044-planning-jira
该技能用于在需要 Jira CLI（jira）安装与认证指导，以及由维护者编写的 Jira 问题清单工作流时使用。它强调交互式安装确认、配置校验，并只使用经脱敏、由维护者/操作者提供的问题摘要，不直接摄取原始 Jira 问题数据。
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 11-05 00:16
全部 Skills
245,563 个结果
181-java-observability-logging
面向 Java 项目的日志与可观测性技能，指导选用 SLF4J 搭配 Logback 或 Log4j2，规范日志级别、参数化日志、异常处理、敏感数据脱敏、配置与日志轮转，并涉及集中式聚合与告警。
commute
通勤方案/路线规划 skill，用于点到点或多点串联的出行规划，覆盖地铁公交换乘、打车耗时费用、从酒店去景点或会场等问题。默认实时查证并附来源链接与查询时间，不编造精确数字，写入日历前必须获得用户明确确认。
learn-codebase
learn-codebase 是一个苏格拉底式代码库学习导师技能，通过提问、预测和主动回忆帮助用户理解代码库，而非直接给答案或生成代码。适合在新项目上手、代码审查或修 bug 前使用，以 /learn-codebase 调用。
analyzing-packed-malware-with-upx-unpacker
识别并脱壳 UPX 加壳的恶意软件样本，包括被篡改 UPX 魔数或头部、导致自动解压失败的二进制，以恢复原始文件用于反汇编与反编译分析。
analyzing-ransomware-encryption-mechanisms
该技能用于分析勒索软件的加密算法、密钥管理与文件加密流程，评估在不支付赎金的情况下解密的可能性，识别实现缺陷与已知解密工具。适用于勒索软件感染后的恢复评估、逆向工程、解密工具开发与家族归类。需要 Ghidra/IDA Pro、Python 3.8+ 与 pycryptodome、已知明文对、勒索软件二进制样本等前置条件。工作流涵盖识别加密算法、分析密钥生成与管理、检查文件加密例程、测试加密弱点、尝试密钥恢复以及记录分析结果。
github-issues
用于创建、搜索、分类和管理 GitHub Issues 的技能，优先使用 gh 命令行，并提供 curl 调用 REST API 的备选方式，支持标签、指派、评论、关闭与批量操作。
huggingface-hub
Hugging Face Hub 的现代命令行工具 hf，用于搜索、下载、上传模型与数据集，并管理仓库、Spaces、推理端点、任务、存储桶、缓存、Webhook 与集合等。hf 已取代废弃的 huggingface-cli。
api-endpoint-scaffolder
用于生成 REST API 端点的 Claude 技能，帮助按规范结构创建接口，包含输入校验、错误处理与类型定义，适用于新建 API 路由、端点或后端服务。
gog-sheets
gog-sheets 是 gog 命令行工具中的 Google Sheets 操作技能，用于读取、写入和管理电子表格，支持认证校验、只读模式、JSON 输出与防误写机制，适合需要脚本化或由智能体操作表格的场景。
cli-cast
用于 Foundry cast 的交易操作技能：准备、追踪、模拟、签名与广播，以及消息签名和 ABI/calldata 编解码。强调读写、准备、模拟、签名、广播分离，链与 RPC 解析交由 evm-atlas 处理。
find-skills
Find Skills 是一个帮助用户发现和安装智能体技能（agent skills）的技能。当用户提出“如何做 X”“帮我找一个做 X 的技能”“有没有能做 X 的技能”等问题，或表达希望扩展智能体能力、搜索工具/模板/工作流、需要特定领域（设计、测试、部署等）帮助时，该技能会引导用户使用 Skills CLI（npx skills）在开放的智能体技能生态中搜索、安装、检查和更新技能。它本身不提供具体领域能力，而是充当技能发现与安装的入口。
agency-client-handoff
这是一个面向代理公司（agency）的客户交接工作流技能，用于把已完成的客户项目打包成可复现的 zip 交付件，内含资产、提示词库、模型版本锁定与版权文档，方便客户内部团队或下一家代理接手。
creating-replay-vision-scanners
该技能指导智能体创建并安全控制 Replay Vision 扫描器：选择类型（monitor/classifier/scorer/summarizer）、确定查询范围与采样、估算月度积分消耗并核对预算，确认后才创建，避免自动按计划持续消耗额度。
makeui
makeui 是一个面向 Make App 前端 UI（apps/ui）的技能，用于设计、生成、修改和审阅应用外壳、导航、列表、抽屉、表单、响应式布局等界面结构与表现。默认技术栈为 React + Vite + React Router，移动端使用 @qfei-design/make-app-mobile。
quiz-and-assessment-design
一套面向增长营销人员的测验与评估设计方法，强调把答题者分入可行动的分类并匹配具体建议，而非制造点击。涵盖问题架构、评分算法、结果分类、建议映射与线索捕获。
