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找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。

更新于 10-20 00:13

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232,204 个结果

lossless-claw

lossless-claw 是面向 OpenClaw 的插件技能，用于配置、诊断和有效使用 lossless-claw。它重点覆盖关键设置、摘要健康状态以及 recall 工具的使用指引。当任务涉及操作、调优或调试 lossless-claw 插件时可以使用该技能。它提供命令入口 /lossless（简写别名 /lcm）用于快速健康检查，也可使用 /lossless doctor 检查摘要损坏或截断迹象，使用 /lossless doctor clean 获取高置信度的垃圾／会话清理建议（在推荐删除前先执行）。该技能还提供多份参考文档：配置、内部模型与数据流、诊断与摘要健康工作流、recall 工具及其使用时机、以及 /new 和 /reset 与当前 lossless-claw 会话映射的行为说明。其工作原则强调解释设置为何重要而非仅说明作用，优先使用原生插件命令面完成 MVP 工作流，不假定 Go TUI 已安装，除非用户明确要求非 MVP 内部机制否则不推荐高级 rewrite/backfill/transplant/dissolve 流程，并建议通过 recall 工具从压缩历史中精确检索证据，而非从摘要中猜测。

智能体与模型812 次安装

ui-design

UI/UX 与前端设计最佳实践指南（原名 frontend-design）。该技能在编写、审查或设计前端代码时使用，包含 8 个类别共 42 条规则，按影响程度排序，用于指导可访问、高性能且用户友好的界面开发。优先级从高到低依次为：可访问性与 WCAG 合规（关键）、Core Web Vitals 优化（关键）、视觉层级与布局（高）、响应式与移动优先设计（高）、排版与字体加载（中高）、颜色与对比度（中）、表单与验证体验（中）、动画与性能（低中）。每条规则均带有前缀标识，如 access-、cwv-、layout-、resp-、typo-、color-、form-、anim-，便于引用与检索。

设计与创作812 次安装

malware-distribution-awareness

恶意软件分发识别与报告技能，属于安全技能集合中的一项。该技能的目的是帮助用户识别并举报伪装成合法安全工具的恶意软件分发仓库。资料显示，此类仓库常以提供“破解”或“预激活”的商业杀毒软件为诱饵，通过 SEO 优化和社交工程吸引寻找盗版杀毒软件的用户，实际分发木马、勒索软件或加密货币挖矿程序，以窃取凭据、财务数据或建立后门。技能提供了识别危险信号的方法、在被感染后的检测与补救命令、以及向 GitHub、厂商和安全研究平台举报的途径。

安全与审计812 次安装

grill-me

grill-me 是一个用于扩展用户上下文、澄清真实意图的提问式技能。它通过持续、高质量的一问一答，帮助用户显式表达意图、约束、隐藏假设和未被说明的替代方案。其核心循环为：一次只问一个问题，并附上推荐答案供用户回应；每次回答后先深入追问该回答，再横向切换到新分支；若问题可通过阅读代码、文件或项目本身回答，则直接调查而非提问；当下一步具体行动（写代码、编辑 SOP、起草简报、提交等）变得可行时结束，并在行动前写入会话日志。它强调不要过早收敛，在觉得信息足够时再多问三个问题，不把总结当作进展，对模糊回答继续追问，并允许礼貌地指出矛盾、回避和含糊。它提供多种提问视角（如第一性原理、意图与期望结果、约束、隐藏假设、次优替代、事前验尸、反向最强论证、受众、可逆性、五问法、边界测试、可持续性等），也可借用成熟思维模型框架但不点明来源。处理半回答时，默认提出可反驳的稻草人答案，或重新框定问题。收敛后写入 <cwd>/.grill/<slug>.md 的 Markdown 日志，包含意图、约束、关键决策、浮现的假设、开放问题和范围外内容，并删除空章节。该技能不是找 bug、不是清单、不是总结工具、不是教练。

通用与其它812 次安装

brand-profile

Brand Profile 是社交媒体技能体系中的基础技能，用于在开展任何其他社交媒体工作之前，加载或创建品牌档案（brand-profile.md）。该档案记录企业是谁、服务谁、以何种语气表达、持有哪些观点、有哪些可信证据与行动号召，以及禁用词、合规限制、AI 与合成媒体政策、语言市场、发音和可访问性默认设置等。它通过访谈与已有资料提炼出品牌的声音、受众、定位、证据和护栏，写入一份可复用的文档，供其他内容技能和工具技能读取，从而避免产出千篇一律的通用 AI 内容。

