qa-testcase-designer
QA 流程中的用例设计与人工确认环节：在风险分析后、写测试代码前，把风险转成中文业务用例并等待用户确认，是流程中唯一的强制人工门禁。
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 10-26 00:15
设计与创作
20,868 个结果
figma-design-brief
根据产品需求或功能请求，为 Figma 设计任务生成结构化设计简报的技能，帮助设计师明确目标、流程、界面与组件要求后再开始设计。
figma-prototype-plan
用于规划 Figma 原型交互与流程，以支持用户测试。产出原型范围、交互规格、流程示意、测试任务脚本与 Figma 设置指南，避免过度搭建，确保原型能回答研究问题。
figma-spacing-system
用于在 Figma 设计系统中创建间距与布局 token 体系，输出基础单位、间距刻度、栅格、组件间距规范及 Figma 实现步骤，需提供平台、基础单位、设计系统名称、组件密度与栅格要求。
storyteller
用于创作小说、叙事性非虚构、品牌故事等以情感投入和叙事弧线为重的内容的技能，涵盖英雄之旅、三幕结构等叙事框架及人物、对话、节奏技巧。
oil-skill-creator
oil-skill-creator 是一套用于创建、评审、整改和发布 Skill 的工具集，提供脚手架生成、结构校验、效果评估、快照对比与打包脚本，强调把 Skill 当作需长期维护的工具，避免把一次性提示词包装成 Skill。
orderly-sdk-theming
Orderly SDK 主题定制技能：通过向 OrderlyAppProvider 传入主题数组，用 CSS 变量、TradingView 图表配色、Logo 与盈亏分享海报来自定义 DEX 外观，支持多主题切换。
algorithmic-art
algorithmic-art 是一个用于创作算法生成艺术的技能，基于 p5.js 实现带种子随机性与交互式参数探索。用户提出用代码创作艺术的需求时，可借助它先产出一份算法哲学（.md 文件），再将其表达为 p5.js 生成艺术（.html + .js 文件）。它强调过程优先于结果，把算法哲学转化为计算过程、涌现行为、数学之美、噪声场、粒子与场的动态以及参数化变化。实现阶段要求以 templates/viewer.html 作为字面起点，保留固定结构与品牌元素，仅替换算法、参数与参数控件等可变部分，最终输出一个自包含、可在浏览器或 claude.ai 中直接运行的交互式 HTML artifact，包含种子导航、参数滑块、颜色选择、重新生成、重置与下载 PNG 等控件。
esm
ESM 是 Evolutionary Scale 提供的蛋白质语言模型工具包，涵盖 ESM3 生成式多模态蛋白质设计（序列、结构、功能）与 ESM C 蛋白质表示学习/嵌入，支持本地模型与 Forge 云 API，用于蛋白质设计、结构预测、逆折叠、功能注释与嵌入提取。
senior-computer-vision
面向生产级视觉AI的资深计算机视觉技能，覆盖图像/视频处理、目标检测、分割与视觉系统，涉及PyTorch、OpenCV、YOLO、SAM等技术栈，并提供训练、推理优化与数据管道脚本。
video-downloader
该技能用于从 YouTube 等平台下载视频到本地，支持离线观看、剪辑或归档，可选择分辨率与格式，并支持批量与播放列表下载。
tuning-panel
tuning-panel 是一个用于创建可视化参数调节面板的技能，帮助用户实时调整动画、布局、颜色、排版、物理等数值或视觉参数，并导出便于 LLM 使用的调参结果。
design-agentic-architecture
该技能用于根据用例设计智能体或多智能体架构，并生成带日期的设计文档。它按步骤引导从单智能体起步、按证据逐级增加复杂度，并覆盖持久状态、记忆、人工介入与可观测性。
doubao-web
一个通过 Playwright 托管真实浏览器调用豆包 Web 端生图功能的技能，可绕开 a_bogus 签名风控，自动登录并解析 SSE 响应获取无水印原图 URL。
github-social
GitHub Social 是一个用于为 GitHub 仓库生成 1280x640 社交预览（Open Graph）图片的技能。它从仓库名称、所有者、README 标语、Logo、品牌色、主要语言和受众等信息中提取素材，按内置提示词模板调用图像生成工具产出 PNG，并将图片以相对 Markdown 链接放在 README.md 最顶部。图片需满足固定画布尺寸、安全区、文字可读性等规范，最终保存到 assets/github-social-preview.png。
design-feedback-collector
Design Feedback Collector 是一个 UI/UX 技能体系中的反馈管理技能，用于收集、结构化、去重并处理用户与智能体对 UI/UX 技能、子流程、设计方向及进度屏关卡的意见，将其整理为可控的反馈登记表。
figma-apply-effects
