ui-tokens
用于在 StyleSeed 设计系统中查看、添加或修改设计令牌（design tokens）的技能，主要面向 Tailwind v4 与 CSS 变量体系，负责同步 tokens/*.json 源文件与 css/theme.css 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 11-05 00:16
通用与其它
53,583 个结果
wrike-automation
通过 Rube MCP（Composio）的 Wrike 工具包自动化 Wrike 项目管理：创建任务与文件夹、管理项目、分配工作并跟踪进度，使用前须先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具结构。
oracle
Oracle 是面向 AI/ML 系统设计与评估的智能体技能，覆盖提示词工程、RAG 架构、智能体与工具模式、LLM 安全护栏、评估框架、MLOps 与成本优化，按 ASSESS、DESIGN、EVALUATE、SPECIFY 流程产出设计与评估方案。
progress
Progress 是一个用于管理仓库本地计划、任务队列、续接、交接、状态与持久目标契约的智能体技能，需在用户显式调用 $progress 或已建立的目标契约需要恢复时使用。
preqstation
PREQSTATION 代理端生命周期技能：从 PREQSTATION 拉取任务，执行工作，并将更新与结果回推到其 API。需配合单独的 PREQ CLI/OpenClaw 运行时做调度与启动编排，支持 MCP 远程端点或 shell 辅助模式。
baokuan-title-generator
科技、AI、互联网领域的公众号爆款标题生成器：输入文章、内容或主题后，先建内容简报，再用多种方法批量生成候选标题，逐条评分、标注风险、按用途分角色推荐，并给出 A/B 测试建议。
obspy
ObsPy 是用于地震学数据处理的 Python 库，支持读取 MiniSEED、SAC 等地震波形格式，进行去趋势、滤波等时间序列处理，从 FDSN 服务获取波形、台站元数据与地震目录，并可去除仪器响应。
biology-tutor
面向生物学科学习的技能，可用于整理学习笔记、解题与概念讲解，覆盖细胞生物学、遗传学、生态学、解剖学与进化等主题，并提供思维导图、示意图和公式等辅助表达。
forward-message
用于在 Telegram 聊天之间转发或转送消息的技能，支持单条与批量转发。使用前需存在指定会话文件，否则先运行 /tlg:setup。通过命令行脚本按来源聊天、消息 ID、目标聊天执行转发。
prima
Prima 是基于 playwright-cli 的 AI 浏览器操作层，通过 npx prima-cli 用自然语言驱动网页应用、验证行为、填表与读页。它复用已打开的会话与页面研究缓存，比手动操作更省 token。需 Node.js 22+ 并配置 AI 模型环境变量，不启动浏览器。
duckdb
DuckDB 是进程内分析型 SQL 数据库管理系统，面向快速 OLAP 查询，与 Python 数据生态高度互通，可直接查询 Pandas、Polars 数据及 Parquet、CSV 文件，也可持久化到 .db 文件。
sc-log-fix
sc-log-fix 是 superclaude 中的日志分析与迭代修复技能，可从文件、Docker、systemd、PM2 等来源收集日志，聚类错误、定位根因，并在用户确认后交互式修复，同时把成功修复模式存入知识库。
first-principles
