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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 11-03 00:11

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244,034 个结果

market-researcher

Market Researcher 是一个面向市场研究的技能，用于进行市场规模测算、消费者行为分析和市场机会识别。它支持从零开始构建 TAM、SAM、SOM 的规模模型，提供自上而下的行业数据估算与自下而上的单位经济学校验；也覆盖竞争格局梳理、竞品分类、定位地图以及 Van Westendorp 价格敏感度分析等定价研究流程。技能强调研究方法质量，包含问卷设计、样本量、统计显著性与偏差识别等检查项，适合用于投资决策、产品定位、产品市场匹配验证等场景。资料未提供收费、平台或具体使用步骤信息。

营销与增长389 次安装

brief

该技能提供一个斜杠命令 /cs:brief，用于将议题或 office-hours 收集的输出整理成一页式战略简报（strategy brief），供后续决策会议讨论。它是战略冲刺流水线的第一步，产出的 Markdown 文件包含背景、待回答的核心问题、至少两个选项（含“什么都不做”）、假设、约束、受影响角色、成功标准和终止标准。输入可以是议题字符串或 office-hours 输出，并会自动加载公司上下文文件。适用场景为需要先锁定问题、选项与成功标准的战略决策准备。

办公与效率389 次安装

kubernetes

Kubernetes 是一份面向服务部署的运维操作手册（Skill），聚焦于核心对象、健康探针、资源配置、安全上线以及快速的 kubectl 调试。它提供一组常用 kubectl 排查命令，说明生产环境最低要求（就绪与启动探针、requests/limits、非 root 运行与最小权限），并链接到核心对象、上线与探针、调试手册、安全加固等参考文档，帮助运维与开发人员在部署和排障时有一套可循的流程。

部署与运维389 次安装

instrument

Instrument 是 Opik 技能集中的一个技能，用于为已有应用添加 Opik 追踪（tracing）并验证真实 trace 成功上报。它会安装 Opik 包、检测项目语言与 LLM 框架、添加最小化的追踪代码，然后运行一条安全的代表性路径，确认 trace 已到达 Opik 并返回直接 trace 链接。其完成标准是：一条代表性且安全执行的路径产生 trace，并在 Opik 中得到确认；仅修改代码不算成功。若无法安全或自主完成验证，则停在第一个真实阻塞点并返回一个具体的下一步。

部署与运维389 次安装

huggingface-accelerate

HuggingFace Accelerate 是一个面向 PyTorch 的分布式训练统一 API，主打用最少的代码改动为任意 PyTorch 脚本添加分布式支持。只需在原有脚本中加入约 4 行代码（导入 Accelerator、实例化、调用 prepare、改用 accelerator.backward），即可在单 GPU、多 GPU、多节点、TPU、Apple MPS 等不同硬件上运行同一份代码。它提供 DDP、DeepSpeed、FSDP、Megatron 的统一接口，并自动处理设备放置、混合精度（fp16/bf16/fp8）与分片。通过 accelerate config 交互式配置和 accelerate launch 单命令启动，无需手动搭建启动器。安装方式为 pip install accelerate，当前版本 1.11.0+，被 HuggingFace Transformers、TRL、PEFT 等库广泛使用。

智能体与模型389 次安装

writing-skills

这是一个用于指导如何创建、编辑和验证 AI 智能体技能（Skill）的元技能（meta-skill），来源于 davila7/claude-code-templates 项目。它把测试驱动开发（TDD）的 RED-GREEN-REFACTOR 循环应用到技能文档编写上：先用子智能体在压力场景下跑基线、观察失败（RED），再写出针对这些失败点的技能文档（GREEN），最后通过封闭漏洞和对抗理性化来重构（REFACTOR）。核心原则是：如果你没有亲眼看过智能体在没有该技能时失败，就不知道这个技能教的是不是对的东西。内容包括何时创建技能、技能类型划分、目录结构与 SKILL.md 格式、面向 Claude 搜索优化的描述字段写法、Token 效率技巧、交叉引用、流程图使用、代码示例、文件组织、铁律（NO SKILL WITHOUT A FAILING TEST FIRST）、不同类型技能的测试方法和常见跳过测试的借口。适合编写 Claude Code、Codex 等智能体技能文档的人参考。

