figma-use
figma-use 是一套通过 Figma Plugin API 在 Figma 文件中执行 JavaScript 的技能，调用 use_figma 前必须先加载它。用于查询节点、批量改属性、创建组件与变量、编辑文本、切换页面等，并配套 figma-generate-design、figma-generate-library 等技能完成整页建屏与组件库搭建。
Skill 广场
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更新于 11-03 00:11
设计与创作
21,841 个结果
figma-use-figjam
面向智能体的技能，为 Figma 的 use_figma MCP 工具提供 FigJam 场景专用上下文，帮助在 FigJam 白板中创建分区、便签、连接线等元素，并说明与 figma-use 基础技能的配合方式、加载要求与常见限制。
figma-use-motion
figma-use-motion 是面向 use_figma MCP 工具的动效上下文技能，用于在 Figma 中通过手动关键帧、动画样式、缓动和时间线时长来制作动画。需与 figma-use 配合加载，并在调用时传入 skillNames。
figma-use-slides
面向智能体的 Figma Slides 专用技能，为 use_figma MCP 工具提供幻灯片场景的上下文与构建规则，可与 figma-use 基础技能配合使用，覆盖新建、编辑、品牌匹配、演讲备注与版式控制等任务。
hf-cloud-serving-image-selection
面向 SageMaker 模型部署的容器镜像选择技能，指导在 HuggingFace 与通用镜像之间正确选型、查找当前镜像 URI，并规避健康检查失败、CUDA/AMI 不匹配等常见坑。
huggingface-vision-trainer
在 Hugging Face Jobs 云端 GPU 上训练与微调视觉模型的技能，覆盖目标检测（D-FINE、RT-DETR v2、DETR、YOLOS）、图像分类（timm 系列）以及 SAM/SAM2 分割，训练结果自动推送到 Hugging Face Hub，无需本地 GPU。
netlify-image-cdn
Netlify Image CDN 技能：通过内置边缘端点 /.netlify/images 按需转换、缩放、裁剪、重格式化与优化图片，无需编写函数或文件。适用于响应式图片、远程图片代理与框架图片组件集成。
think-speculative-harms-anti-goals
一个设计伦理思考框架：假设设计成功并规模化，推演其对第三方（含非用户）造成的伤害，并转化为“反目标”约束。输出反目标登记表，用于需求、验收标准或评审门禁。
p-image-try-on
Pruna 的虚拟试穿技能，用人物照片和服装参考图生成穿搭效果，适合时尚与电商场景。通过 Pruna API 调用，按服装件数计费。
p-image-upscale
p-image-upscale 是 PrunaAI 技能套件中的图像放大技能，用于对已有图片进行放大与锐化，适合印刷、大尺寸裁切或更高质量交付。通过 Pruna API 调用，需提供源图 URL 与目标百万像素。
p-video
p-video 是 PrunaAI/pruna-skills 中的视频生成技能，用于从文本或图片快速生成简单短片，如轻量 B-roll、草稿或首尾帧动画。它通过 Pruna API 调用 p-video 模型，每次调用生成一个片段，不适合多场景拼接或电影级生成。
p-video-replace
Pruna 技能 p-video-replace：在保留原有镜头运动与音频的前提下，将现成视频中的人物、服装或产品替换为参考图主体。需上传源视频与 1–4 张参考图，通过 instruction_prompt 映射替换位置，经 Pruna API 调用。
add-new-model
pydantic-ai 的模型接入技能：把新发布的语言或图像生成模型接入 pydantic-ai，优先照搬同系列已有模型的最小改动，并标出需要深入处理的情况。
qwen-mm-plugins-search
面向 Qwen 多模态插件的网页搜索与图片反查 MCP 工具集，支持 Serper、Exa、Tavily、Serply 等后端，提供 web_search、web_extractor 与基于 Serper Lens 的 image_search，用于在回答前核实外部事实。
make-decision-doc
在仓库 decisions/ 目录下新增编号决策文档（ADR），用于记录不显而易见的架构选择、权衡与备选方案。适用于用户要求编写决策文档、ADR 或设计取舍说明时。
thesis-advisor
一篇面向论文写作全流程的智能体协作技能，编排选题探索、文献综述、方法设计、草稿撰写与校对五个智能体，并按请求范围部署对应子集。
animation-patterns
animation-patterns 是 rshankras/claude-code-apple-skills 中面向 SwiftUI 动画的技能，提供各 API 的正确写法与模式，覆盖弹簧动画、转场、PhaseAnimator、KeyframeAnimator、SF Symbol 效果、滚动与着色器效果等，并列出常见错误与审查清单。
ai-avatar-video
基于 RunComfy CLI 的 AI 数字人视频技能，可在 OmniHuman、Wan 2-7、Wan 2-2 Animate、HappyHorse 1.0、Seedance v2 Pro 等模型间按意图路由，生成口型同步、说话头像与全身数字人视频。
ai-image-generation
通过 RunComfy CLI 调用 11 个以上图像模型生成与编辑图像，覆盖文生图与图生图，一个账号、一条命令即可路由到合适模型，并附带各模型的提示词模式与调用示例。
ai-video-generation
通过 RunComfy CLI 调用完整视频模型目录生成 AI 视频的技能，覆盖文生视频、图生视频与 Veo 视频延长，并按用户意图自动选择合适模型，附带各模型的提示词模式与 runcomfy run 调用方式。
controlnet-pose
基于 RunComfy CLI 的姿态/骨架/动作条件生成技能，可按意图路由到 Kling 2-6 动作控制或 Z-Image ControlNet LoRA，并指引更复杂的 ComfyUI 多条件工作流。
face-swap
face-swap 是 RunComfy CLI 提供的人脸/角色替换技能，可在静态图片和视频中替换人脸或角色。该技能通过 runcomfy 命令行工具调用，会根据用户意图在多个模型 API 端点之间进行路由，包括社区版 Wan 2-2 Animate（音频驱动角色动画）、GPT Image 2 Edit、Nano Banana Edit、Flux Kontext 和 Kling Motion Control。使用者需先全局安装 @runcomfy/cli 并登录，然后通过 runcomfy run 命令指定模型和 JSON 输入完成替换。该技能属于双用途工具，要求调用者确认对目标人脸和源素材拥有权利，并确保输出平台允许合成媒体。
flux-kontext
Flux Kontext 是 Black Forest Labs 的 Flux 1 Kontext Pro 图像编辑模型技能，通过 RunComfy 模型 API 托管，用于单张参考图的精确局部图像编辑。它强调强提示词控制、输出一致性与高保真度，适合在保留人物身份、姿态、构图、品牌等要素不变的前提下做定向修改，例如让人物手持某物、替换标签品牌文字、微调构图等。该技能一次只处理单张源图，使用单条声明式编辑指令配合公开可访问的 HTTPS 图片 URL 调用。安装命令为 npx skills add agentspace-so/runcomfy-skills --skill flux-kontext -g，另需安装 RunComfy CLI（npm i -g @runcomfy/cli）并登录账号，CI 环境可用 RUNCOMFY_TOKEN 环境变量替代登录。
gpt-image-2
RunComfy 托管的 OpenAI GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0）文生图与图像编辑技能，通过 RunComfy 模型 API 调用，无需 OpenAI 密钥，支持嵌入文字、多语言排版与多参考图编辑，使用异步 REST 与 CLI 运行。