用于在 Figma 中创建、应用、移除、审计和绑定效果的技能，支持阴影、模糊、噪点、纹理、玻璃等效果族，通过 MCP 或 Plugin API 兼容流程操作，并强调运行时兼容性检查与读回验证。
figma-assets-manager
用于从 Figma 导出、下载、盘点并准备 UI 实现或审计所需素材的技能，支持图标、SVG、PNG/JPEG/WebP 等格式，提供清单、导出、准备、交接与审计模式。
figma-canvas-editor
Figma Canvas Editor 是一个用于直接修改 Figma 画布对象的技能，通过 MCP 在明确限定范围内创建和编辑原生 Figma 对象。当用户要求添加或更改画框、分区、组件、对象、布局，或修改选中节点、样式、变量、文本、组件实例，以及删除效果、节点、变体等时使用。它支持 create、update、delete、figjam、slides 五种模式，强调先确认目标文件/页面/画框/节点与精确变更范围，编辑前读取元数据、编辑后回读并截图留证，报告变更目标、证据、跳过项与回滚路径。该技能不负责只读理解（属于 figma-context-reader）和令牌/库治理（属于 figma-design-system-sync），并禁止在无明确批准下进行大范围破坏性更改。
figma-code-to-canvas
该技能用于将在线或本地网页 UI 反向还原到 Figma 画布，生成可编辑设计图层，依赖 Figma MCP 的 code-to-canvas 或 generate-design 能力，适合本地开发页面、公开 URL 及认证页面的安全处理与图层一致性核对。
image-layer-alignment-validator
Image Layer Alignment Validator 是一个用于校验两张栅格图像图层是否适合做揭示、前后对比、变形、蒙版合成或交互式光标揭示效果的技能。它判断的不是图像本身的好坏，而是基础层与揭示层在空间上是否兼容，即是否属于同一场景或同一主体。技能提供 compare、diagnose、advise、threshold 四种模式，可分析本地图像文件、诊断已有报告或截图、把测得的偏移转化为具体修正建议，并针对严格的产品/人像工作或宽松的创意揭示效果调整验收阈值。默认在本地处理图像，不上传私密图片，不覆盖源文件，输出报告与派生图像到独立目录。
stitch-design-bridge
Stitch Design Bridge 是 UI/UX 技能体系中的 Stitch 层，用于在 ui-ux-pro-max 产出设计输入后，借助 Google Stitch 或 Stitch MCP/API 快速探索界面方案，并支持评审、Figma 与代码交接。
visual-content-director
Visual Content Director 是一个面向 UI/UX 项目的视觉内容规划与治理技能，负责定义图片、视频、生成式视觉素材、首屏媒体、素材来源、视觉证据以及内容与媒体的匹配关系。它不负责最终 UX 策略或 SEO 结构，而是专注于让界面可信、可检查并符合品牌调性。该技能提供多种操作模式：asset-plan 定义所需图片、视频、图标、地图、图表和证据；hero-media 规定首屏媒体与构图规则；generation-brief 为生成式视觉创建提示词且不编造事实性声明；asset-qa 检查素材是否相关、可读、对齐且可安全使用；handoff 将素材打包交付给 Stitch、Pencil、Figma 或实现方。工作流程要求先阅读视觉内容契约，确认项目类型、目标受众、用户承诺和品牌约束，识别真实产品/地点/人物/物体证据与生成或示意性支持素材，使用模板进行规划，区分真实证据与生成的情绪或占位素材，并向相关方交付精确的媒体需求。安全规则明确禁止伪造真实地点、人物、推荐、房产事实、奖项、认证或法律声明，禁止未经批准对外使用私人图片，要求将生成视觉标注为生成/计划，对揭示、前后对比或分层媒体进行对齐检查，并确保公共网站的重要事实以文本形式保留而非仅嵌入图片。
videodb-skills
VideoDB Skills 是一个面向 AI 智能体的视频处理技能，基于 VideoDB Python SDK，让智能体能够上传、流式播放、搜索、编辑、转录并生成 AI 视频与音频。它支持从 YouTube、URL 或本地文件导入视频，按语音或画面场景检索片段，生成带时间戳的转录文本，自动生成并设置字幕样式，进行多片段剪辑与文字/图片/音频叠加，还能通过文本生成图像、视频、音乐、音效和配音。此外支持实时屏幕与音频捕获并配合 AI 转录，可转码、调整分辨率与宽高比、为社交平台重新构图，并输出可播放的 HLS 流链接。安装方式为 npx skills add video-db/skills，随后运行 /videodb setup 完成 API 密钥配置（提供 20 美元免费额度，无需信用卡），也可手动设置 VIDEO_DB_API_KEY 环境变量，并安装 pip install "videodb[capture]" python-dotenv。该技能由 VideoDB 维护，版本 1.1.0。