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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 10-29 00:09

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240,589 个结果

llmquant-commodities

LLMQuant Commodities 是 LLMQuant 技能库中的路由型技能，用于商品研究与期货曲线相关工作流。当用户需要进行商品现货、期货曲线、库存、滚动收益率或宏观联动分析时，可调用该技能。它本身不直接提供数据，而是根据用户意图将任务路由到对应的工作流文件，并明确所需的 LLMQuant Data 输入。技能内置两条工作流：一是跨价格、曲线、库存、宏观与股票的商品市场简报（workflows/commodity-market-lens.md），二是期货期限结构、滚动收益率、升贴水与曲线变动分析（workflows/futures-curve-monitor.md）。使用时会先识别商品品种、合约代码、地区、时间跨度与输出目标，再选择最接近的工作流，仅打开该工作流及相关本地资源。数据方面优先使用 LLMQuant Data，涵盖现货或近月价格、期货曲线、库存与供需、宏观指标、利率、汇率及相关股票或 ETF 价格代理等能力；若商品数据不可用，则列出所需的具体输入，并仅基于可获得的宏观、市场或用户提供证据继续，明确禁止凭记忆推断现货价格、库存或曲线形态。

数据与分析480 次安装

llmquant-portfolio-lab

LLMQuant Portfolio Lab 是一个用于投资组合虚拟化工作流的路由型技能，适用于需要组合敞口地图、假设情景模拟、情景状态或虚拟组合状态的场景。它本身不直接计算，而是根据用户意图识别组合 ID、持仓列表、基准、情景和所需可视化输出，然后路由到最接近的工作流：按持仓、行业、因子、地域、ETF 穿透和集中度绘制组合敞口地图，或模拟加仓、减仓、对冲、冲击及虚拟组合状态。该技能优先使用 LLMQuant Data 获取持仓、价格、ETF 穿透、因子、情景和风险模型输出；若相关 API 不可用，则要求用户提供持仓表或构建结构化组合输入模板。使用中会报告数据截止日期、模型日期、基准、缺失持仓和不支持的资产类型，并明确禁止编造权重、持仓、因子敞口或情景收益。

数据与分析480 次安装

email-sequence

这是一套销售外联序列（Sales Outreach Sequence）的专业技能文档，用于指导用户创建或优化销售触达序列、跟进节奏和潜在客户拓展活动。文档围绕多触点、多渠道的销售外联方法论展开，核心原则包括：坚持跟进胜过完美（多数成交需要 8-12 次触达，而多数销售在 2-3 次后就放弃）、每次触达都要提供新价值、多渠道组合优于单一渠道（邮件+LinkedIn+电话）、合理把握时间节奏。文档提供了三段序列模板（经典冷启动邮件序列、高优先级客户的多渠道快速序列、暖线索跟进序列），涵盖按天排布的邮件、电话、LinkedIn、视频等触点安排；还包含消息递进策略、主题行递进方式、电话与语音留言脚本、LinkedIn 连接与互动话术、视频邮件模板、序列指标追踪与基准值，以及按客户层级和人物角色划分的序列变体，并列举了常见错误。该技能仅提供方法论与模板，本身不包含实际发送或自动化工具。

营销与增长480 次安装

kafka-stream-processing

Apache Kafka 流处理完整指南，覆盖生产者、消费者、Kafka Streams、连接器、Schema Registry 与生产部署。该技能面向事件驱动应用与实时数据管道，讲解主题与分区、消息投递语义（至少一次、至多一次、精确一次）、生产者与消费者配置、消费者组与偏移量管理、流分区与任务并行模型等核心内容，并给出 Java 代码示例与命令行操作。适合构建事件驱动微服务、实时数据处理、ETL、CDC、IoT 数据、日志聚合等场景。

数据与分析480 次安装

agentica-prompts

Agentica Prompts 是一套面向 Agentica/REPL 智能体的提示词工程方案，旨在解决自然语言提示因指令歧义导致智能体执行不可靠的问题。资料称标准自然语言提示约有 35% 的失败率。该方案提供编排模式（研究→计划→验证→实现→评审→调试）、智能体系统提示模板、针对 Swarm、Hierarchical、Generator/Critic、Jury 等模式的专用提示、动词映射表、目录交接机制、反模式清单，以及代码地图与记忆上下文注入方法。通过使用 RETRIEVE、WRITE 等显式动词和目录交接，可将成功率从约 60% 提升至约 95% 甚至 98%。

