ast-grep
ast-grep（sg）是基于 AST 的代码搜索、Lint 与重写命令行工具，使用 tree-sitter 解析器，支持 20 多种语言（含 Markdown），可在大型代码库中秒级运行。用代码片段作为模式做结构化匹配，忽略空白、注释与格式差异，适合结构化查找、编写 lint 规则与构建 codemod。
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 11-15 00:13
编程与开发
41,133 个结果
egui
egui 是 Rust 的即时模式 GUI 库，配合 eframe 0.36+ 构建 Windows/macOS/Linux 原生桌面应用。UI 每帧重新描述，状态存于 App 而非控件实例；支持面板、菜单、AccessKit 无障碍，I/O 需放在 UI 线程外。
golang-microservices
用于在 Go 中实现微服务的技能：按服务组织代码，涵盖 HTTP/gRPC、消息传递、outbox、健康检查、配置、弹性客户端等，适用于创建或审查 Go 微服务。
to-tickets-gh
该技能用于把已批准的 tracer-bullet 票据发布为 GitHub Issues。它要求完整阅读并遵循 /to-tickets 流程，同时完整阅读 references/tracker.md 并将其视为已配置的跟踪器，以替换 /to-tickets 中真实跟踪器的发布规则。每个票据的规模按约 700–1000 行变更（不含测试）来拆分，该区间是粗略粒度指引，用于细化 /to-tickets 的单上下文窗口规则。发布顺序为先发布阻塞项、再发布依赖项；当每个已批准的叶子票据都归属于 Epic、每条依赖边都已存在、且每个由智能体完成的叶子票据都标记为 ready-for-agent 时，发布才算完成。执行智能体在处理叶子票据前会检查阻塞项。
orchestration
面向 Fable 5.1 会话的编排路由准则：把常规实现交给 GPT-5.6 Luna 通道，按需升级到 Sol 或更高推理档位，交付前统一经过 Fable 审查，并强调成本纪律与验证证据。
bawa
bawa 是一个面向 Windows 原生应用开发的技能编排入口，帮助开发者按步骤选择下一步应使用的技能。它覆盖从想法、调研、应用简报、用户故事、新建 Windows 应用，到设计系统、图标、改进循环、测试与分发的流程。适合使用 Claude Code、Codex 等工具构建 WinUI/C# Windows 应用的开发者，按当前所处阶段调用对应技能。
prometheus_client
用于在 KYC 身份验证流水线的 Python 代码中接入 Prometheus 自定义指标的技能，可定义成功/失败计数、各阶段延迟直方图和内存中 ML 模型数量等指标并暴露给 Prometheus 抓取。
c-pro
c-pro 是一个面向 C 语言系统编程与性能优化的技能，强调内存管理、指针操作、POSIX 系统调用、嵌入式约束与多线程，并配合 valgrind、gdb、clang-tidy 等工具做调试与静态分析。
django-pro
面向 Django 5.x 开发的专业技能，覆盖异步视图、DRF、Celery、Django Channels，用于构建可扩展 Web 应用，提供架构、测试与部署方面的最佳实践指导。
web-games
面向 Web 浏览器游戏开发的技能模板，涵盖框架选型、WebGPU 采用、性能优化、资源压缩与 PWA 等浏览器特有原则。适合需要选型或优化浏览器游戏的开发者参考。
architecture-single-responsibility-principle
该技能用于自动化检测单一职责原则（SRP）违规，通过命名模式、类规模、方法复杂度、依赖参数和项目架构模式等多维度分析，给出带置信度的违规分级与修复建议，支持 fast、thorough、full 三种校验级别。
caddy-https-troubleshoot
该技能用于排查和修复 Caddy 反向代理配合 Cloudflare DNS-01 挑战时的 HTTPS/SSL 证书问题，通过检查 API 令牌、验证 Caddy 配置、分析日志和测试证书有效性来定位并解决故障。
kafka-consumer-implementation
用于实现类型安全的 Kafka 消费者，消费领域事件并用 msgspec 反序列化。适合构建异步消费者处理订单等事件，涵盖 confluent-kafka 配置、手动偏移量管理、OpenTelemetry 追踪与防腐层模式。
python-best-practices-async-context-manager
