brainstorm-to-issue
将头脑风暴或对话中讨论出的问题、需求整理为“意图问题（intent issue）”并提交到问题追踪器的 AI 技能，便于先记录意图、日后再实现。
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 11-03 00:11
通用与其它
53,546 个结果
takt-task-builder
用于创建和编辑 TAKT 的 tasks.yaml 任务元数据与任务目录（.takt/tasks/{slug}/order.md）的技能，可生成符合 TaskRecord 架构的 YAML 条目、编写 order.md 任务规格书，并校验状态迁移规则。
adr-backfill
adr-backfill 是一个用于追溯记录过去已做出但从未写成 ADR 的架构决策的技能。它通常由 /doc-audit 的 BACKFILL-ADR 行或用户回忆触发，要求至少两个独立证据定位符，并强制在正文中加入诚实声明，明确标注该记录为事后补写。
c4-model
c4-model 是一个用于在编写 ADR 时创建或更新 C4 架构图的技能，基于 LikeC4 生成符合 Simon Brown 规范 C4 的模型与视图。默认产出 Context 与 Container 视图，可选 Deployment 视图，并拒绝超出规范 C4 的 LikeC4 特性。
memory-system-v2
Memory System v2.0 是面向 AI 智能体的轻量文件化语义记忆系统，用纯 bash + jq 实现，支持捕捉学习、决策、洞察、事件、互动五类记忆，重要性评分与标签管理，搜索平均低于 20ms，并可自动把每日记忆整合为周报。
electronics-supply-chain
面向电子制造供应链的专家技能，用于优化全球供应网络、管理半导体与元器件采购和配额、处理PCB组装与交期规划，并应对元器件分配等电子制造特有挑战。
route-optimization
面向配送与运输场景的路线优化技能，帮助解决旅行商问题（TSP）与各类车辆路径问题（VRP），在容量、时间窗、多仓库等约束下降低运输成本、缩短行驶距离并提升车队利用率。
android-compose-performance
用于分析和优化 Android 应用中 Jetpack Compose 的重组、布局、滚动、启动与渲染性能的技能，适用于 Compose 性能问题、重组过多、LazyColumn 卡顿等场景。
assignation-refere-communication-associe-selim-brihi
用于起草法国商事法庭紧急审理程序（référé）传唤状的技能，依据《商法典》第L.238-1条，帮助股东请求法院命令公司管理人员向其通报公司文件。
skill-optimizer-lawvable
skill-optimizer-lawvable 是一个用于自我改进技能（skill）的指南：分析当前工作会话，根据用户纠正、成功反馈和边缘情况，向技能提出改进建议。支持 self-improve 系列命令，包括指定技能、开启/关闭自动模式、查看状态与修改历史。
boris-prompts
Boris 风格提示词撰写技能，用于为任意 LLM 或 AI 助手（包括 Claude、Claude Code、ChatGPT、Gemini、Cursor、Windsurf、Copilot 及各类编程/对话智能体）编写高质量提示词。该方法论来自 Boris（Anthropic，Claude Code 创作者）在“Pro Tips & Tricks”演讲中分享的思路。它的出发点是：多数用户的提示词太长、过度规定，却缺少真正关键的东西——反馈闭环、规划步骤和合适的锚点。Boris 的做法与之相反：保持提示词简短，让模型自主探索，给它自我验证的方式，并把可复用上下文沉淀到文件中而非反复粘贴。这些原则最初为 Claude Code 设计，但适用于任何现代 LLM。该技能会在用户要求撰写或改进提示词、用自然语言描述任务、粘贴过长提示词寻求优化，或询问“该怎么措辞”时触发。它不适用于营销文案、面向用户的界面文字，或图像生成模型的提示词。
install-script-generator
用于为软件或库生成跨平台安装脚本的技能：产出可通过 curl/wget 一行命令运行的独立 install.sh，自动检测操作系统、架构与包管理器，并可选生成 Windows 的 install.ps1。
brainstorming
brainstorming 是一个在创意工作开始前使用的提问式技能，通过协作对话把模糊意图转化为共识，适用于创建功能、构建组件、添加功能或修改行为之前。
in-your-own-words
in-your-own-words 是一个用于复述用户目标的技能：它要求以你自己的话重新表述你所理解到的用户目标，以及用户试图解决的问题。该技能来自 mariusflorescu/pstack-t3，可通过 /in-your-own-words 调用。
gemini-token-optimization
优化委托给 Gemini CLI 时的 token 用量，涵盖 token 缓存、批量查询、模型选择（Flash 与 Pro）和成本追踪，适用于规划大规模批量操作与关注成本的场景。
ask-user-question
Ask User Question 是一个 MCP 工具，通过 UI 弹窗向用户提问并获取回答，适用于任务开始前的澄清、偏好收集与操作确认。注意：用户看不到 CLI 或终端输出，必须调用该工具才能让用户看到问题。
review-changes
一个用于代码变更审查的多智能体技能：两名高级工程师独立审查、互相质疑并汇总问题，团队负责人输出合并报告；支持本地分支与 GitHub PR 两种模式。
screenshots
这是一个用于自动截取受近期改动影响组件截图的技能，支持从运行中的应用或 Storybook 中截图，也可按自定义指令访问页面并执行操作后截图。依赖 Playwright CLI。
digital-eguide
digital-eguide 是一个生成两页式数字电子指南预览的技能：左侧封面、右侧内页跨页，采用生活方式创作者的排版语气，强调留白、衬线展示标题与克制的分栏节奏。
pead-screener
PEAD Screener 是一个用于筛选财报后跳空高开股票、识别 PEAD（财报后漂移）形态的技能，通过周K线分析检测红K回调与突破信号，支持两种筛选模式并输出 JSON 与 Markdown 报告。
to-issues
to-issues 是一个技能，用于把计划、规格或 PRD 拆分为项目问题追踪器中可独立领取的任务，采用贯穿各集成层的 tracer-bullet 垂直切片方式。适合把规划文档转化为可实施、可合并的具体工单。
pp-whoop
pp-whoop 是用于 Whoop 的 Printing Press 命令行工具技能，通过 whoop-pp-cli 二进制读取睡眠、训练、生理周期、恢复、用户资料及合作方数据，支持代理模式、字段筛选与多种输出方式。
sequential-thinking
Sequential Thinking 是一个用于结构化问题求解的技能，把复杂问题拆解为可修订、可分支的思考步骤，适用于多步分析、规划与假设验证。可通过 MCP 工具或可选 Python 执行器运行。
dm-script-writer
设计从评论或资料领取请求进入沟通的私信脚本。