智能体与模型480 次安装

llm-tuning-patterns

LLM Tuning Patterns 是一套基于 APOLLO 与 Godel-Prover 研究、以证据为基础的 LLM 参数配置模式集合。它针对不同任务类型给出推荐的参数取值与理由，涵盖定理证明/形式化推理、代码生成以及创意/探索类任务，并列出常见反模式。例如在定理证明场景中建议 max_tokens 设为 4096、temperature 设为 0.6、top_p 设为 0.95，并强调在给出 Lean 4 策略前先要求模型输出高层证明计划（思维链），对困难证明可采用并行采样与 best-of-N 选择；代码生成建议 max_tokens 2048、temperature 0.2-0.4；创意任务建议 max_tokens 4096、temperature 0.8-1.0。反模式包括证明任务 token 过低导致思维链被截断、温度过低错过创造性策略路径、以及缺少证明计划直接跳到策略。

智能体与模型480 次安装

parallel-agent-contracts

Parallel Agent Type Contracts 是一套用于并行代码实现智能体的类型契约规范，旨在防止多个并行智能体在实现代码时重复定义类型。该规范要求在每个智能体提示词中加入三项强制内容：一是验证命令，在标记任务完成前运行 npx tsc --noEmit 并修复所有类型错误；二是创建前先搜索，在新建任何类型或接口前先用 grep 检查是否已存在，若存在则直接导入，绝不重复定义；三是规范类型映射表，列出类型名、所属文件与导入路径，供智能体提示词引用。规范还提供了提示词模板，包含类型归属说明、创建前检查命令和完成前验证命令。其核心思路是以类型检查器作为契约，让 tsc 自动捕获冲突，用 grep 快速判断类型是否已存在，明确类型归属，并让智能体无法在类型损坏的情况下声称完成。

编程与开发480 次安装

paper-claim-audit

paper-claim-audit 是一个论文声明核查技能，用于对论文中出现的每一个数字、比较和范围性表述与原始结果文件进行零上下文的一致性验证。其核心特点是使用一个全新的、跨模型的审稿人来执行核查：该审稿人只接收论文的 .tex 源文件和原始结果文件，不接收任何实验日志、实验追踪、自动审稿摘要、叙述报告或先前的审计结果，也不携带任何对话历史或执行者的解释，从而避免执行者既写实验又写论文带来的确认偏差（例如把 84.7% 四舍五入报成 85.3%、只报告最佳种子而非平均值、引用不同实验配置的指标、把 12.8% 的提升说成 15% 等）。该技能会逐条提取论文中的量化声明，定位其在原始数据中的支撑值，判定匹配状态（如精确匹配、允许的舍入、映射歧义、证据缺失、配置不匹配、聚合不匹配、数值不匹配、范围过度声明、无支撑声明），并给出 PASS、WARN、FAIL 等整体结论，最终输出可供机器读取的 JSON 与供人阅读的 Markdown 审计报告。该技能为建议性而非阻断性，审稿人须使用与执行者不同的模型家族，且每次运行都使用全新线程。

写作与研究480 次安装

language-detector-api

该技能用于在 JavaScript 或 TypeScript 网页应用中实现和调试浏览器 Language Detector API 集成。它提供一套分步流程：先定位浏览器入口与前端边界，再确认 API 可用性并选择集成形态，随后实现带守卫的会话封装，接入用户体验与降级逻辑，最后进行验证。技能涵盖安全上下文检查、权限策略、availability() 能力检测、模型下载进度监控、AbortController 取消、会话销毁、置信度处理与 und 结果等要点，并附带参考文档、示例、兼容性与故障排查资料，以及用于盘点前端目标的 Node 脚本。

前端与建站480 次安装

writing-assistance-apis

该技能用于在 JavaScript 或 TypeScript 浏览器 Web 应用中集成与调试浏览器内置的 Summarizer（摘要）、Writer（写作）和 Rewriter（改写）API。它提供了一套分步流程：先定位前端集成入口，再确认 API 可用性并选择合适的接口，随后实现带可用性检查的会话封装，接入 UX 与降级逻辑，最后进行验证。适用于需要为网页应用添加文章摘要、文本生成或文本改写能力的场景，并强调安全上下文、权限策略、用户激活、下载监控、取消与销毁会话等约束。

编程与开发480 次安装

html-visual

html-visual 是一个用于生成交互式单文件 HTML 可视化的技能。它根据用户请求的首个关键词判断可视化类型，支持 UI 高保真原型（mockup）、低保真线框图（wireframe）、实体关系图（ERD）、流程图与序列图（flow）、数据图表（chart）、演示幻灯片（slides）、架构图（arch）、复合仪表盘（dashboard）、时间线与甘特图（timeline）、思维导图（mindmap）、看板（kanban）以及交互式数据表格（table）。生成内容以单个 HTML 文件交付，文件名按类型前缀加名称命名，如 mockup-login-form.html。该技能可读取用户提供的文件路径（如 schema.prisma）进行分析后可视化，也可直接修改已有 HTML 文件而不从头重建，并配有各类型专属的设计指南和验证步骤。

设计与创作479 次安装