protocolsio-integration
这是一个连接 protocols.io API v3 的技能，用于以编程方式管理科学实验方案。支持方案搜索、创建、更新、发布、评论协作、工作区与文件管理，以及实验记录与导出，面向实验室协议管理和科研流程自动化场景。
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 11-14 00:15
通用与其它
53,806 个结果
pytdc
PyTDC（Therapeutics Data Commons）是面向药物发现与治疗性机器学习的开源数据集与基准平台，提供覆盖药物研发流程的 AI 就绪数据集、标准化评测指标、数据划分与分子 oracle，支持单实例、多实例预测与生成三类任务。
shap
SHAP（SHapley Additive exPlanations）技能，用于机器学习模型的可解释性与解释分析，可计算任意模型的 SHAP 值、生成特征重要性与单样本预测解释图表，并支持调试、公平性与生产部署。
statsmodels
statsmodels 是 Python 的统计建模与计量经济学库，用于估计、推断和诊断。适合需要 OLS、GLM、混合模型、ARIMA 等具体模型类，并关注残差、诊断和统计推断的场景。
tooluniverse-immunotherapy-response-prediction
基于多生物标志物整合，将肿瘤类型、体细胞突变与 TMB、PD-L1、MSI 等信息转为 0-100 分的 ICI 响应评分，并给出药物推荐、耐药风险评估与监测计划。
alioss-upload
alioss-upload 是一个基于阿里云 OSS Python SDK v2 的上传工具，支持单文件、多图片、目录批量及大文件分片续传上传，可通过命令行参数和环境变量配置。
gemini-cli
gemini-cli 技能通过本地 `gemini` CLI 将 Google Gemini 作为外部“第二大脑”使用，不依赖 MCP，直接运行本地命令行工具。适用于用户说“ask gemini”“use gemini”、需要第二意见、处理超大上下文（如 @path 引用）或安全沙箱执行的场景。支持一次性查询、指定模型（如 gemini-2.5-pro、gemini-2.5-flash）、沙箱模式（-s/--sandbox），并提供无依赖包装脚本实现 ask、brainstorm 和 change mode 等功能。使用前需确保 gemini CLI 已安装配置且允许运行本地 shell 命令。Gemini CLI 只能读取当前项目目录下的文件，需从目标仓库运行或通过 --cwd 指定。
tree-sitter-language-pack
tree-sitter-language-pack 是一个多语言代码解析与分析库，Rust 核心，提供 Python、Node.js、Ruby、Go 等 15 种语言绑定及 CLI、MCP 服务。可解析 372 种语言的语法树，提取结构、导入导出、符号、文档字符串，支持语言检测、语法诊断和面向 LLM 的语法感知分块。
feature-doc-splitter-cn
将粗略功能需求拆成总览、前端、后端三份可落地实现文档的技能，结合真实代码梳理模块与共享契约，补充 Mermaid 图，并把不确定点写入假设或待确认事项。
adler-perspective
以阿德勒个体心理学视角分析人际关系、自卑、自由与幸福等问题的AI技能，基于《被讨厌的勇气》全书蒸馏，以书中“哲人”口吻对话，触发于用户需要阿德勒视角时。
suitability-report-generator
面向投资合规场景的技能，用于生成机构级投资适当性报告，涵盖投资理由、风险披露、客户适当性评估、关键假设与监管免责声明，适用于记录投资决策、准备合规与信义义务文档。
yuque-group-knowledge-report
该技能用于从语雀团队活动数据生成月度知识管理报告，汇总群组统计、成员贡献、知识库指标与文档动态，计算贡献分布和趋势，并可将报告归档回语雀。
usage-query-skill
该技能用于运行使用量查询脚本，获取 GLM Coding Plan 的账户用量信息。仅应在被 usage-query-agent 调用时使用，通过 Node.js 执行捆绑脚本并返回结果。
aile-executing-plans
面向团队工作流的 TDD 执行技能（阶段3）：加载并审查计划，分批执行任务，每批之间设人工检查点。写实现代码前必须先写失败测试并验证失败，再写最小实现直至通过，最后重构并复验。
multi-banned-words
多平台违禁词检测技能：输入一段文案，一次性比对小红书、抖音、公众号三大平台的审核口径，输出逐平台风险对照表与一版全平台安全的改写。适合跨平台分发的自媒体、品牌运营、电商与 MCN 审核场景。
wechat-title
公众号爆款标题创作技能，按主题拉取近期同赛道爆款标题，提炼可复用套路并生成候选标题，也可对给定标题做套路化评判。需配置 DOUBAOYA_API_KEY，数据来自 doubaoya.com。
statistical-analysis
面向学术研究的引导式统计分析技能：帮助选择检验、检查假设、计算效应量与检验力，并生成 APA 风格报告，覆盖 t 检验、ANOVA、卡方、回归、相关与贝叶斯分析。
zoonk-issue-writer
zoonk/zoonk 仓库中的技能，用于把实施计划转化为详细的用户故事并发布到 GitHub。它扮演产品负责人角色，为工程师提供上下文而不规定具体实现，需先经过 zoonk-issue-planning 拆分计划后再使用。
generating-semantic-game-mutants
该技能用于在游戏代码中注入受控的语义缺陷（如时序、身份与生命周期、计分、存档、随机性、输入等），以测量测试套件或智能体工作流实际能捕获多少缺陷，并记录缺陷清单作为基准真值。
railway-logs
用于 Railway 平台的日志访问与分析，覆盖构建日志、部署日志、运行时日志和 HTTP 日志，支持过滤、搜索及导出到外部系统，帮助排查部署失败、运行时错误和性能问题。
meta-planning-cli-planning
面向 CLI 规格编写的规划框架技能，用于在规格涉及命令面、交互流程、配置优先级、退出码或输出模式时，逐项明确契约。强调基于代码库真实命令与常量，为每个提示值提供非交互替代，为每条终止路径指定退出码。
mobile-styling-unistyles
Unistyles 3.0 是 React Native 的 StyleSheet 超集，由 Nitro Modules（C++/JSI）驱动，支持主题、断点、变体、动态函数与运行时值，样式更新走 Shadow Tree 而非 React 状态，实现零重渲染。需新架构（RN 0.78+）。
explain-from-zero
这是一个用于「从零讲懂」的 AI 技能：当用户有一个一直没真正弄懂的东西——一个概念、一个现象、一张看不懂的单子、一段看不懂的文字——想要有人从零讲到他真正懂的时候使用。它会先弄清是谁在问、拿去做什么、卡在哪一点，再用最直观的方式和最简单的分步动画，从零讲到用户真正懂，并做成一个他能打开、能留着看的成品。讲法跟着人走：按对用户已有的了解（原话、之前的对话、身份、年龄、处境）决定讲多深、用什么口气；什么都不知道时，默认对方是聪明的成年人、只是没学过这一行。它不处理两类请求：可能伤害自己或他人的红线请求，以及涉及健康用药、法律合同、钱、人身安全、心理状态且答案随个人情况而变的慎重题。
dog-intelligence
面向 DOG•GO•TO•THE•MOON 符文（Bitcoin Rune）的链上情报技能，通过 DOG DATA API 提供行情、巨鲸追踪、持有者画像、LTH/STH、多交易所与跨链数据，供智能体做链上分析。