voltagent--awesome-agent-skills/README.md

Note

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来自领先开发团队与社区的官方 Agent Skills 合集。
人工精选，而非 AI 批量生成。

Awesome Agent Skills

与许多批量生成的技能仓库不同，本合集聚焦于真实工程团队创建并使用的实战 Agent Skills，而非 AI 大规模生成的内容。

本合集收录了领先开发团队发布的官方技能，包括 Anthropic、Google Labs、Vercel、Stripe、Cloudflare、Netlify、Trail of Bits、Sentry、Expo、Hugging Face、Figma 等，以及社区构建的技能。

兼容 Claude Code、Codex、Antigravity、Gemini CLI、Cursor、GitHub Copilot、OpenCode、Windsurf 等。路径与文档请见下表。

贡献最多的 Agent Skills 仓库，与社区共同构建与维护。

💛 赞助商

	TestMu AI（前身为 LambdaTest） 是一款面向现代工程团队的 AI 原生测试云平台，涵盖从自主测试创建与快速执行，到测试 AI 智能体、聊天机器人和语音助手等全流程。
	Zero 让你的 AI 访问数千种工具、API 和服务，无需配置即可从提示词直达项目。无需让你注册或获取 API 密钥，你的 AI 可直接在聊天中发现并使用能解决实际问题的真实服务。
	Ego Lite 是 AI 智能体运行浏览器自动化任务的最快浏览器，比 agent-browser（Vercel）快 3.45 倍，永久免费、无需配置，并支持智能体在 Spaces 中同时运行 100+ 个浏览器任务。

目录

各团队官方技能

Claude	VoltAgent	TestMu AI	Zero
Angular	Composio	Supabase	Google Gemini
Stripe	Courier	CallStack	Expo
Better Auth	Tinybird	HashiCorp	Sanity
Firecrawl	Neon	ClickHouse	Remotion
Replicate	Typefully	Vercel	Cloudflare
Netlify	Google Labs (Stitch)	Google Workspace CLI	Hugging Face
Trail of Bits	Sentry	Microsoft	fal.ai
WordPress	OpenAI	Figma	Corey Haines
Binance	Dean Peters	Paweł Huryn	MiniMax
DuckDB	GSAP	Garry Tan (gstack)	Notion
Resend	Addy Osmani (Web Quality)	MongoDB	Kim Barrett (Advertising)
Apollo GraphQL	Auth0	Brave	Browserbase
CodeRabbit	Coinbase	Datadog Labs	Firebase
Flutter	Venice.ai	Red Hat	Community
Redis	NVIDIA	Google Cloud	Quality Standards

官方 Claude 技能

• anthropics/docx - 创建、编辑和分析 Word 文档
• anthropics/doc-coauthoring - 协作文档编辑与共同撰写
• anthropics/pptx - 创建、编辑和分析 PowerPoint 演示文稿
• anthropics/xlsx - 创建、编辑和分析 Excel 电子表格
• anthropics/pdf - 提取文本、创建 PDF 并处理表单
• anthropics/algorithmic-art - 使用 p5.js 与种子随机数创建生成艺术
• anthropics/canvas-design - 以 PNG 和 PDF 格式设计视觉艺术
• anthropics/frontend-design - 前端设计与 UI/UX 开发工具
• anthropics/slack-gif-creator - 创建针对 Slack 尺寸限制优化的动画 GIF
• anthropics/theme-factory - 使用专业主题为制品设置样式或生成自定义主题
• anthropics/web-artifacts-builder - 使用 React 和 Tailwind 构建复杂的 claude.ai HTML 制品
• anthropics/mcp-builder - 创建 MCP 服务器以集成外部 API 和服务
• anthropics/webapp-testing - 使用 Playwright 测试本地 Web 应用
• anthropics/brand-guidelines - 将 Anthropic 品牌色彩与字体应用于制品
• anthropics/internal-comms - 撰写状态报告、新闻通讯和常见问题解答
• anthropics/skill-creator - 创建扩展 Claude 能力的技能指南
• anthropics/template - 创建新技能的基础模板

VoltAgent 技能

VoltAgent 官方技能，用于基于 VoltAgent TypeScript 框架构建 AI agent。

• voltagent/create-voltagent - 项目设置指南，包含 CLI 与手动步骤
• voltagent/voltagent-best-practices - 面向 agent、工作流、记忆与服务器的架构与使用模式
• voltagent/voltagent-core-reference - VoltAgent 类选项与生命周期方法参考
• voltagent/voltagent-docs-bundle - 从 @voltagent/core 查询嵌入式文档，获取与版本匹配的文档

TestMu AI 技能

面向各主流测试自动化框架的生产级 Agent Skills，由 TestMu AI（前身为 LambdaTest）团队维护。它们可帮助 AI 编码助手在 Web、移动端、API、BDD 与单元测试技术栈中生成专家级测试自动化代码。

