conversation-patterns
面向人机交互的对话模式设计资料，涵盖轮流发言结构、修复序列、共识建立与常见对话结构模式，强调主动设计而非依赖模型默认行为。
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 10-19 00:11
设计与创作
20,193 个结果
liquid-glass
面向 macOS/iOS 原生应用开发的技能，指导开发者按 Apple Liquid Glass 设计语言与 Human Interface Guidelines 构建 SwiftUI 界面，涵盖三层模型、五项原则、材质与玻璃效果 API、组件模式、颜色、字体、间距、SF Symbols、动效及无障碍适配。
design-archivist
一个长期运行的设计人类学技能，通过大规模分析真实案例（500-1000个）构建视觉数据库，提取配色、字体、布局等模式，适合多日设计研究与竞品视觉分析。
pandastudio
PandaStudio 是一款桌面视频编辑器，面向 YouTube、Shorts、TikTok、Reels、LinkedIn 以及 Loom 风格内容。该技能通过 MCP 工具或 pandastudio CLI（本地 HTTP 接口）让智能体在编辑器内执行剪辑操作，覆盖转写、配音、音频清理、渲染图形、人脸追踪与自动重构、素材放置、动态图形与短视频批量生成等约 240 个动词（命令）。需要 @writepanda/cli 或 @writepanda/mcp 1.15.0 及以上版本，原生动效功能（关键帧、变速、蒙版、调整图层）需要应用 2.0。使用前须检查授权与工作区状态；部分功能受套餐与试用状态限制，删除等破坏性操作需用户在应用内确认。
logo-designer
Logo Designer 是一个用于从项目上下文中生成专业 SVG 徽标的技能（Skill）。它会自动分析当前项目，识别产品身份、已有品牌资产和项目类型，然后围绕产品生成一套完整的 SVG 品牌文件，共 7 个变体，外加一个自包含的品牌展示 HTML 页面。输出文件包括标准图形标记、完整组合、纯文字字标、应用图标、favicon、白色版和黑色版。该技能采用探索与执行加复核循环的架构，由品牌研究、SVG 生成和 SVG 校验等子代理配合完成，并设有默认质量要求，确保所有产出专业、可直接用于生产、优雅且精致。适用于产品标记、字标、图标和 favicon 的制作。
system-design
System Design 是一个用于系统设计面试与方案推演的编排型技能：把模糊需求逐步推导为可论证、可压测的架构，强调按约束推理而非背诵架构图，并可调用多个构建块技能细化各组件。
scenario-patina-retexture
用于通过 Scenario MCP 服务器，用 PATINA PBR 材质为已有 3D 资产重新贴图：将 GLB 或 Blender 场景中扁平或占位材质按物理表面分组，为每组生成无缝 PATINA 材质，并把五张贴图接入 Blender 材质，保持几何不变。
brand-name-generator
用于为公司、产品或应用生成品牌名称的技能，提供多种命名策略、可品牌化评分（记忆度、可读性、拼写难度、独特性）以及域名可用性检查，并可按行业、关键词与约束快速产出候选名称。
rebranding
一个品牌重塑策略技能，帮助品牌诊断为何需要改变、界定应改与应保留的部分、构建新品牌方向并规划过渡。适用于用户提出“rebrand”“rebranding”“brand refresh”等需求时。
speckit-tasks-zh
基于 speckit 工作流的任务生成技能：依据 plan.md、spec.md 及可选的 data-model.md、contracts/、research.md 等设计文档，生成依赖有序、按用户故事组织的可执行 tasks.md 任务清单。
presentation-generator
Presentation Generator 是一个用于生成新粗野主义（neobrutalism）风格演示文稿的技能，采用 Agency 品牌配色，支持 ASCII 艺术装饰。它可将 JSON/YAML 内容转换为交互式 HTML 演示文稿，也可通过 Playwright 导出单页 PNG（1920x1080）或多页 PDF。生成的 HTML 具备导航圆点、键盘导航、平滑滚动、Intersection Observer 高亮当前页等交互特性，并针对 16:9 屏幕优化。内置标题页、内容页、双栏页、代码页、数据页、网格页、ASCII 艺术页、图片页等多种幻灯片类型，并提供 Markdown 转幻灯片脚本。适合技术分享、工作坊总结等场景，需 Node.js 18+ 与 Playwright。
eachlabs-video-edit
EachLabs Video Edit 是 EachLabs/skills 中的一个视频编辑技能，通过 EachLabs Predictions API 调用 25 个以上 AI 模型，对已有视频进行编辑、变换、扩展、放大与增强。它覆盖视频扩展、唇形同步与说话人头像、视频变换、放大与增强、音频与字幕、视频翻译、动作迁移、视频换脸等多种处理能力，例如 Veo 3.1 扩展、Sync Lipsync v2 Pro 唇形同步、Topaz 视频放大、自动字幕、Heygen 视频翻译等。使用时需设置 EACHLABS_API_KEY 环境变量，通过 GET 模型接口获取 slug 并校验 request_schema，再以 POST 创建 prediction 并轮询状态，最终从响应中提取输出视频 URL。