linux-pentesting-commands
Linux Pentesting Commands 是一个面向渗透测试的 Linux 命令参考技能，来源于 Linux-for-a-Pentester 仓库，由 reason-machines/security-skills 技能集中提供。它按渗透测试阶段组织实用命令：通用命令、侦察、枚举、利用、权限提升、后渗透以及速查表。内容覆盖系统信息收集、文件搜索、进程与网络连接查看、用户与环境枚举、SUID/SGID 与 capabilities 排查、计划任务与服务检查，以及反向 shell、文件传输、SSH 隧道等利用手法，并为提权、持久化、数据外带和清理提供命令示例。该技能以离线参考方式使用，可克隆仓库或按模块目录查阅。适合在授权安全测试、CTF 或学习环境中作为命令速查与操作思路参考。
uikit-accessibility-auditor
面向 iOS/iPadOS 的 UIKit 无障碍审计技能，检查 VoiceOver、动态字体、语音控制、切换控制与语义结构问题，输出按优先级分组的发现与可直接粘贴的最小修复补丁，并附手动测试清单。
cloudflare-workers-migration
该技能提供从 AWS Lambda、Vercel、Express 和 Node.js 迁移至 Cloudflare Workers 的指导。内容包含迁移决策树、平台能力对比、常见迁移错误、代码改写示例（Lambda handler、Express 中间件、环境变量）、Node.js 兼容性说明以及迁移检查清单。适用于将现有应用或 Serverless 函数移植到边缘环境时参考。
cloudflare-workers-multi-lang
该技能面向 Cloudflare Workers 的多语言开发，支持使用 Rust、Python 和 WebAssembly 构建 Workers，适用于需要高性能计算或非 JavaScript/TypeScript 语言的场景。资料提供了 JavaScript/TS、Rust、Python 三种语言在启动速度、CPU 性能、内存、包体积、类型安全等方面的对比，并给出选型建议：追求极致性能或重计算（加密、图像处理）选 Rust/WASM，数据处理与 ML 推理选 Python，通用 Web 应用选 JavaScript/TypeScript。同时列出十大常见多语言错误及其原因与解决方案，并附 Rust 与 Python 的快速上手代码示例、WASM 模块集成示例、性能优化建议以及参考文档加载时机。
autonomous-trading
senpi-ai/senpi-skills 中的自主交易技能：给智能体预算、目标与截止时间后自动交易，编排 DSL、机会扫描器与新兴异动信号。需先装配套技能，最低预算 500 美元（建议 1000 以上）。
busybox-on-windows
介绍如何在 Windows 上使用 Win32 版 BusyBox 运行许多标准 UNIX 命令行工具的技能。
deployment-engineer
该技能面向现代 CI/CD 流水线、GitOps 工作流与高级部署自动化的部署工程任务。资料显示其用途包括：设计或改进 CI/CD 流水线与发布流程、实现 GitOps 或渐进式交付模式、在零停机要求下自动化部署、将安全与合规检查集成到部署流程中。技能内容覆盖 CI/CD 平台（GitHub Actions、GitLab CI/CD、Azure DevOps、Jenkins 及平台特定工具）、GitOps 工具（ArgoCD、Flux v2、Jenkins X）、容器技术（Docker 多阶段构建、BuildKit、镜像管理与签名）、Kubernetes 部署模式（滚动更新、蓝绿、金丝雀、A/B 测试）、渐进式交付、密钥管理、供应链安全、IaC 集成、可观测性与平台工程等。技能明确不适用于仅需本地开发自动化、不涉及部署变更的应用功能开发、以及不涉及部署或发布管道的任务。执行时要求先收集发布需求、风险容忍度与环境信息，设计带质量门禁与审批的流水线阶段，实现含回滚与可观测性的部署策略，并编写运行手册并在 staging 验证后再上生产。安全方面要求：未获批准与回滚计划不得进行生产发布，运行流水线前须校验密钥、权限与目标环境。
drawio-aws
drawio-aws 是 drawio-ai-kit 中面向 AWS 架构图的技能，用于在 draw.io 中生成符合规范的 AWS 架构图，覆盖 VPC/网络、事件驱动、Landing Zone、多可用区、无服务器流水线等场景。它本身是薄前端，真正的确定性引擎、校验器和规则位于 drawio-ai-kit 包中，通过 drawio-ai CLI 调用。使用前需先安装 CLI（npm i -g github:sparklabx/drawio-ai-kit），技能不会自行改动用户全局环境。构建流程为：读取工作流与 AWS 规则、批量搜索图标、基于脚手架模板生成构建脚本、用声明式布局引擎（不手写坐标）搭建、反复执行 validate 与 render 并根据机器可读的 issues 清单修复，直到问题清空后再做一次视觉自检并输出最终 PNG。支持在具备子代理能力的宿主中委派构建，也支持内联执行。