• testmu-ai/api-skill - 一套 API 技能，用于设计、模拟、文档化、保护 REST/GraphQL/gRPC API，并生成相关测试
• testmu-ai/appium-skill - 使用 Java、Python 或 JS 生成面向 Android 与 iOS 的 Appium 移动端自动化测试
• testmu-ai/behat-skill - 使用 Gherkin 与 Mink 为 PHP 生成 Behat BDD 测试
• testmu-ai/behave-skill - 使用 Gherkin 与步骤实现为 Python 生成 Behave BDD 测试
• testmu-ai/capybara-skill - 在 Ruby 中生成集成 RSpec 的 Capybara E2E 测试
• testmu-ai/cicd-pipeline-skill - 在 GitHub Actions、Jenkins、GitLab CI 与 Azure DevOps 上为测试生成 CI/CD 流水线
• testmu-ai/codeception-skill - 在 PHP 中生成 Codeception 验收、功能与单元测试
• testmu-ai/cucumber-skill - 使用 Gherkin 与步骤定义在 Java、JS 或 Ruby 中生成 Cucumber BDD 测试
• testmu-ai/cypress-skill - 使用 JavaScript 或 TypeScript 生成 Cypress E2E 与组件测试
• testmu-ai/detox-skill - 使用 JavaScript 为 React Native 应用生成 Detox 灰盒 E2E 测试
• testmu-ai/espresso-skill - 使用 Kotlin 或 Java 为 Android 应用生成 Espresso UI 测试
• testmu-ai/flutter-testing-skill - 使用 Dart 生成 Flutter widget、集成与 golden 测试
• testmu-ai/gauge-skill - 生成 Markdown 格式的 Gauge 规范，步骤可使用 Java、Python、JS 或 Ruby
• testmu-ai/geb-skill - 使用 Groovy 配合 Spock 与页面对象生成 Geb 浏览器自动化测试
• testmu-ai/hyperexecute-skill - 端到端操作 TestMu AI HyperExecute：YAML、CLI 运行、调试与 CI 集成
• testmu-ai/jasmine-skill - 使用 JavaScript 生成支持 spies 与异步的 Jasmine BDD 测试
• testmu-ai/jest-skill - 在 JS/TS 中生成支持 mock 与快照的 Jest 单元与集成测试
• testmu-ai/junit-5-skill - 使用 Java 配合 Mockito 生成 JUnit 5 单元与集成测试
• testmu-ai/karma-skill - 为基于浏览器的 JS 测试生成 Karma 测试运行器配置
• testmu-ai/laravel-dusk-skill - 在 PHP 中生成基于 Chrome 的 Laravel Dusk 浏览器测试
• testmu-ai/lettuce-skill - 为 Python 生成 Lettuce BDD 测试（旧版；建议优先使用 Behave）
• testmu-ai/mocha-skill - 使用 JavaScript 配合 Chai 与 Sinon 生成 Mocha 测试
• testmu-ai/mstest-skill - 为 .NET 使用 C# 生成 MSTest 测试
• testmu-ai/nemojs-skill - 为 Node.js 生成基于 Selenium 的 Nemo.js 测试
• testmu-ai/nightwatchjs-skill - 使用 JavaScript 配合 Selenium WebDriver 生成 NightwatchJS E2E 测试
• testmu-ai/nunit-skill - 使用 C# 配合约束模型与 Moq 生成 NUnit 3 测试
• testmu-ai/phpunit-skill - 在 PHP 中生成支持数据提供器与 mock 的 PHPUnit 测试
• testmu-ai/playwright-skill - 使用 TS、JS、Python、Java 或 C# 生成 Playwright E2E 测试
• testmu-ai/protractor-skill - 使用 JS/TS 为 Angular 生成 Protractor E2E 测试（已弃用；建议优先使用 Playwright/Cypress）
• testmu-ai/puppeteer-skill - 生成用于浏览器自动化、爬取与 PDF 生成的 Puppeteer 脚本
• testmu-ai/pytest-skill - 在 Python 中生成支持 fixtures、parametrize 与 mock 的 pytest 测试
• testmu-ai/reqnroll-skill - 使用 C# 为 Web 与移动端生成 Reqnroll BDD 测试
• testmu-ai/robot-framework-skill - 在 Python 中生成 Robot Framework 关键字驱动测试
• testmu-ai/rspec-skill - 在 Ruby 中生成支持 matchers、hooks 与 mock 的 RSpec 测试
• testmu-ai/selenide-skill - 在 Java 中生成支持自动等待与流式 API 的 Selenide UI 测试
• testmu-ai/selenium-skill - 使用 Java、Python、JS、C#、Ruby 或 PHP 生成 Selenium WebDriver 测试
• testmu-ai/serenity-bdd-skill - 在 Java 中使用 Screenplay 模式与报告能力生成 Serenity BDD 测试
• testmu-ai/smartui-skill - 生成用于截图比对的 SmartUI 视觉回归配置
• testmu-ai/specflow-skill - 使用 Gherkin 与步骤绑定为 C#/.NET 生成 SpecFlow BDD 测试
• testmu-ai/test-framework-migration-skill - 在 Selenium、Playwright、Puppeteer 与 Cypress 之间迁移测试
• testmu-ai/testcafe-skill - 使用 JavaScript 或 TypeScript 生成 TestCafe 自动化测试
• testmu-ai/testng-skill - 在 Java 中生成支持数据提供器与并行执行的 TestNG 测试
• testmu-ai/testunit-skill - 在 Ruby 中生成 Test::Unit xUnit 风格测试
• testmu-ai/unittest-skill - 生成使用 TestCase 与 setUp/tearDown 的 Python unittest 测试
• testmu-ai/vitest-skill - 在 JS/TS 中生成具备 Jest 兼容 API 与 ESM 支持的 Vitest 测试
• testmu-ai/webdriverio-skill - 使用 JavaScript 或 TypeScript 生成 WebdriverIO（WDIO）自动化测试
• testmu-ai/xcuitest-skill - 使用 Swift 为 iOS/iPadOS 应用生成 XCUITest UI 测试
• testmu-ai/xunit-skill - 使用 C# 配合 Fact/Theory 与 FluentAssertions 生成 xUnit.net 测试