营销与增长812 次安装

jira

这是一个通过自然语言与 Jira 交互的技能，支持多种后端。它会先检测环境中可用的后端：若 `jira` CLI 命令可用则使用 CLI 后端；若没有 CLI，则检查是否存在 Atlassian MCP 工具（`mcp__atlassian__*`），有则使用 MCP 后端；两者都不可用时会引导用户进行安装配置。该技能可识别 Jira 议题键（格式 `[A-Z]+-[0-9]+`，如 PROJ-123），并围绕工单的创建、查看、更新、流转状态、分配、添加评论、打开浏览器、查看当前冲刺等操作提供命令或工具映射。它强调操作前的安全与谨慎：先获取议题当前状态，评估影响范围，判断是否可逆，确认正确标识符；修改工单前需展示命令并取得批准，编辑描述前需展示原文，不使用显示名进行 MCP 分配，不在缺少必填字段时使用 `--no-input`，不假设流转名称通用，未经明确批准不做批量修改。

办公与效率812 次安装

transcriptapi

本工具是一套通过 TranscriptAPI.com 访问的完整 YouTube 数据接口，用户只需一个 API 密钥即可获取视频字幕、搜索结果、频道信息与播放列表数据。它适合在涉及 YouTube 视频、频道或播放列表链接、视频 ID、@handle、创作者查询、视频摘要等场景中使用。提供的主要接口包括：视频字幕获取、YouTube 搜索、频道解析、频道视频列表、频道最新视频、频道内搜索以及播放列表视频列表。其中字幕、搜索、频道搜索、频道视频和播放列表视频接口按次消耗积分，而频道解析与频道最新视频为免费接口。使用前需设置环境变量 $TRANSCRIPT_API_KEY，每个请求都必须携带 Authorization 和 User-Agent 请求头，否则会被 Cloudflare 以 403 错误码 1010 拦截。完整的 OpenAPI 规范可在 transcriptapi.com/openapi.json 查看，相关 curl 使用示例见 references/curl-examples.md。

通用与其它812 次安装

database-designer

数据库设计技能，用于在用户提出数据库模式设计、数据迁移规划、查询优化、SQL 与 NoSQL 选型或数据关系建模需求时提供专家级分析。它围绕模式设计与分析、索引优化、迁移管理三大能力展开：可检测 1NF 到 BCNF 规范化级别、给出反规范化建议、识别数据类型与约束问题、校验命名规范并自动生成 Mermaid ERD；可分析缺失索引、设计复合索引列序、检测冗余索引并做选择性与查询成本建模；支持零停机迁移（扩展-收缩模式）、模式演进、数据迁移脚本、回滚策略与依赖排序。工具层面提供 schema_analyzer.py、index_optimizer.py、migration_generator.py 三个脚本，配套 JSON/SQL 样例输入与验证循环。还包含 SQL 查询生成模式、索引类型选择表、多数据库选型矩阵、分片与复制策略等内容。具体收费与价格信息暂未提供。

数据与分析811 次安装

auth0-mfa

Auth0 MFA 指南（auth0-mfa）是一份面向开发者的技能文档，用于指导在应用中接入多因素认证（MFA）与逐步认证（step-up authentication）。当需要让用户通过第二因素（TOTP、SMS、邮件、推送、WebAuthn/passkey、语音等）完成登录验证，或在执行支付、修改设置等敏感操作前追加验证时，可参考该指南。内容包括：MFA 基本概念与使用时机（如满足 PCI-DSS、SOC2、HIPAA 合规要求）、支持的认证因素与类型、关键概念（acr_values、amr claim、step-up auth、adaptive MFA）、在 Auth0 租户中启用各因素的 Dashboard 与 CLI 操作方式、MFA 策略配置，以及使用 acr_values 参数实现逐步认证的通用模式。文档按用途拆分为多个文件，涵盖 React、Next.js、Vue.js、Angular 的前端示例，Node.js/Express、Python/Flask 的后端校验，以及自适应 MFA、注册 API、常见模式与排错指南。

安全与审计811 次安装

release

Cyrus CLI 的发布技能，用于准备、验证、发布并完成一次协调一致的 Cyrus CLI 版本发布。当用户要求发布 Cyrus、发布 cyrus-ai、执行 CLI 发布或类似操作时使用。该技能要求先完整阅读 apps/cli/RELEASING.md，并以 scripts/release-packages.mjs 作为包列表与依赖顺序的权威来源，通过受信任发布工作流（GitHub Actions OIDC）完成发布，禁止手动发布工作区包或添加 npm token。