add-model-provider
为 LobeHub 添加 AI 模型供应商的技能，覆盖运行时集成、模型卡、配置、品牌、文档与验收流程；也适用于现有供应商补充模型、图标映射与排序调整。
roblox-animation
用于构建或调试 Roblox 角色动画、IK 姿势、动画标记事件以及 UI 或物体补间动画的技能，覆盖移动、表情、动作混合与定时事件。
open-pencil
OpenPencil 为 .fig 设计文件与正在运行的 OpenPencil 编辑器提供 CLI 与 MCP 服务器。可查看结构、查询节点、分析设计令牌、导出 PNG/SVG/PDF/JSX，并通过 Figma Plugin API 兼容的 eval 修改设计。支持应用模式与无头模式。
product-photo-studio
Product Photo Studio 是 Picsart gen-ai CLI 的一个技能，用于通过 AI 转换产品照片，覆盖六种模式：批量换背景、场景合成、季节主题、变体生成、批量重拍和产品样机。适合电商目录、市场平台、广告和营销活动使用。
kicad-symbol
该技能用于让 LLM 依据多种数据源生成符合 KLC 标准的 KiCad 符号，并支持合规性校验。
eachlabs-face-swap
基于 EachLabs Predictions API 的人脸替换技能，可在图片或视频中把目标素材的人脸换成源人脸。需配置 EACHLABS_API_KEY，支持 AI Face Swap V1、Eachlabs Face Swap、旧版 face-swap-new 及 faceswap-video 等模型，也提供基于 GPT Image 的提示词式替换方案。
scenario-video-editing
Scenario 平台上的视频后期编辑技能，通过 MCP 调用工具模型对已有素材做剪辑、调色、LUT、颗粒、缩放、拆分、抽帧等处理，而非重新生成视频。
generate2dsprite
generate2dsprite 是一个面向游戏开发的 2D 美术资源生成技能，属于 0x0funky/agent-sprite-forge 技能集。它用于制作可直接用于游戏的 2D 角色、生物、道具、图标与特效，输出形式包括主静帧（master still）、精灵表（sprite sheet）或动画片段（animation clip）。其核心思路是按游戏中的真实显示尺寸、镜头与风格生成尽可能小的资源包，并让游戏逻辑（碰撞、伤害、时序）与美术彼此独立。它默认以图像生成为美术来源，可调用已配置的 API（如 OpenAI、Google Gemini、xAI、BytePlus Seedream、fal.ai）或本地图像工具，并把所用路线（route）明确记录与回复。美术完成度默认是 HD（全彩、干净 alpha），仅当用户要求时才使用像素风。角色流程强调先批准一张主静帧，再基于它生成每个动作的图生视频片段；精灵表主要用于特效、图标和道具。技能包含一系列 Python 工具脚本，用于规划资产、质检原始表、抠图切片对位、按游戏尺寸缩放、构建带时序与事件的片段、导出到引擎，并产出 QA 报告与溯源信息。命令需在项目根目录执行，要求 Python 3.10+、numpy 与 Pillow（推荐 scipy）。
ux-writing
UX Writing 是一项面向数字产品的界面文案（微文案）写作技能，帮助设计者和写作者创建以用户为中心、清晰且无障碍的界面文本。它提供了一套完整的框架、模式与最佳实践，覆盖按钮、标签、标题、表单、错误提示、通知、成功消息、空状态和引导流程等常见界面元素。该技能强调四条核心质量标准：有目的性、简洁、口语化和清晰，并给出具体的写作规范，如每行 40-60 字符、使用主动语态、避免术语和歧视性语言、面向用户收益而非功能等。它还系统整理了各类 UX 文本模式，包括标题、按钮与链接、错误消息（验证错误、系统错误、阻断错误、权限错误）、成功消息、空状态、表单字段和通知，并配有正反示例。此外，技能涵盖大小写、数字与日期、时态、缩写等格式与风格约定，以及语气（tone）如何随用户情绪和内容类型自适应调整。编辑流程分为有目的性、简洁、口语化、清晰四个阶段，并包含无障碍写作原则和基于研究的文本基准（如句子长度、理解率、阅读水平）。
design-patterns
面向 Java 的设计模式参考技能，提供工厂、建造者、策略、观察者、装饰器等常见模式的现代示例，并说明何时选用哪种模式。
tshirt-design-generation
tshirt-design-generation 是 eachlabs/each 系列技能，调用 each::sense AI 模型生成可用于印刷的 T 恤与服装图案，覆盖图形、字体、复古、极简、插画、乐队、体育、趣味梗图与抽象艺术等风格，输出支持透明背景 PNG，适配丝网印、DTG、热升华、热转印与刻字膜等工艺。
canvas-design
canvas-design 是一个用于创作视觉艺术作品的技能，输出 .png 与 .pdf 格式的设计作品。当用户要求制作海报、艺术作品等视觉内容时使用。其流程分为两步：先创建一份设计哲学（.md 文件），描述一种通过形式、空间、色彩、构图、图像、图形、形状、图案以及极简文字来表达的美学运动；再将该哲学在画布上视觉化，生成以视觉设计为主、文字为辅的成品。该技能强调视觉表达、空间沟通与艺术诠释，要求文字极简、仅作视觉元素，并反复强调作品应呈现出手工精雕细琢、出自顶尖专家之手的质感。最终输出单个可下载的 .pdf 或 .png 文件，以及作为 .md 文件的设计哲学。