Zero 的技能

• zero/zero - 为 Claude Code 代理发现并调用外部付费工具，无需中断流程让用户注册或获取 API 密钥
• zero/zero-gemini - 将相同的 Zero 工具发现与支付层打包为 Gemini CLI 扩展

Angular 的技能

• angular/angular-developer - 为 components、services、reactivity 生成 Angular 代码与架构指导
• angular/angular-new-app - 使用 CLI 按现代最佳实践创建新的 Angular 应用

Composio 团队的技能

• composiohq/composio - 通过托管认证将 AI 代理连接至 1000+ 外部应用

Supabase 团队的技能

• supabase/postgres-best-practices - Supabase 的 PostgreSQL 最佳实践

Google Gemini 的技能

• google-gemini/gemini-api-dev - 使用 Gemini API 开发 Gemini 驱动应用的最佳实践
• google-gemini/vertex-ai-api-dev - 使用 Gen AI SDK 在 Google Cloud Vertex AI 上开发 Gemini 驱动应用
• google-gemini/gemini-live-api-dev - 使用 Gemini Live API 构建实时双向流式应用
• google-gemini/gemini-interactions-api - 使用 Gemini Interactions API 构建支持文本、聊天、流式传输和图像生成的应用

Stripe 团队的技能

• stripe/stripe-best-practices - 构建 Stripe 集成的最佳实践
• stripe/upgrade-stripe - 升级 Stripe SDK 与 API 版本

Courier 的技能

• trycourier/courier-skills - 通过电子邮件、SMS、推送和聊天实现多渠道通知

CallStack 的技能

• callstackincubator/react-native-best-practices - 来自 Callstack 的 React Native 应用性能优化
• callstackincubator/github - 用于 PR、代码评审与分支的 GitHub 工作流模式
• callstackincubator/upgrading-react-native - React Native 升级工作流：模板、依赖项与常见陷阱

Better Auth 团队的技能

• better-auth/best-practices - Better Auth 集成的最佳实践
• better-auth/explain-error - 解释 Better Auth 错误消息
• better-auth/providers - Better Auth 认证提供方
• better-auth/create-auth - 使用 Better Auth 创建认证配置
• better-auth/emailAndPassword - 使用 Better Auth 实现电子邮件与密码认证
• better-auth/organization - 使用 Better Auth 进行组织管理
• better-auth/twoFactor - 使用 Better Auth 实现双因素认证

Tinybird 团队的技能

• tinybirdco/tinybird-best-practices - Tinybird 项目中 datasources、pipes、endpoints 与 SQL 的指南
• tinybirdco/tinybird-cli-guidelines - Tinybird CLI 使用指南与命令
• tinybirdco/tinybird-python-sdk-guidelines - Tinybird Python SDK 使用指南
• tinybirdco/tinybird-typescript-sdk-guidelines - Tinybird TypeScript SDK 使用指南

HashiCorp Terraform 团队的技能

• hashicorp/azure-verified-modules - Terraform 模块的 Azure Verified Modules (AVM) 认证标准
• hashicorp/new-terraform-provider - 使用 Plugin Framework 搭建新的 Terraform provider 项目
• hashicorp/provider-resources - 使用 Plugin Framework 实现 Terraform Provider 的 resources 与 data sources
• hashicorp/provider-test-patterns - 使用 terraform-plugin-testing 的 Terraform provider 验收测试模式
• hashicorp/provider-actions - 使用 Plugin Framework 实现 Terraform Provider Actions
• hashicorp/run-acceptance-tests - 使用 Go 测试运行器为 Terraform provider 运行验收测试
• hashicorp/refactor-module - 将单体 Terraform 配置转换为可复用模块
• hashicorp/terraform-search-import - 发现现有云资源并批量导入 Terraform state
• hashicorp/terraform-style-guide - 遵循 HashiCorp 官方风格约定生成 Terraform HCL 代码
• hashicorp/terraform-stacks - 跨多个环境、区域与云账户管理基础设施
• hashicorp/terraform-test - 使用 .tftest.hcl 文件的 Terraform 配置内置测试框架

Sanity 团队的技能

• sanity-io/sanity-best-practices - Sanity Studio、GROQ 查询与内容工作流的最佳实践
• sanity-io/content-modeling-best-practices - 在 Sanity 中设计可扩展内容模型的指南
• sanity-io/seo-aeo-best-practices - 内容站点的 SEO 与答案引擎优化（AEO）模式
• sanity-io/content-experimentation-best-practices - 内容 A/B 测试与实验工作流