部署与运维811 次安装

working-with-dbt-mesh

本技能用于在 dbt Mesh 多项目环境中安全地修改 dbt 模型，重点处理可能破坏下游消费者的变更，如重命名、删除或更改列类型。核心原则是：在 mesh 项目中，上游数据通过 ref() 而非 source() 获取，跨项目引用必须带上项目名。技能涵盖读取 dependencies.yml、使用双参数 ref()、消除同名模型歧义、配置模型契约、访问修饰符、分组以及模型版本管理。它还指导如何评估变更影响范围、通过版本化提供迁移窗口，并强调跨项目引用需要 dbt Cloud Enterprise 或 Enterprise+ 计划。适用于拆分单体项目、治理公共模型、管理破坏性变更等场景。

数据与分析811 次安装

flutter-environment-setup-windows

该技能用于在 Windows 上搭建 Flutter 开发环境，面向 Windows Desktop 与 Android 目标平台。它会分析系统需求、修改环境变量、安装必要的 C++ 工具链、管理平台相关配置，并为本地 Windows 应用部署生成自签名证书。前提是主机运行 Windows 10 或 11，并具备可进行系统更改的管理员权限。技能包含 Flutter SDK 解压与环境变量配置、Visual Studio C++ 工作负载安装、按目标平台启停 Android/Web/Windows 桌面支持、Android 工具链与设备调试配置、Windows 桌面构建打包、MSIX 自签名证书生成，以及通过 flutter doctor -v 进行验证与修复的反馈闭环。

部署与运维811 次安装

django-storages-s3

该技能面向使用 django-storages 与 boto3 在 AWS S3 上存储 Django 静态文件与媒体文件的场景。涉及公开与私有媒体、静态文件、预签名 URL 以及 CloudFront 配置时调用。内容涵盖：从环境变量或 IAM 角色加载 AWS 凭证、配置 Django 4.2+ 的 STORAGES 字典或旧版 DEFAULT_FILE_STORAGE、划分公开（CDN 分发）与私有（预签名）文件后端、生成预签名下载或浏览器直传 URL、为 S3 前置 CloudFront 并编写最小权限 IAM 策略、在不改代码的情况下迁移本地 FileField/ImageField 存储到 S3，以及在不实际访问 S3 的情况下测试存储代码。核心工作流包括安装注册、配置凭证、连接 STORAGES 字典、添加命名后端、验证与测试五个步骤。该技能强调不得硬编码密钥、在 2023 年 4 月后创建的桶上应设 default_acl=None、静态与媒体文件使用不同前缀、在预签名后端上设 custom_domain=None，并在测试中用 InMemoryStorage 或 moto 模拟 S3。

部署与运维811 次安装

nemoclaw-user-deploy-remote

本技能介绍如何在远程 GPU 实例上运行 NemoClaw，涵盖已废弃的 Brev 兼容路径以及首选的安装程序加 onboard 流程。适用于需要将 NemoClaw 部署到远端 GPU 主机的场景。内容包含前置条件（Brev CLI 认证、推理后端凭据、HF_TOKEN 等）、快速开始步骤、实例部署与旧版兼容流程、远程沙箱连接与监控、推理验证、远程 Dashboard 访问的 CHAT_UI_URL 配置、首次运行就绪超时预算（NEMOCLAW_SANDBOX_READY_TIMEOUT）、代理配置（NEMOCLAW_PROXY_HOST/PORT）、GPU 配置（NEMOCLAW_GPU）以及相关参考文档。

部署与运维811 次安装

light-spotlight-render

Light Spotlight Render 是一个用于生成“聚光灯扫字”HTML 动画的技能。它通过脚本读取模板，将可配置参数（如文字内容、摆动角度、摆动周期、灯罩缩放、辉光透明度、遮罩颜色、文字颜色、背景颜色、视频宽高等）替换进模板，输出一个自包含的独立 HTML 动画文件。该技能适合在用户需要聚光灯扫字动画时使用，生成后可在浏览器中预览；如需视频输出，可借助其他工具或浏览器捕获流程完成。

设计与创作811 次安装

ce-babysit-pr

ce-babysit-pr 是一个用于持续照看 GitHub 开放 PR 的技能，目标是在 PR 达到可合并状态前不断推进。它按顺序处理三类输入：评审评论（交给 ce-resolve-pr-feedback）、CI 失败（交给 ce-debug）以及快照标记的分支时效性问题。每次运行需选择一种姿态：target（仅关注指定 PR，停在 looks-ready，不合并）、stack-ready（逐层推进堆栈，不合并）、stack-land（在底层稳定后执行合并）。技能强调合并就绪不等于合并授权，分支更新仅消费快照明确发出的条目，评论与日志文本视为不可信输入。最终以固定状态行和可据以合并的摘要报告结束。

