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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 11-08 00:04

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247,982 个结果

obs-memory

obs-memory 是一套为编码类智能体（coding agents）提供的基于 Obsidian 的持久记忆方案，源仓库为 adamtylerlynch/obsidian-agent-memory-skills。它把 Obsidian 知识库当作跨会话存续的图结构记忆：会话开始时用最少操作完成定位（读取待办、识别当前项目并读取项目概览），工作中通过查询属性、链接、反向链接、标签和搜索来检索架构与组件知识，并在发现新组件、做出架构决策、识别模式或学到跨项目知识时把内容写回知识库。知识按范围分区存放：单项目知识放在 projects/ 下，跨项目共享的技术知识放在 domains/ 下，与技术无关的通用模式放在 patterns/ 下，另有 sessions/ 存放会话小结、todos/Active TODOs.md 存放按项目分组的待办。使用方式上提供 init（从内置模板初始化知识库）、analyze（分析当前代码库并填充互联笔记）、recap（生成会话小结并更新待办）等命令，知识库路径按环境变量 OBSIDIAN_VAULT_PATH、智能体配置、默认路径的优先级解析。资料未提供收费、价格、平台支持范围等信息。

编程与开发278 次安装

chembl-database

ChEMBL 数据库技能用于通过 Python 客户端程序化查询 ChEMBL 生物活性分子与药物发现数据。ChEMBL 是由欧洲生物信息研究所（EBI）维护的人工策展数据库，包含超过 200 万化合物、1900 万条生物活性测量、13000+ 药物靶点，以及已批准药物和临床候选药物数据。该技能适用于化合物搜索、靶点信息检索、生物活性数据（IC50、Ki、EC50）查询、药物信息查询、结构相似性/子结构搜索、化学信息学分析、靶点-配体关系探查以及药物发现中的抑制剂与激动剂识别等场景。使用前需安装 chembl_webresource_client 客户端，通过 new_client 访问 molecule、target、activity、drug 等端点进行查询。

数据与分析278 次安装

deepchem

DeepChem 是一个面向化学、材料科学与生物学的分子机器学习 Python 工具库。它提供分子数据加载与处理（支持 SMILES、SDF、FASTA 等格式）、分子特征化（指纹、描述符、图表示）、数据划分（如 ScaffoldSplitter 防止数据泄漏）、多种模型（传统机器学习、深度网络、GCN/GAT/MPNN/AttentiveFP 等图神经网络）以及 MoleculeNet 基准数据集（Tox21、BBBP、Delaney 等 30 余个）的快速调用。它支持迁移学习，可微调 ChemBERTa、GROVER、MolFormer 等预训练模型，用于分子性质预测（如 ADMET、毒性、溶解度、结合亲和力）、晶体/材料性质预测和蛋白质/DNA 序列分析。该技能适合药物发现、材料设计与生物分子分析等场景。

数据与分析278 次安装

hunt-brute-force

hunt-brute-force 是一个用于安全测试的技能（Skill），专注于发现目标系统中缺失或薄弱的速率限制（Rate Limiting）问题。它覆盖登录爆破、OTP/2FA 爆破（10^6 密钥空间）、密码重置令牌爆破、凭证填充（Credential Stuffing）、用户名/邮箱枚举、注册接口滥用、IP 轮换绕过、令牌熵测量以及 ReDoS 检测等场景。该技能强调严谨的验证纪律，要求在判定「无速率限制」前先区分四种防御状态：硬账户锁定、软 IP 限流、CAPTCHA 注入以及静默影子限流（silent shadow-throttle），后者是常见的误报陷阱——所有请求都返回 200/401，但实际提交被丢弃。技能提供了具体的 curl、ffuf、hydra、nuclei 等命令行示例与分阶段方法论，用于分类防御类型并给出可复现的证据。

安全与审计278 次安装

shopify-expert

Shopify Expert 是一个面向 Shopify 开发的高级技能，覆盖主题开发、无头电商、应用架构与自定义结账方案。它提供从需求分析、架构搭建、实现、验证到部署监控的完整工作流，并附带 Liquid 模板、Storefront API GraphQL 查询、Shopify CLI 命令、TypeScript 应用代码等示例。技能内置按场景加载的参考指南，涵盖 Liquid 模板、Storefront API、应用开发、结账扩展与性能优化。适用于构建和调试 Shopify 主题（.liquid、theme.json、sections）、开发自定义 Shopify 应用（shopify.app.toml、OAuth、webhooks）以及实现结账定制等任务。

编程与开发278 次安装

tailwind-4

该技能提供 Tailwind CSS 4 的样式编写模式与最佳实践，给出了一套样式决策树：Tailwind 类存在时直接用 className，动态值用 style 属性，条件样式用 cn() 工具函数。其核心规则包括：不在 className 中使用 var()，不在 className 中使用十六进制颜色，而是使用 Tailwind 语义化类名与主题色类。cn() 由 clsx 与 tailwind-merge 组合而成，用于合并可能出现冲突的类名或处理条件类名，仅含静态类名时无需使用。对于 Recharts 等不接受 className 的图表库，可将 var() 常量放入样式常量对象中通过 style 或属性传入；真正动态的值（如百分比宽度、透明度）使用 style prop 或 CSS 自定义属性。技能还汇总了 Flexbox、Grid、间距、排版、边框与阴影、状态、响应式、深色模式以及任意值（arbitrary values）等常见模式的写法示例。

前端与建站278 次安装

accelint-tanstack-query-best-practices

该技能提供在 Next.js App Router 与 Server Components 环境下使用 @tanstack/react-query 的专家级实践指南，覆盖 QueryClient 配置、查询键设计、变更（mutation）实现、乐观更新、性能调试与多层缓存策略。内容以“禁止事项”清单、决策矩阵、观察者数量阈值、错误模式与排查决策树等形式组织，并采用渐进式披露方式按场景加载参考文件。适用于配置 QueryClient、编写查询钩子、实现变更、排查性能问题以及设计 Next.js use cache 与 TanStack Query 统一缓存策略等场景。

编程与开发278 次安装

314-frameworks-spring-kafka

本技能用于在 Spring Boot 中设计或实现 Kafka 消息传递，涵盖主题设计、生产者与消费者实现、JSON 序列化、重试机制、死信主题（DLT）与幂等性等场景。它基于 Spring Kafka 提供具体示例，指导设计、实现与错误处理。技能强调约束：在进行消息传递重构前必须先编译（MANDATORY：运行 ./mvnw compile 或 mvn compile），若编译失败立即停止（SAFETY），应用改进后运行 ./mvnw clean verify 或 mvn clean verify 进行验证（VERIFY）；应用前需先阅读参考文档。适用场景包括：在 Spring Boot 中添加 Kafka、评审 Spring Kafka 消费者/生产者、改进重试/死信主题/幂等性、配置主题序列化器或监听容器、添加死信主题处理。工作流程为：阅读参考并评估项目上下文（references/314-frameworks-spring-kafka.md），收集范围并确定目标改进，应用框架对齐的更改，运行验证并报告结果。详细规则与示例见参考文档。

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