Firecrawl 团队的技能

• firecrawl/firecrawl-build - 将 Firecrawl 集成到应用代码中，用于网页搜索、抓取、提取和浏览器交互
• firecrawl/firecrawl-build-interact - 多步骤 Firecrawl 浏览器流程：点击、表单填写、分页和感知认证的导航
• firecrawl/firecrawl-build-onboarding - 在项目中首次集成时配置 Firecrawl 凭据和 SDK
• firecrawl/firecrawl-build-scrape - 从产品代码中集成 Firecrawl /scrape，实现单页提取
• firecrawl/firecrawl-build-search - 集成 Firecrawl /search，实现以查询为先的发现，并可选择性地填充内容

Neon 的技能

• neondatabase/neon-postgres - Neon Serverless Postgres 最佳实践
• neondatabase/claimable-postgres - 使用 Neon 进行可申领（Claimable）Postgres 数据库配置
• neondatabase/neon-postgres-egress-optimizer - 优化 Neon Postgres 出站流量和数据传输

ClickHouse 的技能

• clickhouse/clickhouse-best-practices - 使用 ClickHouse 的最佳实践
• clickhouse/chdb-datastore - 可即插即用替代 pandas，在 16+ 数据源上获得 ClickHouse 性能
• clickhouse/chdb-sql - 面向 Python 的进程内 ClickHouse SQL 引擎 — 无需服务器即可查询文件、数据库和云存储
• clickhouse/clickhouse-architecture-advisor - 设计 ClickHouse 架构，并将最佳实践转化为针对具体工作负载的决策
• clickhouse/clickhousectl-cloud-deploy - 使用 clickhousectl 部署到 ClickHouse Cloud，并从本地环境迁移
• clickhouse/clickhousectl-local-dev - 使用 clickhousectl 从零搭建本地 ClickHouse 开发环境

Remotion 的技能

• remotion-dev/remotion - 使用 React 以编程方式创建视频

Replicate 的技能

• replicate/replicate - 使用 Replicate 的 API 发现、比较并运行 AI 模型

Typefully 的技能

• typefully/typefully - 在 X、LinkedIn、Threads、Bluesky 和 Mastodon 上创建、排期和发布社交媒体内容

Venice.ai 的技能

Venice.ai 为 Venice API 提供的官方技能。

• veniceai/venice-api-overview - API 基础、认证模式、定价和版本管理
• veniceai/venice-auth - API 密钥和基于钱包的 Venice 认证
• veniceai/venice-chat - 聊天补全、多模态输入、工具和流式传输
• veniceai/venice-responses - 适用于 Venice 的 OpenAI 兼容 Responses API
• veniceai/venice-embeddings - Embeddings 模型、维度和编码格式
• veniceai/venice-image-generate - 图像生成端点和可用风格
• veniceai/venice-image-edit - 图像编辑、放大和背景移除
• veniceai/venice-audio-speech - 文本转语音模型、音色、格式和流式传输
• veniceai/venice-audio-music - 音乐生成排队、检索和完成端点
• veniceai/venice-audio-transcription - 音频转录模型和语音转文本选项
• veniceai/venice-video - 视频生成和转录工作流
• veniceai/venice-models - 模型目录、特性与兼容性映射
• veniceai/venice-characters - 角色端点和 character_slug 用法
• veniceai/venice-api-keys - API 密钥 CRUD、速率限制和 Web3 密钥
• veniceai/venice-billing - 余额、用量和计费分析端点
• veniceai/venice-x402 - Base 上的钱包额度与 x402 支付
• veniceai/venice-crypto-rpc - 为支持的加密网络提供 JSON-RPC 代理
• veniceai/venice-augment - 搜索、抓取和文本解析端点
• veniceai/venice-errors - 错误处理、重试和 API 状态码

Vercel 工程团队的技能

• vercel-labs/next-best-practices - Next.js 最佳实践和推荐模式
• vercel-labs/next-cache-components - Next.js 中的缓存策略和感知缓存的组件
• vercel-labs/next-upgrade - 将 Next.js 项目升级到新版本

Cloudflare 团队的技能

• cloudflare/agents-sdk - 构建具有调度、RPC 和 MCP 服务器能力的有状态 AI Agent
• cloudflare/cloudflare - 全面的 Cloudflare 平台技能，涵盖 Workers、Pages、存储、AI、网络、安全和 IaC
• cloudflare/cloudflare-email-service - 使用 Cloudflare Email Sending 和 Email Routing 发送事务邮件并路由入站邮件
• cloudflare/durable-objects - 通过 RPC、SQLite 和 WebSockets 实现有状态协调
• cloudflare/sandbox-sdk - 构建沙箱应用，在 Workers 上安全、隔离地执行代码
• cloudflare/web-perf - 审计 Core Web Vitals 和阻塞渲染的资源
• cloudflare/workers-best-practices - 依据生产最佳实践和 wrangler.jsonc 约定审查和编写 Workers 代码
• cloudflare/wrangler - 部署和管理 Workers、KV、R2、D1、Vectorize、Queues、Workflows

