algorithmic-art
基于 p5.js 的算法艺术生成技能：用带种子的随机性与可交互参数探索创作生成艺术，产出算法哲学 .md、可交互查看器 .html 与生成算法 .js。
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 11-04 00:13
设计与创作
21,933 个结果
slack-gif-creator
Slack GIF Creator 是一个用于制作适配 Slack 的动画 GIF 的工具包，提供 Slack 尺寸与参数约束、校验工具以及动画概念知识。它基于 Python 的 PIL 等库，通过 GIFBuilder 组装帧并优化，配合 validators 检查是否符合 Slack 要求，并提供缓动函数与常用绘图辅助函数。适用于用户需要生成表情或消息用动画 GIF 的场景。
theme-factory
Theme Factory 是一个用于为各类产出物（如幻灯片、文档、报告、HTML 落地页等）应用主题样式的工具包。它提供一套精心挑选的专业字体与配色主题集合，每个主题都包含协调的调色板（带十六进制色值）以及适用于标题和正文的字体搭配，并具有适配不同场景与受众的独特视觉风格。目前内置 10 个预设主题，包括 Ocean Depths、Sunset Boulevard、Forest Canopy、Modern Minimalist、Golden Hour、Arctic Frost、Desert Rose、Tech Innovation、Botanical Garden 和 Midnight Galaxy，均展示在 theme-showcase.pdf 中。使用时先展示主题展示文件供用户浏览，询问其选择，待用户明确确认后，读取 themes/ 目录中对应主题文件，将指定的颜色与字体一致地应用到产出物上，并确保对比度与可读性。若现有主题均不适用，还可根据输入生成自定义主题，赋予描述字体/配色含义的名称，生成后展示供审核，确认后再应用。
etsy-product-detail
Etsy 商品详情抓取技能：输入 Etsy 商品链接，返回 listingId、标题、当前价与原价、货币、图片、店铺、评分、收藏数、描述、变体等完整详情。基于浏览器读取页面已展示数据，需应对 DataDome 反爬。
vertically-sliced-feature-modules
一种“按功能纵向切片”的模块架构方法：以能端到端拥有自身实现的业务能力为单位组织代码，保持高内聚与清晰的依赖方向，适用于功能与包的设计、迁移和评审。
video-prompt
video-prompt 是用于短剧生成流程的提示词规范：根据单个分镜段落的描述、氛围与时长，产出按时间分段、段内可切镜的 video_prompt，包含人物、场景、道具的 @ 引用与时间轴规则。
og-image-creator
og-image-creator 是一个通过先分析代码库、理解路由与品牌身份，再用 Playwright 和现有组件为各页面生成契合品牌 Open Graph 图片的技能。
pstack-principle-exhaust-the-design-space
该技能名为“Exhaust the Design Space（穷尽设计空间）”，属于 pstack 原则系列，来自 christofferbergj/agent-skills。它适用于面对代码库中没有先例的全新 UI 交互或架构决策时，通过构建 2-3 个相互竞争的方案原型并进行并排比较，来辅助决策。该技能同样适用于用户体验依赖“感觉”而非逻辑的产品设计决策。资料未提供具体安装命令、代码示例、收费信息或详细使用步骤。
pstack-principle-experience-first
该技能是一套面向产品、用户体验与功能范围取舍的决策原则，核心是“体验优先”：当实现便利与用户愉悦冲突时选择后者。它要求每个功能、控件和选项都应有充分理由，主张少而精（三个打磨完善的功能胜过十个粗糙功能），并建议先用一次性 HTML 原型验证设计再做生产实现，同时把过渡、对齐、间距、反馈和错误状态等细节做对，让功能服务于核心工作流。该原则还把“用户”扩展到所有使用产物的人，包括调用库或内部 API 的同事以及后续维护代码的工程师，要求从他们的视角说明影响。基础性思考决定工作顺序，本原则决定目标。
social-listening
用于监测品牌提及、竞品动态和行业讨论的社媒监听技能，可在网页与社交平台检索信息，并汇总情绪、痛点与行动建议，需配合 Exa、Scrape Creators、ScrapeGraph 等工具使用。
gf-build
GF-Build 是 GateFlow 插件中的并行构建编排技能，用于 SystemVerilog 设计任务。它把设计拆解为独立模块，按依赖关系分阶段并行生成 RTL、运行 lint、集成与验证，并通过缓存跳过未变更文件。
