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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 10-31 00:15

全部 Skills

242,150 个结果

wecom-automation

企业微信个人账号直连自动化技能，基于 Wechaty 框架（PadLocal 协议）连接企业微信个人账号，实现消息接收、自动同意好友、知识库问答与人工介入提醒。支持文本、图片、文件、语音、链接、名片等多种消息类型，结合向量知识库与 LLM 生成回复，并在置信度不足时通过 Telegram 等渠道通知人工客服。适用于企业微信个人机器人、自动化客服与个人助手场景。

办公与效率445 次安装

playwright-ci-caching

该技能用于在 CI/CD 流水线（GitHub Actions、Azure DevOps）中缓存 Playwright 浏览器二进制文件，避免每次构建都重新下载约 400MB 的浏览器，从而节省 1-2 分钟构建时间。核心做法是从 Directory.Packages.props（中央包管理 CPM）中提取 Playwright 版本号作为缓存键，按操作系统缓存浏览器二进制路径，仅在缓存未命中时执行安装，并在 Playwright 版本升级时自动使缓存失效。适用于为使用 Playwright E2E 测试的 .NET 项目配置 CI/CD、构建因浏览器下载而变慢、希望自动缓存失效的场景。

部署与运维445 次安装

cc-pr-review-ci

cc-pr-review-ci 是一个面向 TypeScript/React 项目的 PR 审查技能，采用单智能体、CI 安全的方式运行。它按顺序对 PR 差异进行 12 个领域的审查，包括安全、性能、React/TypeScript、测试、测试有效性、DevOps/CI、整体性、重复代码、缺陷排查、范围与卫生、可维护性以及注释。审查结果会写入结构化的 review.json，再由独立的发布脚本将其转换为 GitHub Review 的内联评论。该技能支持在 CI 中运行，也支持本地运行：提供 PR 编号时，会获取 PR 元数据与差异，并加载此前被驳回的发现以避免重复报告；未提供 PR 编号时，则与 origin/main 进行差异比较并将 JSON 输出到标准输出。它不会直接调用 gh 发布内容，所有 GitHub 写入由工作流中的 post-review.js 步骤处理。

编程与开发445 次安装

dto-creator

dto-creator 是 Spring Agent Toolkit 中的一个技能，用于为实体（entity）创建 DTO（数据传输对象）类。它支持生成 Java 类、Java record、Java+Lombok 或 Kotlin data class，可包含所选属性、构造器、getter/setter、equals/hashCode、toString 以及可选特性。该技能依赖 Amplicode IntelliJ 插件提供的 Spring MCP 服务器，需先确认 MCP 工具可用，否则需先安装 Amplicode 插件并配置 Spring Agent。技能会优先从对话上下文和项目信息中推断语言、JDK、依赖等，仅在必要时向用户提问，并在需要实体与 DTO 转换时自动委派给 mapper-creator。

编程与开发445 次安装

wechat-automation

WeChat Automation 是 WeReply 项目中的微信监听与自动化技能，用于指导开发者构建平台专属 Agent，实现对微信会话的监控与输入框控制。Windows 端基于 Python 3.12 与 wxauto v4，macOS 端基于 Swift 与 Accessibility API，两者均通过 stdin/stdout 的 JSON 协议与 Rust Orchestrator 通信。技能覆盖消息轮询监听、消息内容提取、消息去重、输入框写入与清空、命令处理、心跳与健康检查、错误重试与优雅降级、自适应轮询间隔、内存优化、输入校验与隐私保护、单元测试等主题，并给出可直接参考的代码模式。适用于开发微信消息监控、自动回复建议、Platform Agent 等场景。

智能体与模型445 次安装

d3-viz

d3-viz 是一个专注于使用 d3.js 创建交互式数据可视化的技能。d3.js（Data-Driven Documents）擅长将数据绑定到 DOM 元素，并应用数据驱动的变换，以精确控制每一个视觉元素，从而创建自定义、出版级质量的图表。该技能可用于任何 JavaScript 环境，包括原生 JavaScript、React、Vue、Svelte 等框架。它适合需要独特视觉编码或布局的自定义可视化、带复杂平移缩放刷选行为的交互式探索、网络/图可视化（力导向布局、树图、层次结构、和弦图）、自定义投影的地理可视化、编排流畅过渡的动画，以及标准库中不提供的新颖图表类型。文档给出了完整工作流程：导入 d3（npm 包或 7.x CDN）、选择集成模式（直接 DOM 操作或声明式渲染）、按标准结构组织绘图代码、实现响应式尺寸。同时提供了柱状图、折线图、散点图、和弦图、热力图、饼图、力导向网络的代码示例，以及提示框、缩放平移、点击交互和过渡动画的实现方式。对于 3D 可视化，建议改用 Three.js。

数据与分析445 次安装

call-cursor-agent

该技能用于把任务转交给 cursor-agent 执行。运行时先通过 which cursor-agent 检查 cursor-agent 是否已安装，若退出码为 0 表示已安装，为 1 表示未安装，未安装时应跳过该技能的后续步骤。确认安装后，技能向 cursor-agent 发起任务请求，并通过命令行传入任务描述。若未指定模型，默认使用 composer-1 模型；实际命令为 cursor-agent --model=$model 配合 here-doc 写入任务内容。该技能的作用是桥接调用 cursor-agent 完成给定任务，适合在已具备 cursor-agent 环境中做任务委托。

智能体与模型445 次安装

shadcn-ui-expert

shadcn-ui Expert 是一个面向 React 组件开发的技能，帮助开发者使用 shadcn-ui、Tailwind CSS 和 Radix UI 构建高质量、可访问的界面。它覆盖组件选择、安装、实现、定制与最佳实践，适用于构建表单、布局、对话框、表格等各类 UI。技能提供 CLI 安装命令、组件分类指南、常见实现模式（如带校验的表单、对话框）、样式与主题定制方法，以及组合优先、类型安全、内置可访问性等实践建议，并包含针对 Next.js、Vite、Remix 等框架的说明与常见问题排查。

前端与建站445 次安装

mlops-workflows

本技能提供基于 MLflow 的完整 MLOps 工作流指南，覆盖机器学习全生命周期：实验跟踪、模型注册、部署模式、监控与可观测性、A/B 测试、特征存储、ML 的 CI/CD、模型版本管理与生产最佳实践。内容以 MLflow 四大组件（Tracking、Projects、Models、Registry）为核心，给出可复用的 Python 代码示例，包括参数/指标/工件记录、自动日志、嵌套运行调参、模型签名与注册、别名与生命周期管理、REST API/Docker/SageMaker/Azure ML/Vertex AI 部署、批量推理以及性能与数据漂移监控。适合需要将模型从实验推进到生产部署与持续监控的机器学习工程师和数据科学家参考。

部署与运维445 次安装