cc-actions
配置 Claude Code GitHub Actions 工作流的实践指南，涵盖自动模式检测、事件路由、子代理协调、质量门禁 hooks 与 MCP 集成，基于 anthropics/claude-code-action 构建仓库自动化。
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 11-13 00:15
智能体与模型
26,210 个结果
askme
askme 是 outlinedriven/odin-claude-plugin 中的命令，用于在规划前通过 Verbalized Sampling 协议深入探索用户意图，适用于模糊或复杂任务及存在多种解释的情形。
inits
inits 是 ODIN Claude 插件中的 AGENTS.md 生成技能，用于分析代码库并创建或改进 AGENTS.md 文件，供后续智能体实例使用。适合在接入新仓库时记录难以重新发现的知识。
parallel-launch
Parallel Launch 是一个用于并行执行任务的技能：把任务拆解为相互独立的关注点，交给多个专用智能体组并行处理，最后合并结果并强制经过审查智能体验证后再向用户汇报。
system-prompt-curator
System Prompt Curator 是面向自主编码等智能体的系统提示词编写与改进技能：把角色、任务类型和工具面转换成可生产使用的智能体系统提示词，或按原则与反模式审查、修复既有提示词，强调证据门控的工作流、显式工具契约与完成标准。
unlazy
unlazy 是一个面向任务分解的“门禁纪律”技能：在开工前把验收标准写入 .outline/GATES.md，用可运行命令与预期输出证明完成，而非口头声称完成。适用于明确调用场景，如“unlazy”“depth tree”“gates”。
ai-collab-protocols
该技能用于在用户非正式描述 AI 工作流时，提示任务内协作协议，如用 URL 作为实体引用、用 PR 评论线程作为跨会话记忆，并指出反模式。
duet
Duet 是一种“双人协作姿态”工作模式：用户担任导演，AI 代理担任执行者。它把每个真正的分叉、取舍或选择，在决策当下以批量 AskUserQuestion 形式呈现，并附带推荐默认项，从而避免最终大 diff 的评审瓶颈，并让用户随代码构建同步建立心智模型。
generate-my-taste
用于从本地记忆与代理历史中挖掘证据，生成个人 Claude Code 品味技能（<name>-taste）。先扫描证据、再确认、经预览门后写入，输出 SKILL.md 与 references。
github-triage
github-triage 是一个基于标签状态机的 GitHub issue 分诊技能，用于把新进 issue 归类并推进到待评估、等待反馈、可交给自主智能体或需人工处理等状态。所有分诊评论必须带 AI 声明。
grill-ai-mastery
一个用于评估 AI 工程协作能力的混合式访谈技能：先协作式交换提示词技巧，再升级为对抗式追问，按“实体引用、循环闭合、可观测性、工具链改进”等具体术语深度判断掌握程度，而非以 token 用量或代码行数衡量。
inits
inits 是 ODIN Codex 插件中的 AGENTS.md 生成技能，用于分析代码库并为后续智能体实例创建或改进 AGENTS.md 文件，适合在接手仓库时记录难以重新发现的知识。
llm-self-loop
llm-self-loop 是一个把需要人工介入的 Web-UI 或人工触发任务，改造成 LLM 可自行迭代的 CLI 加文件输出循环的技能，强调结构化日志与可寻址草稿本，让循环在秒级闭合。
memory-update
memory-update 是一个用于扫描智能体会话历史、识别值得保存的信号（纠正、偏好、决策、引用），并生成自动记忆文件的技能。它要求每条提案都引用具体对话轮次，经用户确认后才写入，不负责删除、合并或脱敏已有记忆。
parallel-launch
Parallel Launch 是一个用于将任务拆解为相互独立的关注点，并通过多个并行、专业化的智能体组来执行的技能。它适用于一个请求涉及多项可同时推进、彼此之间没有共享可变状态和顺序依赖的工作时。其核心流程包括：分析任务并识别可并发运行的独立关注点；为每个关注点设计智能体组，分配明确且限定范围的目标，选择合适的智能体类型（如 Explore、Plan、通用型或领域专家），并定义统一的输出格式以便结果可组合；在单次工具调用中并行启动所有独立智能体；待全部完成后合并结果，对冲突或重叠结果进行协调并向用户展示取舍，对失败或不完整结果报告缺口并提出针对性后续行动；最后必须经过审查智能体验证完整性、一致性、准确性、范围以及实现工作的规格符合性和代码质量，审查通过后才向用户汇报。
strict-validation-setup
该技能用于一次性引导严格模式工具配置，并按任务生成 GOALS.md 与失败测试脚手架，让智能体循环可自我验证。它区分项目稳定配置与任务临时目标，可与 llm-self-loop 搭配使用。
write-a-skill
write-a-skill 是一个用于编写单个新技能的技能（Skill），产出一个 SKILL.md 以及可选的捆绑参考资料和脚本，遵循 Anthropic 的渐进式披露（progressive-disclosure）约定。它适用于在已有技能树中为某一项能力撰写技能文档的场景，采用“收集需求—按 SKILL.md 契约起草—与用户评审—精炼”的编写循环，强调一个技能只关注一件事、一个技能一个目录，并应用 skill-creator:skill-creator 方法论（三级渐进式披露、强触发描述、evals.json）。
write-a-skill
write-a-skill 是一个用于编写单个新技能的技能（Skill），产出一个 SKILL.md 以及可选的捆绑参考资料和脚本，遵循 Anthropic 的渐进式披露（progressive-disclosure）约定。它适用于在已有技能树中为某一项能力撰写技能文档的场景，采用“收集需求—按 SKILL.md 契约起草—与用户评审—精炼”的编写循环，强调一个技能只关注一件事、一个技能一个目录，并应用 skill-creator:skill-creator 方法论（三级渐进式披露、强触发描述、evals.json）。
backlog-manager
Backlog Manager 是一个面向工程待办事项（backlog）的管理技能，帮助人类与 AI 智能体协作：审查整个循环、分类 issue、提升 issue 质量、同步 PR 状态，并标记可安全交给 AI 执行的任务。默认 dry-run，仅在用户明确要求时改动 GitHub、Linear 等跟踪器。
army-agent-contract
为舰队式智能体编写会话契约：规定其可读、可写、所属任务、产出物与完成条件，并通过互斥的写入白名单实现隔离。契约即该命名会话被持久化的系统提示，本身即智能体。
army-fanin
army-fanin 是一款面向多智能体并行开发的收束工具：把多个代理生成的 worktree 与 diff 对账合并回同一仓库，并为每处改动保留代理、执行框架、成本与测试结果等来源信息，最后归档落选分支并回收已合并的 worktree。
army-hitl
army-hitl 是一个面向运行中智能体集群的非阻塞人类在环（HITL）机制：智能体在会话内提问后释放会话并结束回合，人类稍后作答，下一次调度把裁定带入。
army-join
army-join 让来自其他 harness 的会话以子代理、交叉评审者或人工介入角色加入正在运行的 agent 集群。它通过作用域受限的上下文包传递信息，输出以数据形式回传，默认标记为不可信，且加入授权为一次性并在到期后失效。
army-run
army-run 是一个持续运行的智能体集群启动与运维工具，由监督循环和 Web 工作区两个进程共享同一个 SQLite 数据库，用于调度、观察和诊断代理代理运行状态。