该技能用于在异步 Python 代码中创建异步上下文管理器，借助 @asynccontextmanager 装饰器实现资源的自动生命周期管理（创建、使用、清理），适用于数据库会话、异步文件 I/O、网络连接与资源池等场景。
quality-verify-implementation-complete
用于在宣称实现“完成”前验证代码是否真正接入系统并在运行时执行，防止“写完但未集成”的失败。通过创建、连接、验证三阶段与四问测试，确认模块被导入、函数被调用、组件已注册，并有日志或状态变化作为执行证据。
scad-load
scad-load 是一个用于加载 OpenSCAD 文件并解析其完整依赖上下文的技能。它通过解析 use/include 语句、解析库路径并提取 API 表面（模块、函数、Customizer 参数、配置变量），输出依赖树与上下文摘要，帮助在修改或调试 OpenSCAD 文件前理解其结构。
uv-dependency-management
使用 uv 管理 Python 项目依赖的技能指南，涵盖添加、删除、更新依赖包，版本约束（>=、~=、==），依赖分组（dev、test、lint、docs），锁定文件 uv.lock 与版本冲突处理。
uv-python-version-management
使用 uv 发现、安装和固定 Python 版本的工具技能，帮助团队保持一致的 Python 版本，并可方便地在多个版本间测试。
uv-tool-management
一项关于用 uv 管理 Python CLI 工具的技能：讲解何时用 uvx 临时运行、何时用 uv tool install 持久安装，以及工具与项目依赖的区别，含版本管理和清理方法。
uv-troubleshooting
调试并解决 uv 的常见问题，涵盖依赖解析失败、版本冲突、缓存损坏、Python 环境配置、性能优化与跨平台故障排查，帮助开发者快速定位错误并恢复项目运行。
deepgram-dotnet-audio-intelligence
Deepgram .NET SDK 的音频智能（Audio Intelligence）技能，用于在 C# 代码中为语音转文字（STT）请求启用分析叠加功能。它基于同一套 STT 客户端，通过 PreRecordedSchema（REST）和 LiveSchema（WebSocket）的属性开关来启用摘要、主题、意图、情感、语言检测、实体识别、说话人分离和内容脱敏等能力。REST 是摘要、主题、意图、情感和语言检测的主要路径；WebSocket 仅支持说话人分离和脱敏等子集。该技能提供认证方式、快速上手代码、关键参数说明、API 参考分层和常见注意事项，适合需要一次请求同时获得转录文本与分析结果的场景。
deepgram-dotnet-conversational-stt
介绍 Deepgram .NET SDK 中对话式语音转文字（Conversational STT / Flux）的现状与替代方案：当前仓库尚未提供等价于 Python SDK 的 Flux / 轮次感知能力，可改用标准实时转写或完整语音代理技能。
deepgram-dotnet-text-to-speech
Deepgram .NET SDK 的文本转语音（Text-to-Speech）技能，用于在 C# 代码中通过 REST 或低延迟 WebSocket 流式方式将文本转换为音频。REST 方式适合合成完整文本并保存或处理返回的音频；WebSocket 方式适合流式输入文本并增量接收音频分块。SDK 通过 dotnet add package Deepgram 安装，默认读取 DEEPGRAM_API_KEY 环境变量，也支持通过 DeepgramHttpClientOptions / DeepgramWsClientOptions 使用 bearer 访问令牌。文档给出了 REST 的 ToFile / ToStream 用法和 WebSocket 的订阅、连接、SpeakWithText、Flush、Stop 等调用示例，并列出了 SpeakSchema 的可用参数及若干常见注意事项，例如流式输出为无 WAV 头的原始 PCM、必须调用 Flush() 才能触发缓冲文本合成、输出格式需与播放/存储路径匹配等。若需要在同一会话中完成听、思考、说的智能体，则应使用 deepgram-dotnet-voice-agent 技能。
deepgram-java-audio-intelligence
Deepgram Java SDK 的音频智能技能，用于在 /v1/listen 转写请求上启用说话人分离、实体识别、情感、摘要、主题、意图、语言检测与脱敏等分析能力。