ai-services
DigitalOcean App Platform 的 AI 服务技能，用于配置 Gradient AI 无服务器推理与 Agent Development Kit（ADK），涵盖模型访问密钥、无服务器 AI 端点、知识库、RAG、护栏与多智能体路由等场景。
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 10-27 00:15
编程与开发
38,251 个结果
elements-new-package
在 elements monorepo 中创建新的 @editframe/* 工作区包并发布到 npm 的技能，涵盖脚手架生成、路径别名注册、依赖管理与首次手动发布流程。
do-create-techspec
do-create-techspec 是一个开发编排技能，用于将已有的 PRD（产品需求文档）转化为技术规格说明书，输出架构决策与实现指导。它要求先完成项目分析和研究，再进行技术澄清，最终按模板生成 techspec.md，全程不执行应用或运行测试。
composable-commerce
可组合商务（Composable Commerce）是基于 MACH 原则的电商架构方法，即微服务、API 优先、云原生、无头前端，让购物车、目录、搜索、CMS、结账、忠诚度等能力由各自最佳服务提供，通过 API 与事件通信，可独立替换升级。
sfcc-cartridge-development
面向 Salesforce Commerce Cloud（SFCC）的 SFRA 自定义 cartridge 开发技能，涵盖控制器、ISML 模板、模型、表单、OCAPI/SCAPI 集成与 Job Framework 定时任务，用于扩展或覆盖店面行为。
shopify-app-development
使用 Remix 框架、App Bridge、Polaris 组件与 OAuth 认证流程构建嵌入式 Shopify 应用，基于 Shopify CLI 3.x Remix 模板，自动处理令牌交换、会话存储与 App Bridge 初始化。
oma-pm
oma-pm 是 oh-my-agent 中的产品经理智能体技能，用于把模糊或复杂的产品需求拆解为可执行、带依赖关系的任务计划，产出 JSON 计划与任务板，包含优先级、验收标准、API 契约与风险治理说明，供编排器或专业智能体执行。
oxmysql
oxmysql 是 FiveM 服务端的 MySQL/MariaDB 数据库访问方案，用于替代 mysql-async 和 ghmattimysql。它通过 MySQL 表提供查询能力，支持 SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE、事务和预编译语句。
sesame
Sesame 是一个通过用户自控 broker 代理已认证 HTTP 请求的技能与 CLI。用 sesame request 替代 curl，broker 会按目标主机名在服务端附加认证信息，代理本身不接触凭据。
erwa-api
二娃聚合群 API 聚合 38+ 飞书群组，提供群聊 AI 总结、CA 合约追踪、KOL 观点、市场快讯等 Web3 数据服务，通过 REST 接口与 WebSocket 实时推送获取数据。
super-ppt
基于 python-pptx 的 PPT 编辑工具，支持打开修改现有 PPT、风格预设与样式提取、自然语言动画及银河系旋转效果，可从 PPT/PDF 提取配色字体保存为自定义主题。
mitm-find-otp
mitm-find-otp 是 instavm/security-skills 中的安全技能，用于分析 mitmproxy 抓包文件 log.txt，发现 OTP（一次性验证码）实现漏洞，如响应中泄露 OTP、缺少速率限制、验证绕过、可预测 OTP 和 OTP 泄漏。
multi-harness-portability
Multi-Harness Portability 是一套让智能体技能、提示词与配置在 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等主流 AI 编程工具间通用的工程方法，核心是用通用 SKILL.md 加平台适配器实现一次编写、多端运行。
api-key-manager
api-key-manager 是 Security Fundamentals 领域的自动激活技能，用于协助 API 密钥管理相关任务，提供分步指导、最佳实践、可投产的配置与代码生成，并校验输出是否符合常见标准。
kotlin-multiplatform-libraries-expert
用于查找、比较、升级和审计 Kotlin Multiplatform（KMP）库的技能，以 klibs.io 为版本与目标平台支持的权威来源，优先通过 MCP 获取精确的 Gradle 坐标、最新稳定版本与目标矩阵。
ffmpeg-python-integration-reference
面向 Python 调用 FFmpeg 的集成参考技能，帮助在构造命令、滤镜、ASS 字幕与原始帧管道时避免类型、单位、颜色和流映射错误，强调参数校验与单位归一化。
python-type-hints
一套面向 Python 的完整类型注解技能，用于静态类型检查、提升 IDE 支持与代码自文档化。覆盖 3.9+ 内置泛型、联合类型、TypeVar、Protocol、TypedDict、Literal、Final、TypeGuard/TypeIs、重载与 mypy/pyright 配置。
optimization-modeling
面向供应链场景的数学优化建模技能，指导用户构建线性规划、整数规划、非线性规划等模型，求解成本最小化或利润、服务水平最大化问题，覆盖生产计划、设施选址、库存优化等应用。
pytorch-fsdp2
该技能用于指导编码智能体在 PyTorch 训练脚本中正确接入 FSDP2（fully_shard），涵盖分布式初始化、参数分片、混合精度与 CPU offload 配置，以及分布式检查点保存与加载。适用于模型（参数、梯度、优化器状态）无法放入单张 GPU，或希望采用基于 DTensor 的逐参数分片、更易检查的分片状态字典的场景。技能强调若干必须遵守的约定：使用 torchrun 启动并按 LOCAL_RANK 设置 CUDA 设备；自底向上应用 fully_shard（先子模块后根模块）；调用 model(input) 而非 model.forward(input) 以触发钩子；在分片之后创建优化器；使用分布式检查点（DCP）或分布式状态字典辅助函数而非朴素 torch.save。同时给出与 DDP、FSDP1 的取舍建议，以及常见问题（如钩子未运行、优化器拿到非 DTensor 参数、仅根模块被分片、前向后显存尖峰、梯度累积失步）的排查与修复方向。
pytorch-lightning
PyTorch Lightning 是一个基于 PyTorch 的高层训练框架，核心是 Trainer 类，用于在保持灵活性的同时消除训练代码中的样板代码。它通过 LightningModule 组织 PyTorch 代码，由 Trainer 自动处理 GPU/TPU/CPU 切换、分布式训练（DDP、FSDP、DeepSpeed）、混合精度（FP16、BF16）、梯度累积、检查点、日志和进度条。安装命令为 pip install lightning，版本 2.5.5+。它能将原本 40 多行的 PyTorch 训练循环压缩到约 15 行，无需手动管理设备和分布式逻辑，支持单机多卡、多节点和 TPU，并提供回调系统（如 EarlyStopping、ModelCheckpoint、LearningRateMonitor）与学习率调度。
spec-driven-development
一套面向 AI 软件工厂的规范驱动开发（SDD）方法论：以结构化规范作为可执行输入，由 AI 智能体生成代码，并通过分阶段门禁在缺陷扩大前拦截，含模板、脚本与参考文档。
context7
Context7 CLI 用于检索权威、最新的技术文档、API 参考、配置细节与代码示例，支持任意开发者技术。采用“先解析库 ID、再查询文档”的两步流程，可免安装通过 npx 运行。
clean-code
一套面向任意编程语言的整洁代码工程规范技能，用于在编写、重构和评审代码时强制执行语言无关的整洁标准。核心要求是让每次改动至少提升可读性、命名、简洁性、内聚性、可测试性、错误处理或关注点分离之一，并以可读性优先。
api2cart
API2Cart 是一个统一 API，可把软件连接到多个电商平台与市场，减少为 Magento、Shopify、WooCommerce 等分别开发集成的成本。该技能通过 Membrane CLI 与其交互，用于管理购物车、商品、分类、客户和订单等数据并自动化工作流。