gf-learn
gf-learn 是 GateFlow 插件中的 SystemVerilog 学习模式，用交互式练习与解答评审帮助用户学习 RTL 设计。它可按主题生成由易到难的练习、评审提交的解答、提供渐进式提示，并记录学习进度。
gf-pcb
GF-PCB 是 GateFlow 插件，可从自然语言生成 KiCad 原理图与 PCB，并自动运行 DRC、ERC 与 AI 审查循环，输出原理图、板图、BOM 和验证报告。需本机安装 KiCad 及其命令行工具 kicad-cli。
loom-database-design
面向关系型、NoSQL、时序与数仓系统的数据库模式与数据模型设计技能，覆盖 ERD、规范化/反规范化、索引、迁移、ETL 等主题，示例以 PostgreSQL 为主，原则可推广到其他数据库。
loom-fluxcd
基于 Flux CD 的 Kubernetes GitOps 持续交付工具包，用于声明式部署、Helm Chart 自动化、Kustomize 叠加层与镜像自动更新。
loom-plan-writer
loom-plan-writer 是用于编写 Loom 执行计划的必需技能，帮助智能体设计基于 DAG 的编排计划，包含知识引导与集成验证环节，并利用子智能体与工作树两级并行提升吞吐。
ai-avatar-video
面向 AI 数字人（口播头像）视频的完整方法与 API 工具包，涵盖口播脚本写作、人设选择、多场景拼接、语音与透明背景技巧、UGC 风格策略，以及 Creatify API 自动化生成视频、配音与克隆声音的流程。
creativeclaw-create-reels
将已有长视频转制为指定宽高比的连贯社交短片（Reels），可选字幕。当智能体需要转写、挑选片段、裁切重构图并渲染时使用。它以编辑判断挑选值得保留的时刻，cut_and_reframe_video 仅执行裁切。
creativeclaw-edit-media
Creative Claw 的媒体编辑技能，用于在不重新生成的前提下剪辑已有视频或音频：裁剪、拼接重排、缩放或改画幅、字幕、转写、降噪、合并音视频、添加片头片尾、导出静帧、抠图与放大等。
ai-image-generation
Luxin 的意图命名技能，用于让智能体在无需自带 API Key 的情况下生成图像。通过一条命令自助注册、获取免费预览额度，并使用托管的 Luxin 运行时完成文生图、概念图、产品图等任务，产出可持久访问的媒体 URL。
ai-video-generation
面向智能体的 AI 视频生成技能，通过 Luxin 零配置托管创作运行时，把提示词变成可持久托管的视频，无需自备服务商 API 密钥或本地模型。
diagrammer
diagrammer 可将小型 JSON 规格渲染为整洁的蓝图风格 SVG 图表，适合请求流程、神经网络、Transformer 模块和系统架构等精确技术图，无需打开设计工具。需本地安装后使用。
photoshop-adjustment
photoshop-adjustment 是一个面向 Adobe Photoshop 的调整与批量操作技能，通过 adobepy broker 与 Photoshop 交互。它提供四个工具：batch_play 用于执行原始 ActionDescriptor 的 batchPlay 命令，get_channels 用于列出文档通道（活动通道与组件通道），add_channel 用于创建新的 alpha 通道，remove_channel 用于删除指定名称的通道。该技能适合需要在 Photoshop 中批量处理通道、执行底层批处理命令的自动化场景。
photoshop-image
photoshop-image 是 dcc-mcp/dcc-mcp-photoshop 提供的 Adobe Photoshop 图像级操作技能，用于通过 MCP 方式对 Photoshop 文档执行创建、导出、画布与图像尺寸调整以及图层合并等基础操作。它提供七个工具：create_document 用于按自定义尺寸、分辨率和颜色模式新建文档；export_document 支持导出为 PNG、JPG、TIFF、PSD 格式；save_document 用于原地保存；resize_canvas 在不重采样的情况下更改画布大小；resize_image 对图像进行缩放（会重采样）；flatten_image 将图像拼合为单一图层；merge_visible_layers 合并可见图层。该技能适合需要以程序化、自动化方式批量处理 Photoshop 文档尺寸、格式与图层结构的场景，例如批量导出、统一画布规格或简化图层。资料未提供具体安装命令、依赖要求、收费方式、平台限制及使用示例，这些信息暂未提供。