Netlify 团队的 Skills

• netlify/netlify-functions - 构建无服务器 API 端点和后台任务
• netlify/netlify-edge-functions - 低延迟边缘中间件和地理位置逻辑
• netlify/netlify-blobs - 用于文件和数据的键值对象存储
• netlify/netlify-db - 托管 Postgres，支持部署预览分支
• netlify/netlify-image-cdn - 通过 CDN 优化和转换图像
• netlify/netlify-forms - HTML 表单处理，含垃圾邮件过滤
• netlify/netlify-frameworks - 部署支持 SSR 的 Web 框架
• netlify/netlify-caching - 配置 CDN 缓存和缓存清除
• netlify/netlify-config - netlify.toml 站点配置参考
• netlify/netlify-cli-and-deploy - CLI 设置、本地开发与部署工作流
• netlify/netlify-deploy - Netlify 站点的自动化部署工作流
• netlify/netlify-ai-gateway - 通过统一网关端点访问 AI 模型

Google Labs（Stitch）的 Skills

适用于 Stitch MCP 服务器的 Agent Skills，兼容 Claude Code、Gemini CLI、Cursor 等。

• google-labs-code/design-md - 创建和管理 DESIGN.md 文件
• google-labs-code/enhance-prompt - 利用设计规范和 UI/UX 词汇改进提示词
• google-labs-code/react-components - 将 Stitch 转换为 React 组件
• google-labs-code/remotion - 根据 Stitch 应用设计生成演示视频
• google-labs-code/shadcn-ui - 使用 shadcn/ui 构建 UI 组件
• google-labs-code/stitch-loop - 迭代式设计到代码反馈循环

Google Workspace CLI 的 Skills

官方 Google Workspace CLI 技能，用于通过 gws CLI 工具管理 Google Workspace 服务。

• googleworkspace/gws-shared - 共享认证、全局标志和输出格式化
• googleworkspace/gws-drive - 管理 Google Drive 文件、文件夹和共享云端硬盘
• googleworkspace/gws-sheets - 读取和写入 Google Sheets 电子表格
• googleworkspace/gws-gmail - 发送、读取和管理 Gmail 邮件
• googleworkspace/gws-calendar - 管理 Google Calendar 日历和事件
• googleworkspace/gws-admin-reports - Workspace 审计日志和使用报告
• googleworkspace/gws-docs - 读取和写入 Google Docs 文档
• googleworkspace/gws-slides - 读取和写入 Google Slides 演示文稿
• googleworkspace/gws-tasks - 管理 Google Tasks 任务列表和任务
• googleworkspace/gws-people - 管理 Google People 联系人和个人资料
• googleworkspace/gws-chat - 管理 Google Chat 空间和消息
• googleworkspace/gws-classroom - 管理 Google Classroom 班级、花名册和课程作业
• googleworkspace/gws-forms - 读取和写入 Google Forms
• googleworkspace/gws-keep - 管理 Google Keep 笔记
• googleworkspace/gws-events - 订阅 Google Workspace 事件
• googleworkspace/gws-modelarmor - 过滤用户生成内容以确保安全
• googleworkspace/gws-workflow - 跨服务的 Google Workspace 生产力工作流

Expo 团队的 Skills

Expo 团队提供的官方 AI 代理技能，用于构建、部署和调试 Expo 应用。

• expo/building-native-ui - 使用 Expo Router、样式、组件、导航和动画构建应用
• expo/expo-api-routes - 在 Expo Router 中使用 EAS Hosting 创建 API 路由
• expo/expo-cicd-workflows - Expo 项目的 CI/CD 工作流
• expo/expo-deployment - 将 Expo 应用部署到生产环境
• expo/expo-dev-client - 在本地或通过 TestFlight 构建和分发 Expo 开发客户端
• expo/expo-tailwind-setup - 在 Expo 中使用 NativeWind v5 设置 Tailwind CSS v4
• expo/expo-ui-jetpack-compose - 适用于 Expo 的 Jetpack Compose UI 组件
• expo/expo-ui-swift-ui - 适用于 Expo 的 SwiftUI 组件
• expo/native-data-fetching - 网络请求、API 调用、缓存和离线支持
• expo/upgrading-expo - 升级 Expo SDK 版本
• expo/use-dom - 使用 DOM 组件在原生 WebView 中运行 Web 代码

Hugging Face 团队的 Skills

Hugging Face 团队提供的官方 AI 代理技能，用于机器学习（ML）工作流。

• huggingface/hf-cli - 用于 Hub 操作的 HF CLI 工具
• huggingface/hugging-face-dataset-viewer - 使用 Dataset Viewer API 浏览和查询 HF 数据集
• huggingface/hugging-face-datasets - 创建和管理数据集，支持配置和 SQL 查询
• huggingface/hugging-face-evaluation - 使用 vLLM/lighteval 进行模型评估和评估表
• huggingface/hugging-face-jobs - 在 HF 基础设施上运行计算任务和 Python 脚本
• huggingface/hugging-face-model-trainer - 使用 TRL 训练模型：SFT、DPO、GRPO、GGUF 转换
• huggingface/hugging-face-paper-pages - 在 HF Hub 上创建和管理论文页面
• huggingface/hugging-face-paper-publisher - 在 HF Hub 上发布论文并关联模型/数据集链接
• huggingface/hugging-face-tool-builder - 构建可复用的 HF API 操作脚本
• huggingface/hugging-face-trackio - 使用实时仪表板跟踪 ML 实验
• huggingface/hugging-face-vision-trainer - 在 HF 基础设施上训练视觉模型
• huggingface/huggingface-gradio - 构建 Gradio 应用并部署到 HF Spaces
• huggingface/transformers.js - 使用 Transformers.js 在浏览器中运行 ML 模型

