community-feed
社区信息流技能，提供游标分页、热门算法与互动追踪，适合构建无限滚动社交动态。
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 11-11 00:16
通用与其它
53,731 个结果
geographic-clustering
基于网格的地理聚类技能，以 O(n) 复杂度对海量地理事件分组，支持 medoid 选取作为地图标记，并结合事件密度、情感与时效计算多因子风险评分。
oce-geo-coordination
OpenConstructionERP 中的地理与协调技能：将项目锚定到 Cesium 3D 地球的组合地图，并在协调中心用 AI 做碰撞检测，把模型冲突转为可跟踪的任务。
ux-mobile
面向手机应用的移动端 UX 推理方法，聚焦触控输入、小屏幕、单手操作与单任务聚焦，需配合 ux-first-principles 使用。
command-discipline
Command Discipline 是一套运行 shell 命令的规范：直接执行裸命令，不用装饰性的 echo 标题（如 "=== X ==="）、echo 与命令串联或结尾的 "echo done"，把说明文字放到 Bash 工具的 description 字段。
workos-to-descope
用于指导从 WorkOS 迁移到 Descope 的技能，分 MCP 检查、迁移计划、执行三阶段，先梳理 WorkOS 功能使用情况并生成 MIGRATION-PLAN.md 供审阅，再执行代码迁移。
ai-migration-operating-model
一个用于把代码迁移（语言移植、框架/SDK 升级、服务重写）当作工程体系来运行的技能：先建客观验证（judge），再产出迁移控制包（规则手册、工作队列、评审提示、阶段门），最后用小规模试点验证，不负责大规模批量执行。
knowledge-gardener
knowledge-gardener 是一个用于维护 Open Knowledge Format（OKF v0.1）知识包的技能：扫描一个或多个知识根目录，检测被固定来源已发生漂移的主题，报告漂移情况，并只刷新真正变化的部分、重新固定指纹。
import-todos
import-todos 是一个用于扫描代码库中的 TODO、FIXME 等注释，并将选定项转换为任务文件的技能，适合希望把代码内待办事项转成可跟踪任务的场景。
next-task
next-task 是 taskmd 技能集中的任务推荐技能，用于通过 taskmd CLI 获取下一个建议处理的任务，适合用户询问接下来该做什么或需要任务分配时使用。
biomni
Biomni 是斯坦福 SNAP 实验室开源的生物医学 AI 智能体框架，可自主执行基因组学、药物发现、分子生物学与临床分析等多步骤研究任务，支持代码生成、知识检索与跨领域问题求解。
cirq
Cirq 是 Google Quantum AI 的开源量子计算框架，用于构建、模拟、优化量子线路并可在量子计算机与模拟器上运行，支持 Google、IonQ、Azure Quantum、AQT、Pasqal 等平台，并提供噪声建模与量子实验工具。
deeptools
deepTools 是一套用于高通量测序数据分析的 Python 命令行工具集，可完成 BAM 到 bigWig 的覆盖度转换、质量控制（相关性、PCA、指纹）、热图与轮廓图绘制，适用于 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 等实验。
get-available-resources
该技能用于在计算密集型科学任务开始前检测系统资源，包括 CPU 核心、GPU（NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Apple Silicon Metal）、内存与磁盘空间，并生成 .claude_resources.json 文件及并行、内存、GPU 加速等策略建议，帮助选择计算方案。
medchem
medchem 是一个用于药物发现流程中分子过滤与优先排序的 Python 库，可应用 Lipinski、Veber 等成药性规则、PAINS 与结构警报、复杂度指标和约束条件，对化合物库进行批量筛选与优先级评估。
molfeat
Molfeat 是一个分子特征化 Python 库，统一整合 100 多种预训练嵌入与手工特征器，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为数值特征，用于 QSAR 建模、虚拟筛选和分子机器学习。
qiskit
Qiskit 是开源量子计算框架，用于构建、优化并执行量子线路，可在本地模拟器或 IBM Quantum 等真实硬件上运行，并分析测量结果。支持量子算法、化学、优化与机器学习等场景。
torch-geometric
PyTorch Geometric（PyG）是基于 PyTorch 的图神经网络库，用于图与不规则结构上的深度学习，支持节点/图分类、链接预测、GCN、GAT、GraphSAGE、异构图、分子性质预测、邻居采样与多 GPU 训练等。
torchdrug
TorchDrug 是基于 PyTorch 的药物发现与分子科学机器学习工具箱，用图神经网络、预训练模型和任务定义处理分子、蛋白质与生物知识图谱，覆盖分子性质预测、蛋白质建模、知识图谱推理、分子生成与逆合成规划，含 40+ 数据集和 20+ 模型架构。
transformers
Hugging Face Transformers 技能，用于加载、推理和微调预训练 Transformer 模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频与多模态任务。提供 Pipeline 快速推理、模型加载管理、文本生成、Trainer 微调与分词等能力。
journal
journal 是一个工程日志技能，用于在开发过程中记录重要技术事件、决策、阻塞或进展。依据公开资料，它会把条目写入 ./docs/journals/ 目录，并按计划上下文的报告命名约定组织内容。
core-lifecycle
core-lifecycle 是 duck4nh/antigravity-kit 中的一项技能，用于强制执行六步生命周期，并设置强制检查点与阶段转换标准。
mode-migrate
mode-migrate 是一个用于安全升级依赖、迁移版本或技术栈的迁移模式，强调最小干扰、零数据丢失，要求先评估现状、调研目标版本、识别破坏性变更，再分阶段执行并验证。
mode-xray
Mode XRAY 是 antigravity-kit 中的代码库透视模式，用于交接、新人上手与技术债务可视化。它扫描架构、依赖、环境要求和运行命令，产出含风险与后续步骤的实用交接文档。