第一性原理思维技能，用于从根本重新检查一个设计、需求或做法是否成立。它主张拿掉惯例和类比，回到目的与限制，判断某事物该不该存在、有没有更简单的方案。核心流程包含六个阶段：阶段0先质疑需求本身（删除优先），尝试彻底删除该需求，能删则删，删不掉再加回；阶段1识别问题本质，剥离实现细节找到核心问题与成功标准；阶段2挑战所有假设，列出显性与隐性假设并逐一检验；阶段3确立不可再分解的基本事实（物理/数学约束、业务不变量、用户根本需求）；阶段4从基本事实向上推理，构建最小可行方案并只添加必要部分；阶段5验证推理链，回溯每个设计决策是否可追溯到根本需求。适用于用户质疑现有设计、要求从零思考或挑战假设时，例如评估架构是否真正最优、质疑可能不适用当前情境的“最佳实践”、打破传统方案不足的僵局、做有长期影响的基础决策、挑战遗留系统中的继承假设、设计新系统时避免照搬既有模式，以及质疑某个需求或步骤是否根本不该存在。技能还提供常见模式识别（复杂度陷阱、类比陷阱、遗留陷阱）、与其他思维工具（权衡分析、5个为什么、事前验尸、假设检验）的配合方式，以及结构化的输出格式。限制方面：它不会全盘否定现有方案，不会对每个决策都无限投入时间（应保留给重要选择），不会为追求理论纯粹而忽略实际约束，也不保证给出“最佳”方案，只是揭示更好的推理过程。
dev-context-multi-repo
用于构建多仓库上下文中枢与编译型 Markdown 知识地图的技能，适合盘点仓库组合、组装可供 LLM 使用的跨仓库知识库。
skillify
Skillify 是一个把当前会话中的可重复流程捕获并写入可复用 SKILL.md 技能文件的工作流技能，可在流程结束时调用，并可选传入流程描述。
crap-analysis
用于分析 .NET 项目的代码覆盖率与 CRAP（Change Risk Anti-Patterns）分数，识别高风险代码。基于 OpenCover 格式的覆盖率数据，配合 ReportGenerator 生成含风险热点的 HTML 报告，并可用于 CI/CD 覆盖率门槛设置。
dotnet-ado-publish
dotnet-ado-publish 是一个 Azure DevOps 发布管道技能，面向 .NET 项目：支持 NuGet 推送到 Azure Artifacts 与 nuget.org、通过 Docker@2 构建并推送容器镜像到 ACR，以及用 PublishPipelineArtifact@1 暂存流水线产物和搭建多阶段发布流水线。
dotnet-maui-aot
面向 .NET MAUI 的 iOS 与 Mac Catalyst 原生 AOT 编译技能，涵盖编译流水线、发布配置、体积与启动优化、库兼容性缺口、裁剪与测试方法。
dotnet-uno-targets
面向 Uno Platform 应用的分目标部署指南技能，覆盖 WASM、iOS、Android、macOS Catalyst、Windows、Linux 与嵌入式目标，讲解各平台的项目配置、调试、打包分发、AOT/裁剪影响与平台差异，并列出常见坑点。
local-tools
关于 .NET 本地工具（local tools）的实践指南，讲解如何用 .config/dotnet-tools.json 清单管理与按仓库固定版本的 CLI 工具，适用于团队统一工具链和 CI/CD 场景。
mailpit-integration
在 .NET Aspire 本地开发中集成 Mailpit 进行邮件测试的技能：用容器捕获所有外发邮件而不真正发送，并可通过网页界面或 API 查看与校验。
skills-index-snippets
用于维护 .NET 技能索引与市场功能的代码片段与模板，帮助在 AGENTS.md / CLAUDE.md 中加入任务到技能的路由索引，便于编码助手按名称调用技能与智能体。
ffmpeg
FFmpeg 是一个通过 ffmpeg 与 ffprobe 在本地对音视频文件进行探测与转换的 CLI 技能，调用方式为 /ffmpeg。它支持读取媒体元数据、按时间区间裁剪片段、转码容器与编解码器、顺序拼接多个片段、提取音频、截取单帧缩略图以及生成 GIF 预览。该技能强调先探测再修改、默认不覆盖原文件、仅使用预定义命令模板，适用于本地媒体文件的检查与处理，不适用于 AI 图像或视频生成、UI 或布局设计、网络下载以及广播或流媒体管线。
justin-sun-x-catalyst
将 Justin Sun（@justinsuntron）公开 X 帖文转化为短期加密、加密股票及相关美股催化剂观察名单的决策支持工具，输出市场背景而非投资建议、推荐或下单指令。