design-to-component-translator
将 Figma 等设计稿转换为生产级 React UI 组件的技能，按设计令牌精确还原间距、字体、颜色、圆角、阴影、响应式规则与交互状态，并补充无障碍属性。
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 11-09 00:13
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248,606 个结果
evaluation-harness
用于为 LLM 应用构建可重复评估系统的技能，包含黄金数据集、评分标准、通过/失败阈值与回归报告，适用于 LLM 评估、AI 测试与持续评估场景。
secrets-env-manager
Secrets & Env Manager 是一个面向 CI/CD 的密钥与环境变量管理技能，重点在于校验必需环境变量、防止密钥泄露、强制掩码以及提供快速失败（fail-fast）验证与清晰文档。它可帮助团队在部署前发现缺失的配置，避免因环境变量未设置导致运行失败，并通过自动化扫描降低密钥硬编码或意外提交的风险。
electron-release
面向 Electron 生产构建与发布的专家指南，覆盖代码签名、macOS 公证、自动更新与发布流程，适用于打包、签名和分发 Electron 应用时参考。
redis-expert
提供 Redis 专家级使用指导，覆盖缓存、发布订阅、数据结构与高性能应用。当用户提及缓存、pub/sub、内存存储等场景时使用，帮助完成安装配置、集群搭建、性能优化与常见反模式规避。
meditate
Meditate 是 poteto/noodle 项目中的一个技能，用于审计和演进 brain vault：清理过时内容、发现跨领域原则、检查技能是否存在可结构化编码的机会。资料未提供分类、收费或适用平台信息。
ios-storyboard
面向 iOS 26 / Swift 6.2 诊所类代码库的 Storyboard 与 Interface Builder 维护技能，仅用于既有 Storyboard 项目的迁移与维护，不适用于新 SwiftUI 功能开发。含 45 条按影响优先级划分的规则，覆盖架构、Auto Layout、导航、自适应布局、视图层级、无障碍、版本控制与调试。
rails-design-system
面向 Ruby on Rails 的设计系统最佳实践技能，含 51 条规则、分 9 类并按影响优先级排列，覆盖 Turbo、Stimulus、ERB partial、设计令牌、表单构建器与视图辅助方法，用于构建一致且易维护的 UI。
upfront-design
upfront-design 是一个用于在编码前先达成分阶段设计共识的技能，可续写设计草稿并核验已批准的里程碑。它把设计文档、审批与检查路由固定为可持久化流程，强调先定设计、再动代码。
journey-mapping
用于构建客户旅程图与服务蓝图，可视化端到端用户体验，梳理触点、情绪、摩擦点与后台支撑流程，产出机会地图。技术栈与工具无关。
autoteam-f-chatgpt-team-rotation
AutoTeam-F 是 Python 编写的 ChatGPT Team 账号轮换与认证同步工具，支持批量生成免费个人账号、OAuth 管理，并提供 Web 控制台与 REST API。
gpt-pp-team-protocol-replay
面向 ChatGPT Team 订阅的端到端协议重放工具包，包含 Stripe Checkout、PayPal 账单协议、ChatGPT 人工审批与 Codex OAuth+PKCE 流程，并附带自研 hCaptcha 视觉求解器（12 种挑战类型）与反欺诈实证研究数据。仅限授权安全研究、CTF 与漏洞赏金范围内资产使用。
douyin-weekly-surge
抖音七日点赞飙升榜查询工具，每日17:00更新过去七日数据，输出七日新增点赞TOP50榜单，支持28个赛道分类查询与最多30天历史回溯。
flutter-control-and-screenshot
介绍如何通过 Dart MCP 服务器为 Flutter 应用添加 flutter_driver 支持，实现启动、控件操作（点击、查找组件）与截图，并处理 Web/桌面端的截图限制。
runpod-companion-clis
Runpod 工作流的配套命令行工具集，涵盖 HuggingFace（hf）、GitHub（gh）、Docker 和 AWS（S3）四个第三方 CLI。该技能为每款工具提供 Runpod 场景下的凭据配置与命令参考：用 hf 从 Hub 下载模型以便缓存或打包进镜像，用 gh 管理 worker 仓库并创建 release，用 docker 构建、校验并把 linux/amd64 镜像推送到 Docker Hub 供 Runpod 拉取，用 aws 通过 Runpod 的 S3 兼容 API 读写网络卷存储。技能强调按需只加载任务所需的那一个 CLI 参考，安装步骤单独放在一次性 setup 文档中；临时性文件中标注了常见陷阱，例如必须使用显式语义化标签而非 latest、Docker Hub 用个人访问令牌认证、S3 访问密钥为 Runpod 用户 ID 与 S3 API key 且需带 --region 与 --endpoint-url 参数、Windows 下可选 WSL2 并优先复用已有工具。
