puzzle-activity-planner
根据活动描述、受众与目标，规划课堂、派对、团建等场景的谜题活动方案，输出含预配置生成链接的活动计划，链接内嵌主题内容参数，可一键生成现成谜题。
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 11-15 00:13
通用与其它
53,828 个结果
squirrel
Squirrel 是一个覆盖全周期的 AI 编程技能，支持 9 种 AI 编码代理，能自动识别项目状态（全新、进行中、成熟或定向修复）并据此调整 8 阶段工程流程，完成规划、编码、测试、修复、优化与文档撰写。
ui-update
用于在项目中更新 StyleSeed 引擎的 Claude Skill，可检测过时的引擎文件并安全地执行更新。会扫描 DESIGN-LANGUAGE.md、CLAUDE.md、skills、theme.css、.cursorrules 等文件并提示更新。
howard-marks-most-important-thing
将霍华德·马克斯《最重要的事》投资理念转化为可执行的分析流程，用于评估股票、识别风险与判断买卖时机。强调必须同时运用全部维度，而非单一视角，并给出结构化的七步股票评估输出格式与四条常见查询的应对方式。
action-queue
Action Queue 是受《模拟人生》启发的任务调度机制：把多个动作按顺序排队并依次执行。它追踪待办意图而非历史记录，支持紧急插入、取消、重排、暂停与恢复，并可通过对象广告与评分自动绕开障碍选择替代方案。
bootstrap
MOOLLM 的启动与定向技能，在会话开始时“唤醒”并预热上下文。它按顺序读取 hot.yml、skills/INDEX.yml 与基础文件，探测环境、识别平台驱动，初始化 .moollm/ 草稿区并维护日志与上下文清单。
budtender
Budtender 是一个大麻专业调酒师技能，继承 bartender 的全部能力，并增加大麻品种、萜烯、食品和卷制等专业知识。它提供推荐品种、解释萜烯、描述效果、比较品种、建议剂量、卷制、装斗、准备食品、检查证件、讲解菜单等方法，同时包含负责任服务功能，如评估状态、安抚不良体验、处理过量反应、建议 CBD、鼓励进食和安排安全出行。默认不销售酒精饮品，仅限成人，禁止硬性毒品，强调安全负责任使用。
buff
buff 是 moot 模拟系统中的临时效果系统，把增益与诅咒统一为 buff：所有效果都作用于角色，可叠加、限时、带来源。支持数值、语义与混合效果，并通过标签交互。
container
MOOLLM 中的容器（Container）机制：用 CONTAINER.yml 定义不可导航但可被子目录继承的中间作用域，灵感来自 OpenLaszlo 的 <node>。子房间自动继承共享属性，可覆盖或合并，适合迷宫规则、角色类别、物品分类等场景。
context
MooLLM 的运行时上下文对象 world，即“从闭包内部看到的世界”。它向编译后的闭包传递标准键、扩展键、技能状态命名空间与工具函数，并同时生成 JavaScript 与 Python 双运行时版本。
empathic-expressions
Empathic Expressions 是 MOOLLM 的一项技能，用于跨语言理解用户意图并生成正确代码，支持 SQL、Python、JavaScript、YAML、Bash 等，强调宽容解释与温和教学。
empathic-templates
Empathic Templates 是 MOOLLM 提出的模板方案，用 LLM 理解语义意图来实例化模板，而非机械字符串替换。它支持 {{variable}} 等基础槽位，以及 {{describe_X}}、{{summarize_Y}}、{{generate_Z}} 等语义槽位，并区分元注释与具体注释。
evaluator
evaluator 是 moollm 中的独立评估环节：委员会的输出会被送到没有辩论上下文的新模型实例，仅依据评分标准与最终产出打分，减少委员会钻评分空子的可能。
leela-ai
Leela AI 的 MOOLLM 技能，面向制造业智能，将 Drescher 图式机制与神经符号视觉结合，用于工厂安全监控、流程优化、预测性维护与 DevOps 自动化。
mooco
MOOCO 是一套面向 MOOLLM 技能的自定义编排器设计说明，围绕“创造性计算之上的确定性编排”展开，定义技能安全、可预测运行所需的接口与期望，涵盖上下文控制、工具边界、事件发射、技能隔离、流式会话、执行模式、安全审查及分层存储等设计方向。
mooco-mirror
MOOCO Mirror 是面向 MOOCO 会话的反思与对照技能，用于并行内省，并跨编排器比较 MOOCO 与 Cursor 的编排决策、上下文组装和工具执行。
plain-text
MOOLLM 的纯文本存储理念：重要数据以人类可读的 Markdown、YAML 等文本文件保存，强调持久性、无锁定、Git 友好与 LLM 原生，便于检查、搜索、对比和追踪。
plan-then-execute
plan-then-execute 是一个带人工审批门的两阶段执行技能：先隔离生成计划，再严格按冻结后的步骤序列执行，防止工具输出篡改后续动作。
play-learn-lift
Play Learn Lift（简称 PLL）是 MOOLLM 方法论的核心技能，主张从好奇心出发，经由探索、学习到分享教学的三个阶段循环。它鼓励先动手尝试（PLAY），在重复中识别模式（LEARN），再把经验沉淀为可复用的教程、模板或脚本并分享给他人（LIFT）。该方法论强调低门槛、高上限、宽路径，认为错误是学习数据，一切可回滚，并借助 git 与追加式日志保证实验安全。
protocol
MOOLLM 的协议命名体系，把 Minsky 的 K-line 概念落地为可检索的大写连字符符号，用于激活一整套知识、技能与行为模式。
prototype
MOOLLM 中的原型继承技能，主张“对象皆由原型克隆而来，而非由类实例化”。它借鉴 Self 语言，用槽、委托与克隆组织对象，并通过 PROTOTYPES.yml 让文件系统按顺序解析原型，实现多父级继承。
return-stack
Return Stack 是 MOOLLM 中的导航历史机制，把走过的房间记录为可操作的返回栈，类似浏览器历史或调用栈。提供 ENTER、BACK、FORWARD、HISTORY、BOOKMARK、GOTO、STACK、FORK 等命令，支持书签与并行探索。
skill-development
Skill Development 是面向 Claude Code 插件开发的技能（skill）编写指南，用于指导开发者创建、组织和改进插件中的技能。它说明了技能是由必需 SKILL.md 与可选捆绑资源（scripts、references、assets）组成的模块化自包含包，可用于提供专业工作流、工具集成、领域知识、捆绑资源及可视化输出。该技能解释了技能与命令共享同一底层机制（Skill tool），以及在需要脚本、引用或示例时选择技能形态的理由；还说明了技能优先级（企业 > 个人 > 项目 > 插件）与命名防冲突建议。文档系统梳理了 YAML frontmatter 元数据与可选字段（如 allowed-tools、context、agent、skills、user-invocable、disable-model-invocation、model、hooks、argument-hint）、渐进式披露的三级加载机制、动态内容替换（$ARGUMENTS、${CLAUDE_SESSION_ID}、${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}）与命令注入语法，并给出六步创建流程、写作规范与验证清单。适用于为 Claude Code 插件设计技能、优化技能描述与触发词、管理上下文预算与压缩后重新发现的场景。具体收费与平台限制暂未提供。
manual-branch-integrator
Manual Branch Integrator 是一个用于手动整合 Git 分支工作的技能，强调按分支意图而非机械合并来移植、重构或解决冲突，适用于需要审慎处理分支差异的场景。