Trail of Bits 团队的安全技能

• trailofbits/ask-questions-if-underspecified - 针对模糊需求提示进行澄清
• trailofbits/audit-context-building - 通过超细粒度代码分析构建深度架构上下文
• trailofbits/building-secure-contracts - 智能合约安全工具包，为 6 条区块链提供漏洞扫描器
• trailofbits/burpsuite-project-parser - 从 Burp Suite 项目文件中搜索并提取数据
• trailofbits/claude-in-chrome-troubleshooting - 诊断并修复 Claude in Chrome MCP 扩展的连接问题
• trailofbits/constant-time-analysis - 检测加密代码中由编译器引发的定时侧信道
• trailofbits/culture-index - 索引并搜索文化文档
• trailofbits/differential-review - 面向安全的 diff 审查，结合 git 历史分析
• trailofbits/dwarf-expert - DWARF 调试格式专业知识
• trailofbits/entry-point-analyzer - 识别智能合约中会改变状态的入口点
• trailofbits/firebase-apk-scanner - 扫描 Android APK，检测 Firebase 误配置和安全漏洞
• trailofbits/insecure-defaults - 检测不安全的默认配置，如硬编码密钥、默认凭据和弱加密
• trailofbits/modern-python - 现代 Python 工具链，涵盖 uv、ruff、ty 和 pytest 最佳实践
• trailofbits/property-based-testing - 面向多种语言和智能合约的属性测试（property-based testing）
• trailofbits/semgrep-rule-creator - 创建并优化用于漏洞检测的 Semgrep 规则
• trailofbits/semgrep-rule-variant-creator - 将现有 Semgrep 规则移植到新目标语言，并进行测试驱动验证
• trailofbits/sharp-edges - 识别易出错的 API 和危险配置
• trailofbits/spec-to-code-compliance - 面向区块链审计的规格到代码合规检查器
• trailofbits/static-analysis - 静态分析工具包，集成 CodeQL、Semgrep 和 SARIF
• trailofbits/testing-handbook-skills - Testing Handbook 技能：模糊测试器、静态分析、消毒器（sanitizers）
• trailofbits/variant-analysis - 通过基于模式的分析发现类似漏洞

Sentry 团队为其开发团队提供的技能

• getsentry/sentry-sdk-setup - 在任何语言或框架中设置 Sentry——自动检测平台并路由到正确的 SDK
• getsentry/sentry-workflow - 端到端 Sentry 工作流：借助 Sentry 上下文修复生产问题并审查代码
• getsentry/sentry-fix-issues - 通过 MCP 借助堆栈跟踪、breadcrumb 和 trace 上下文查找并修复 Sentry 问题
• getsentry/sentry-code-review - 使用 Sentry 问题和 trace 上下文审查代码变更
• getsentry/sentry-pr-code-review - 审查来自 Seer Bug Prediction 和 Sentry 反馈的 PR 评论
• getsentry/sentry-create-alert - 创建 Sentry 告警，支持 email、Slack、PagerDuty、Discord 等
• getsentry/sentry-feature-setup - 配置高级 Sentry 功能：AI 监控、OTel 管道和告警
• getsentry/sentry-otel-exporter-setup - 配置带有 Sentry Exporter 的 OpenTelemetry Collector
• getsentry/sentry-setup-ai-monitoring - 为 OpenAI、Anthropic、Vercel AI、LangChain、Google GenAI 和 Pydantic AI 接入监控
• getsentry/sentry-sdk-upgrade - 跨主要版本升级 Sentry JavaScript SDK
• getsentry/sentry-sdk-skill-creator - 为某个平台创建新的 Sentry SDK 技能包
• getsentry/sentry-android-sdk - Android 完整 Sentry SDK 设置（Kotlin 和 Java）
• getsentry/sentry-browser-sdk - 浏览器 JavaScript 完整 Sentry SDK 设置
• getsentry/sentry-cloudflare-sdk - Cloudflare Workers、Pages、Durable Objects、Queues 和 Workflows 完整 Sentry SDK 设置
• getsentry/sentry-cocoa-sdk - Apple 平台完整 Sentry SDK 设置（iOS、macOS、tvOS、watchOS、visionOS）
• getsentry/sentry-dotnet-sdk - .NET 完整 Sentry SDK 设置（ASP.NET Core、MAUI、WPF、WinForms、Blazor、Azure Functions）
• getsentry/sentry-elixir-sdk - Elixir 完整 Sentry SDK 设置，支持 Phoenix、Plug、LiveView、Oban 和 Quantum
• getsentry/sentry-flutter-sdk - 全平台 Flutter 和 Dart 完整 Sentry SDK 设置
• getsentry/sentry-go-sdk - Go 完整 Sentry SDK 设置（net/http、Gin、Echo、Fiber、FastHTTP、Iris、Negroni）
• getsentry/sentry-nestjs-sdk - NestJS 完整 Sentry SDK 设置，支持 Express 或 Fastify、GraphQL、微服务
• getsentry/sentry-nextjs-sdk - Next.js 13+ 完整 Sentry SDK 设置（App Router 和 Pages Router）
• getsentry/sentry-node-sdk - Node.js、Bun 和 Deno 完整 Sentry SDK 设置
• getsentry/sentry-php-sdk - PHP、Laravel 和 Symfony 完整 Sentry SDK 设置
• getsentry/sentry-python-sdk - Python 完整 Sentry SDK 设置（Django、Flask、FastAPI、Celery、Starlette、AIOHTTP、Tornado）
• getsentry/sentry-react-native-sdk - React Native 和 Expo 完整 Sentry SDK 设置
• getsentry/sentry-react-sdk - React 完整 Sentry SDK 设置（React Router v5-v7、TanStack Router、Redux、Vite、webpack）
• getsentry/sentry-ruby-sdk - Ruby 完整 Sentry SDK 设置（Rails、Sinatra、Rack、Sidekiq、Resque）
• getsentry/sentry-svelte-sdk - Svelte 和 SvelteKit 完整 Sentry SDK 设置

