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找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。

更新于 11-05 00:16

设计与创作

22,056 个结果

ux patterns global

UX Patterns Global 是一个面向开发者的 UX 模式聚合技能，汇集了 UX Patterns for Developers 语料库中的 92 个 UX 模式，帮助开发者在选择、比较或实现 UX 模式时，不依赖记忆猜测，而是基于系统化的工作流找到合适的实现路径。该技能覆盖多个类别，包括表单（26 个）、数据展示（12 个）、导航（11 个）、AI 智能（10 个）、认证（7 个）、内容管理（7 个）、用户反馈（6 个）、社交（4 个）、高级（3 个）、电商（3 个）、媒体（3 个）等。使用流程强调从用户问题、任务流和约束出发，而非直接跳到组件；通过类别、别名和相关模式链接缩小候选范围；在多个模式都适用时先比较权衡；方向明确后安装具体模式技能并依据其参考文件实现；发布前验证无障碍、性能和测试指南。

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autocad-expert

AutoCAD Expert 是一个面向 AutoCAD 工程制图的技能，定位为资深 CAD 绘图员与工程文档专家。它覆盖 2D 精确制图、图层管理、标注（含 GD&T 与常规标注样式）、块创建、注释、图纸布局与打印输出，以及 DWG/DXF/DWF/PDF 互操作性。该技能强调标准先行：先设定绘图单位、图层标准、标注样式与文字样式，再保存为带预设标准的 DWT 模板；制图时要求每个对象放在正确的图层上，使用可复用块而非复制几何；使用注释性标注与文字实现视口自动缩放；并始终考虑最终打印/发布输出，发布前检查打印预览。其工作方式围绕图层命名规范（前缀-专业-类型-状态，如 A-WALL-CONSTR）、坐标系统（世界/用户坐标系、绝对/相对坐标）、块策略与命令引用（如 L=LINE、PL=PLINE）展开。触发词包括 AutoCAD、工程制图、CAD，可与 Claude Code、Codex、OpenCode、Cursor、Cline 等配合使用。风险提示涵盖单位错误、违反图层标准、爆炸块、孤立 Xref、打印样式不匹配、覆盖原文件、版本降级等问题，并给出对应缓解措施。安装方式为阅读其原始技能文件并按技能安装。

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anti-slop-checklist

anti-slop-checklist 是一份面向 AI 智能体的界面反套路规则清单，旨在防止 AI 生成的 UI 显得通用或具有明显的 AI 痕迹。它要求在交付落地页或任何 AI 生成界面前逐条核对，内容包括：从参考图而非模糊指令出发、优先复用已有区块或完整页面、确保代码片段真实可运行且复制按钮可用、安装命令精确无误、首屏明确工具用途与目标用户、功能文案具体不空泛、禁止编造数据与评价。还要求截图后以资深产品设计师视角评审并给出具体修改。

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ffmpeg video editor

FFmpeg Video Editor 是一个将自然语言视频编辑请求转换为 FFmpeg 命令的助手技能。用户用日常语言描述剪辑需求，它会识别操作类型、提取参数（输入文件、输出文件、时间戳、格式等），并生成对应的 FFmpeg 命令。支持的操作包括：按时间戳剪切/裁剪视频、视频格式转换（mp4、mkv、avi、webm、mov 等）、更改宽高比（16:9、4:3、1:1、9:16、21:9，带黑边填充）、更改分辨率（4K、1080p、720p、480p、360p）、压缩视频（通过 CRF 控制质量）、提取音频（mp3、aac、wav、flac、ogg）、移除音频、变速（加速/慢动作）、转换为 GIF、旋转/翻转、提取截图/帧、添加水印/Logo、烧录字幕、合并/拼接多个视频。生成命令时默认包含 -y（覆盖）和 -hide_banner，若未指定输出文件名会按操作自动命名。

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nano-banana-pro

nano-banana-pro 是一个通过 Gemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro）生成或编辑图像的工具，来源于 thinkfleetai/thinkfleet-engine。它提供随附脚本用于图像生成和编辑：可用提示词生成图像，也可对单张图像按指令编辑，还支持最多 14 张图像的多图合成。脚本支持指定输出文件名与分辨率（1K 默认、2K、4K），可通过命令行参数传入提示词、输入图像和分辨率。使用前需配置 GEMINI_API_KEY 环境变量，或在 ~/.thinkfleetbot/thinkfleetbot.json 中设置相应 apiKey 或 env.GEMINI_API_KEY。脚本会输出 MEDIA: 行，便于 ThinkFleetBot 在支持的聊天平台上自动附加图像；同时建议文件名加入时间戳，且不要回读图像，只报告保存路径。

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openai-image-gen

OpenAI Image Gen 是一个通过 OpenAI Images API 批量生成图像的脚本工具。它会自动采样生成一组“随机但有结构”的提示词（prompt），并调用 OpenAI 图像模型渲染出图片。工具支持多种模型，包括 GPT image 系列（gpt-image-1、gpt-image-1-mini、gpt-image-1.5）、DALL·E 3 和 DALL·E 2。运行后会在输出目录生成图片文件、记录提示词与文件映射关系的 prompts.json，以及用于预览的 index.html 缩略图画廊。脚本会根据所选模型自动选择合适的默认参数，并提供 --count、--prompt、--size、--quality、--model、--out-dir、--background、--output-format、--style 等命令行选项。

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sweety-image-art-direction

该技能用于图像美术指导：在用户主动选择或明确指定时，将人像、现实场景、实物、海报、信息图和手绘等需求转化为可观察、可核对的画面条件，并组织提示词、运用参考图、按轮次修正成图。它强调保留指定画风与主体特征、先建立完整形体与连续明暗及观看主次，再处理材质与局部细节，以减少稀碎感、塑料感、假光影和模板化处理。仅手动触发，题材词不会自动触发；用户只要提示词时不生图，实际生图或编辑依赖宿主已提供并获得授权的能力，缺失时交付提示词或方案并说明未完成部分。

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