写作与研究389 次安装

ln-630-test-auditor

ln-630-test-auditor 是一个测试审计协调技能（L2 Coordinator，属于 6XX Audit 类别），用于通过评估平台对测试面进行审计。它要求先完成强制研究，再协调多个测试审计工作单元（ln-631 至 ln-638），最终产出结构化摘要与最终审计报告。该技能覆盖产品行为、E2E 旅程、测试组合价值、关键覆盖率、可信度、人工证据、结构和判定强度等独立审计角度，并按固定阶段顺序运行：配置、发现、研究、委派、聚合、报告、自检。

测试与质量389 次安装

linkfox-jiimore-product-discovery

该技能基于极目数据（Jiimore）的商品发掘引擎，帮助亚马逊卖家通过关键词筛选发现高潜力商品。它以关键词为核心驱动，返回符合转化率、点击增长率、毛利率、价格、评论数、上架时间等表现条件的商品列表，适用于挖掘新兴机会、验证选品思路和竞品对标。技能要求每次查询都必须提供关键词，并需将关键词翻译为目标站点的语言（如日本站用日语、德国站用德语）。转化率与增长率等比率参数以 0 到 1 之间的小数传入（例如 0.1 表示 10%）。目前支持的站点为美国（US）、日本（JP）和德国（DE），默认美国站。该技能提供 API 端点和 Python 脚本两种调用方式，会消耗算力（每次 9 算力），同一会话相同参数默认只调用一次并带 24 小时本地缓存。

营销与增长389 次安装

linkfox-junglescout-keyword-by-asin

该技能通过 Jungle Scout 数据源，根据输入的 ASIN 反查其在亚马逊搜索结果中出现的关键词，返回搜索量、竞争度、PPC 竞价、排名位置和相关度等指标，覆盖美国、英国、德国、印度、加拿大、法国、意大利、西班牙、墨西哥、日本共 10 个站点，单次最多支持 10 个 ASIN。适用于竞品关键词分析、关键词拓展、广告投放参考、竞争格局评估和流量结构解析等场景。

营销与增长389 次安装

linkfox-zhihuiya-claim-data

该技能用于从智慧芽（PatSnap）专利数据库获取专利权利要求数据，帮助知识产权从业者、专利分析师和研发团队快速访问任意专利的权利要求部分。支持通过专利 ID 或公开号查询单个或多个专利的权利要求，可选用同族专利替代功能。调用方式包括 API 端点 POST /zhihuiya/claimData 和 Python 脚本。返回数据包含专利 ID、公开号、同族替代公开号、权利要求数组及权利要求总数等字段。单次请求最多查询 100 件专利，按动态规则计费（消耗算力 = 81 × 返回数据条数），可能一次性消耗大量算力，需用户确认后继续。

写作与研究389 次安装

tooluniverse-gene-enrichment

该技能用于基因集富集分析，支持 Gene Ontology（生物过程、分子功能、细胞组分）、KEGG、Reactome、WikiPathways 和 MSigDB 等数据库的富集，涵盖过表征分析（ORA）与基因集富集分析（GSEA）。它通过 gseapy 进行本地计算，并结合 ToolUniverse 通路数据库进行交叉验证。技能提供三个确定性 CLI 脚本：gseapy_enrichment_runner.py（gseapy enrichr/prerank）、enrichgo_runner.py（clusterProfiler::enrichGO + simplify）和 condition_enrichment_screen.py（按条件富集筛选），并强调先检查预计算结果、按问题指定阈值过滤、报告原始与校正 p 值、使用合适背景基因集等原则。

数据与分析389 次安装