Microsoft 提供的 Skills

面向 Azure SDK 与 Microsoft AI Foundry 开发的领域专属知识。6 种语言共 133 个 skills。

核心 Skills

• microsoft/cloud-solution-architect - 设计良好架构的 Azure 云系统
• microsoft/continual-learning - Azure AI 的持续学习（Continual Learning）模式
• microsoft/copilot-sdk - 基于 GitHub Copilot SDK 构建应用
• microsoft/entra-agent-id - 通过 Graph API 使用 Microsoft Entra Agent ID OAuth2 身份
• microsoft/frontend-design-review - 评审并打造独具特色的前端界面
• microsoft/github-issue-creator - 将笔记整理为结构化的 GitHub issue 报告
• microsoft/mcp-builder - 面向 LLM 工具集成的 MCP 服务器创建指南
• microsoft/podcast-generation - 使用 Azure OpenAI Realtime API 生成 AI 播客音频
• microsoft/skill-creator - 为 AI 编程代理创建高效 skills 的指南

.NET Skills

• microsoft/azure-ai-document-intelligence-dotnet - 文档文本、表格与数据提取
• microsoft/azure-ai-openai-dotnet - GPT-4、embeddings、DALL-E 与 Whisper 客户端
• microsoft/azure-ai-projects-dotnet - AI Foundry 项目管理 SDK
• microsoft/azure-ai-voicelive-dotnet - 实时双向语音 AI
• microsoft/azure-eventgrid-dotnet - Event Grid 主题与域发布
• microsoft/azure-eventhub-dotnet - 高吞吐量事件流
• microsoft/azure-identity-dotnet - Microsoft Entra ID 身份验证
• microsoft/azure-maps-search-dotnet - 地理编码、路线规划与天气服务
• microsoft/azure-mgmt-apicenter-dotnet - API 清单与治理
• microsoft/azure-mgmt-apimanagement-dotnet - 通过 ARM 配置 API Management
• microsoft/azure-mgmt-applicationinsights-dotnet - Application Insights 资源管理
• microsoft/azure-mgmt-arizeaiobservabilityeval-dotnet - Arize AI 可观测性管理
• microsoft/azure-mgmt-botservice-dotnet - 通过 ARM 配置 Bot Service
• microsoft/azure-mgmt-fabric-dotnet - Microsoft Fabric 容量管理
• microsoft/azure-mgmt-mongodbatlas-dotnet - 将 MongoDB Atlas 作为 ARM 资源管理
• microsoft/azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet - Weights & Biases 部署管理
• microsoft/azure-resource-manager-cosmosdb-dotnet - Cosmos DB 资源配置
• microsoft/azure-resource-manager-durabletask-dotnet - Durable Task Scheduler 管理
• microsoft/azure-resource-manager-mysql-dotnet - MySQL Flexible Server 管理
• microsoft/azure-resource-manager-playwright-dotnet - Playwright Testing 工作区管理
• microsoft/azure-resource-manager-postgresql-dotnet - PostgreSQL Flexible Server 管理
• microsoft/azure-resource-manager-redis-dotnet - Azure Cache for Redis 资源配置
• microsoft/azure-resource-manager-sql-dotnet - Azure SQL 资源管理
• microsoft/azure-search-documents-dotnet - 全文、向量与混合搜索
• microsoft/azure-security-keyvault-keys-dotnet - 加密密钥管理
• microsoft/azure-servicebus-dotnet - 基于队列与主题的企业级消息传递
• microsoft/m365-agents-dotnet - M365、Teams 与 Copilot Studio 代理
• microsoft/microsoft-azure-webjobs-extensions-authentication-events-dotnet - Entra ID 自定义身份验证事件处理程序