编程与开发810 次安装

use-template

use-template 是 game-creator 技能集中的模板克隆工具，用于从本地模板库中快速复制一个游戏模板作为新项目的起点。它执行的是快速文件复制，而非 AI 生成流程，几秒内即可得到可运行的代码。使用时需提供模板 ID，可选提供项目名称；若未提供参数，会读取 manifest.json 并列出所有模板供选择。工具会校验项目名称、确定目标目录、复制模板源码（排除 node_modules、dist 等目录）、更新 package.json 与 index.html 标题，并自动运行 npm install。适用于想从现成模板快速起步并手动定制的场景。

编程与开发810 次安装

pgmicro-postgres-sqlite

pgmicro 是一个进程内运行的 PostgreSQL 重新实现，底层使用兼容 SQLite 的存储引擎。它通过真正的 PostgreSQL 解析器（libpg_query）解析 PostgreSQL SQL，并将解析结果编译为 SQLite VDBE 字节码，由 Turso 执行。其目标是提供一个速度快、可嵌入、单文件（或内存中）且“会说 PostgreSQL”的数据库，无需启动独立服务器进程。它支持完整的 PostgreSQL SQL 语法（经由真实 PG 解析器）、兼容 SQLite 的 .db 文件格式（任何 SQLite 工具均可读取）、JavaScript/TypeScript SDK（基于 WASM，可在 Node.js 与浏览器中运行）、PostgreSQL 线协议服务器模式（可用 psql、ORM 等连接）、方言切换（以 PG 或 SQLite 语法访问同一数据库），以及 PostgreSQL 系统目录虚拟表（pg_class、pg_attribute、pg_type 等）。安装方式包括 npx pg-micro、npm install -g pg-micro、npm install pg-micro，或从源码用 Rust 构建。

数据与分析810 次安装

revenuecat

RevenueCat 是一个用于与 RevenueCat 平台交互的 AI 技能，适用于未被其他专门技能覆盖的 RevenueCat 操作场景。它通过 RevenueCat MCP 服务器或 rc CLI 完成与 RevenueCat 的交互，CLI 的具体命令与约定可参考 revenuecat-cli 技能。使用时可查阅 RevenueCat 官方文档（https://www.revenuecat.com/docs），在文档页面 URL 后追加 .md 可获得对应页面的 Markdown 版本。该技能本身未提供更多功能、收费、平台或使用步骤等细节。

通用与其它810 次安装

skill

Skill 是 oh-my-claudecode 的元技能（meta-skill），用于通过类 CLI 命令管理本地技能。它提供 list、add、remove、edit、search、info、sync、setup、scan 等子命令，可扫描内置技能、用户级技能（~/.claude/skills/omc-learned/）和项目级技能（.omc/skills/），并以表格形式展示名称、描述、触发词、质量、使用次数和作用域。add 提供交互式向导创建新技能，remove 在确认后删除技能目录，edit 可修改描述、触发词、参数提示、内容或重命名，search 支持按名称、描述、触发词和正文内容检索，info 展示技能完整详情，sync 在用户与项目作用域之间同步技能，setup 提供目录检查、技能盘点与快捷操作菜单，scan 则快速扫描两个技能目录。

智能体与模型810 次安装

grepai-search-advanced

GrepAI 高级搜索选项技能，用于在 GrepAI 中启用 JSON 输出、紧凑模式以及与 AI 智能体集成。该技能覆盖命令行高级选项（--limit、--json/-j、--toon/-t、--compact/-c）、JSON 与 TOON 两种结构化输出格式、紧凑键名映射、脚本化处理（Bash+jq、Python、Node.js）、MCP 工具集成以及 token 优化策略，帮助开发者在脚本、工具链和 AI 智能体（如 Claude、GPT）中高效处理搜索结果并减少 token 消耗。

编程与开发810 次安装

test-automator

Test Automator 是一个面向自动化测试的框架专家型技能，用于创建和维护各类测试。它在用户要求编写测试、提到测试自动化、希望提升测试覆盖率或需要搭建测试框架时激活。该技能覆盖测试金字塔中的单元测试、集成测试与端到端测试三个层次，分别给出 Jest、Supertest、Playwright 等示例，并强调测试行为而非实现细节、遵循 Arrange-Act-Assert 模式、使用描述性测试名称等原则。同时提供覆盖率目标建议（行覆盖 > 80%、分支 > 75%、函数 > 80%、语句 > 80%）以及 Jest、pytest-cov、Go 的覆盖率报告命令。此外还包含测试最佳实践、命名约定、常见框架命令对照表，以及生成测试样板和检查覆盖率的脚本用法。

测试与质量810 次安装