runpod-cost-audit
runpod-cost-audit 是 Runpod 官方插件集合中的一个只读费用审计技能，用于回答 Runpod 账户上的钱花在哪里以及如何堵住费用泄漏。它通过读取 Pod、Serverless 端点、网络卷、集群等资源列表与账单数据，对闲置开销打分、区分闲置 Pod 与 serverless 闲置 worker 计费、按资源类型和具体资源归因花费，并给出最贵项目的结论。技能严格只读，不会停止、删除或重配任何资源；任何需要执行的变更（如停止 Pod、将 min-workers 降为 0）都以交接方式转给其他技能，并且需要用户明确批准。所有金额都必须来自工具读取，不得编造或估算。
runpod-discovery
runpod-discovery 是 Runpod 官方插件中的只读信息查询技能，用于回答“有什么可用、什么合适、价格多少”这类问题。它基于 Runpod 目录数据，支持查询 GPU 与 CPU 类型及价格、各数据中心及各产品形态的实时库存、带容量的 CUDA 版本、Hub 预构建 Worker、公共模板目录，以及按使用量付费的公共端点。此外，它提供模型到显存的估算方法：根据模型参数量和精度粗略计算显存需求，再推荐能满足该需求且有库存的最小 GPU 规格。该技能只读取数据，不做任何创建、修改或删除操作，不能用于部署；命名条目、价格和库存均以工具返回结果为准，查不到时应明确说明“未找到”。
runpod-flash
runpod-flash 是 Runpod 官方提供的以代码为核心的无服务器开发技能文档，围绕 Runpod Python SDK 2.0（runpod 包）展开。它指导开发者用纯 Python 定义 runpod.App，并通过 @app.queue、@app.api、@app.task 装饰器分别创建队列式无服务器端点、负载均衡的 HTTP 路由服务和一次性任务 Pod。使用时先在本地编写代码，用 rp flash dev 在远程 Runpod GPU/CPU 上迭代运行并实时查看 worker 输出，再用 rp flash deploy 打包部署为持久化端点。文档还覆盖装饰器参数、调用方式（remote、spawn、stream 等）、卷挂载、模型与密钥管理、GPU/CPU 选择、从旧版 runpod-flash 迁移，以及依赖安装、单文件限制、JSON 序列化、显存与计费清理等注意事项。
runpod-lifecycle-crud
该技能负责管理 Runpod 平台上的可复用资源生命周期，包括模板、网络卷、全局卷、容器仓库凭证、账户密钥、SSH 公钥和多节点集群的创建、读取、更新与删除。核心原则是先列出已有资源避免冲突，创建或更新后通过独立读取验证，并仅在用户明确要求时删除。涉及计费资源（网络卷按存储 GB-月计费、全局卷按存储加请求计费、集群按 GPU 每小时计费）时，必须在创建前说明成本。凭证和密钥值只写不读，禁止回显。该技能主要供 AI 代理在会话中调用对应工具完成资源操作，适用于需要以安全、可审计方式管理 Runpod 基础设施的场景，限制包括必须依赖会话中已绑定的工具、集群创建需用户明确确认、部分操作需转至控制台完成。
runpod-pod-deploy
该技能用于在 Runpod 上开通一个 Pod，供交互式开发或模型训练使用，并在创建完成后返回准确的连接方式。它在创建前先读取 GPU 库存，确认所选显卡在目标数据中心确实可用；创建时按用户指定的型号放置，不会回退到其它 GPU，无法放置时返回 400。它会选择合适的镜像和端口（应用界面、Jupyter、SSH），并返回可用的 Runpod 代理 URL。训练用 Pod 会同时挂载网络卷，使检查点不会随容器磁盘丢失。创建 Pod 会产生费用，需在创建前告知小时价格。该技能只创建用户要求的 Pod，不停止、终止或修改用户未指名的资源。诊断或恢复已有 Pod 属于另一个技能 runpod-pod-doctor 的职责。
runpod-pod-doctor
Runpod Pod 诊断与恢复技能：先以只读方式排查无法访问、无法识别 GPU 或卡住的 Pod，再在用户明确授权后执行最小的安全恢复动作（默认停止而非销毁）。
developing-agentforce
用于开发和维护 Salesforce Agentforce 智能体的技能，主要面向 Agent Script 脚本语言。涵盖设计、编写、校验、调试、部署、发布与测试的完整生命周期，触发场景包括创建或修改 .agent 文件、AiAuthoringBundle 元数据等。
error-debugging-error-trace
这是一个面向错误追踪与可观测性的技能，用于帮助实现或改进错误监控方案。它指导用户评估现有的错误捕获、告警与分组机制，定义严重级别与分诊流程，配置日志、链路追踪与告警路由，并通过测试错误验证信号质量。适用于搭建错误监控、配置告警与分组分诊、以及设置结构化日志与追踪等任务。若系统没有运行时或监控访问权限、任务与可观测性或可靠性无关，或只需一次性修复单个 bug，则不应使用该技能。同时强调安全：避免记录密钥、令牌或个人数据，并使用安全采样防止生产环境过载。更详细的监控模式与示例参见 resources/implementation-playbook.md。
agent-sync
agent-sync 是一个面向多编码智能体协作同一仓库的协调技能，通过租约、ID 预留、日志与守卫机制避免冲突，要求持久事实先写入 git，云端仅作协调平面。