并读取或修改已有演示文稿内容。
neta
Neta 能力索引与路由 skill，用于总览 Neta 相关能力并判断当前任务应使用哪个子 skill（neta-space、neta-creative、neta-adventure、neta-community、neta-suggest、neta-character、neta-elementum），本身不再直接执行具体命令。
task-decomposition
任务分解（Task Decomposition）是一种面向多智能体系统的设计方法，用于把复杂的用户目标拆解为单个智能体能够处理的子任务，并将各子任务的结果重新组合为连贯的最终输出。资料指出，用户带来的是目标而非子任务，因此系统需要承担分解与重组的工作。该技能涵盖五种分解策略：顺序分解（按步骤依次执行）、并行分解（拆成可同时处理的独立部分）、层级分解（先拆子目标再拆任务）、条件分解（下一步取决于当前结果，不同结果走不同路径）以及迭代分解（先出粗略版本再多次细化）。设计分解规则时需明确：入口点、可能的子任务清单、子任务之间的依赖关系、决定最短完成时间的关键路径、可并行化的部分，以及子任务结果如何组合成最终输出的重组逻辑。资料还讨论了粒度问题：过粗会让单个智能体承担过于复杂的任务而降低质量，过细则会使交接开销超过专业化带来的收益，合适粒度应让每个子任务匹配某个智能体的最佳范围与复杂度。对于用户目标的模糊性，系统需要做到：在分解前先澄清、以试探性方式分解并随信息更新调整、必要时重新组合而不必从头开始。设计产物包括各目标类型的任务分解树、展示子任务关系的依赖图、并行化规范、重组逻辑定义以及模糊性处理协议。
paw-cra-agent-creative-director
Pawbytes Creative Suites 的创意总监与编排智能体 Aria，负责创意方向、品牌入驻、简报分析、活动策划、质量检查，并把任务分派给设计师、视频制作、策略师等专家智能体。
claude-wireframe-skill
该技能面向 UI 问题生成 5 种不同的 UX 设计方案：1 个沿用既有设计系统的稳妥方案与 4 个突破惯例的探索方案，先产出黑白线框图，再并行生成彩色变体，适合需要发散思路而非单一方案的场景。
excalidraw-agents365
面向编程智能体的 Excalidraw 图表生成技能，可产出系统架构图、流程图与技术文档配图，强调结构清晰、便于智能体工作流使用，而非自由手绘风格。
make-ai-assistant
用于在 Make App 中集成、升级、调试或审查 @qfei-design/make-ai-assistant 的技能：覆盖 Agent 发现、多会话聊天、流式传输、上传与同源服务路由等宿主集成契约。
agentic-commerce-protocol
Agentic Commerce Protocol（ACP）是 OpenAI 与 Stripe 维护的开放标准，用于连接买家、其 AI 智能体与商家，完成由智能体发起的购买流程，支持购物车、订单、履约与扩展等能力。
harness
Harness 是一个面向长时间运行智能体任务的执行协议，支持跨会话持续工作、进度检查点、失败回滚与任务依赖管理。通过进度文件与 git 历史实现上下文恢复，适用于需要多会话自主执行的开发类任务。
agent-fullstack-developer
面向全栈功能开发的智能体，覆盖数据库到前端界面，强调端到端集成与类型安全，适合需要跨层协作的功能交付任务。
extract
从 Claude 会话记录中提取决策与经验教训的 Agent Skill，通常在会话启动时通过 SessionStart 钩子自动运行，也可手动触发，将待处理内容整理为学习文件。
inbox
Agent 邮件收件箱技能，用于检查待处理消息、HELP_REQUEST 与智能体间通知；触发词包括“inbox”“check messages”“check mail”“any messages”。依赖 gt CLI，实际包装 gt mail inbox 命令。
Fabric
Fabric 是一个提供 240 多个专用提示词模式（pattern）的技能，覆盖提取、摘要、分析、创作、改进、安全和评分等类别，可在本地原生执行提示词模式，无需依赖外部 CLI。
deepagents-architecture
Deep Agents 架构决策指南，帮助判断何时使用 Deep Agents、如何选择后端存储、设计子智能体与中间件、配置人工审批与上下文摘要，并给出架构检查清单。
gingiris-twitter-agent-ops
Twitter/X Agent 运营 SOP v2，基于真实双账号运营经验整理。提供对话式开局信息收集、MASTER-STATUS.md 主状态文件、推文日报与周报模板、发推前红线自检、素材库管理、双账号双凭证发布机制及故障排查流程，用于规范自有账号的日常内容排期、发布控制与数据记录。
oma-coordination
oma-coordination 是一个多智能体协作指南技能，用于手动协调 PM、前端、后端、移动端与 QA 等专业智能体，适合跨领域复杂功能的逐步推进与交接。