Java Skills

• microsoft/azure-ai-anomalydetector-java - 异常检测应用
• microsoft/azure-ai-contentsafety-java - 内容审核与安全
• microsoft/azure-ai-formrecognizer-java - 文档分析与表单提取
• microsoft/azure-ai-projects-java - AI Foundry 项目管理
• microsoft/azure-ai-vision-imageanalysis-java - 图像描述、OCR 与目标检测
• microsoft/azure-ai-voicelive-java - 实时双向语音 AI
• microsoft/azure-appconfiguration-java - 集中式应用配置管理
• microsoft/azure-communication-callautomation-java - 带 IVR 与 AI 的通话自动化
• microsoft/azure-communication-callingserver-java - CallingServer 旧版 SDK
• microsoft/azure-communication-chat-java - 支持线程与回执的实时聊天
• microsoft/azure-communication-common-java - Communication Services 通用工具
• microsoft/azure-communication-sms-java - 短信发送与送达报告
• microsoft/azure-compute-batch-java - 大规模并行与 HPC 批处理作业
• microsoft/azure-cosmos-java - 支持全球分布的 Cosmos DB NoSQL
• microsoft/azure-data-tables-java - NoSQL 键值表存储
• microsoft/azure-eventgrid-java - 事件驱动的发布/订阅消息传递
• microsoft/azure-eventhub-java - 实时高吞吐量流式处理
• microsoft/azure-identity-java - Microsoft Entra ID 身份验证
• microsoft/azure-messaging-webpubsub-java - 实时 WebSocket 消息传递
• microsoft/azure-monitor-ingestion-java - 将自定义日志摄入 Azure Monitor
• microsoft/azure-monitor-opentelemetry-exporter-java - 将 OpenTelemetry 导出至 Azure Monitor
• microsoft/azure-monitor-query-java - 查询 Azure Monitor 日志与指标
• microsoft/azure-security-keyvault-keys-java - 加密密钥管理
• microsoft/azure-security-keyvault-secrets-java - 密码与密钥的机密管理
• microsoft/azure-storage-blob-java - 用于文件管理的 Blob 存储

Python 技能

• microsoft/agent-framework-azure-ai-py - 面向 Azure AI Foundry 的 Agent Framework（智能体框架）
• microsoft/agents-v2-py - Foundry Agents SDK — 基于容器的自定义镜像智能体
• microsoft/azure-ai-contentsafety-py - 有害内容检测
• microsoft/azure-ai-contentunderstanding-py - 多模态内容提取
• microsoft/azure-ai-ml-py - Azure ML 工作区与作业管理
• microsoft/azure-ai-projects-py - AI Foundry 项目客户端与智能体
• microsoft/azure-ai-textanalytics-py - NLP：情感分析、实体识别、关键短语
• microsoft/azure-ai-transcription-py - 语音转文字转录
• microsoft/azure-ai-translation-document-py - 批量文档翻译
• microsoft/azure-ai-translation-text-py - 实时文本翻译
• microsoft/azure-ai-vision-imageanalysis-py - 图像字幕、标签、OCR、对象检测
• microsoft/azure-ai-voicelive-py - 实时双向语音 AI
• microsoft/azure-appconfiguration-py - 功能开关与动态配置
• microsoft/azure-containerregistry-py - 容器镜像与注册表管理
• microsoft/azure-cosmos-db-py - Cosmos DB 配合 Python/FastAPI 模式
• microsoft/azure-cosmos-py - Cosmos DB NoSQL 客户端库
• microsoft/azure-data-tables-py - NoSQL 键值表存储
• microsoft/azure-eventgrid-py - 事件驱动的发布/订阅路由
• microsoft/azure-eventhub-py - 高吞吐量事件流
• microsoft/azure-identity-py - Microsoft Entra ID 身份验证
• microsoft/azure-keyvault-py - 机密、密钥与证书管理
• microsoft/azure-messaging-webpubsubservice-py - 实时 WebSocket 消息传递
• microsoft/azure-mgmt-apicenter-py - API 清单与治理
• microsoft/azure-mgmt-apimanagement-py - API Management 服务管理
• microsoft/azure-mgmt-botservice-py - Bot Service 资源管理
• microsoft/azure-mgmt-fabric-py - Microsoft Fabric 容量管理
• microsoft/azure-monitor-ingestion-py - 自定义日志摄入至 Azure Monitor
• microsoft/azure-monitor-opentelemetry-exporter-py - OpenTelemetry 导出至 Application Insights
• microsoft/azure-monitor-opentelemetry-py - 一行代码完成 Application Insights 配置
• microsoft/azure-monitor-query-py - 查询 Azure Monitor 日志与指标
• microsoft/azure-search-documents-py - 全文、向量与混合搜索
• microsoft/azure-servicebus-py - 企业级消息传递（队列与主题）
• microsoft/azure-speech-to-text-rest-py - 短音频 REST 语音转文字
• microsoft/azure-storage-blob-py - Blob 对象存储客户端
• microsoft/azure-storage-file-datalake-py - 分层数据湖存储
• microsoft/azure-storage-file-share-py - SMB 文件共享管理
• microsoft/azure-storage-queue-py - 简单消息队列
• microsoft/fastapi-router-py - 带 CRUD 与身份验证的 FastAPI 路由
• microsoft/m365-agents-py - M365、Teams 与 Copilot Studio 智能体
• microsoft/pydantic-models-py - 用于 API 模式的 Pydantic 模型

Rust 技能

• microsoft/azure-cosmos-rust - Cosmos DB NoSQL 客户端
• microsoft/azure-eventhub-rust - Event Hubs 流式客户端
• microsoft/azure-identity-rust - Microsoft Entra ID 身份验证
• microsoft/azure-keyvault-certificates-rust - Key Vault 证书管理
• microsoft/azure-keyvault-keys-rust - Key Vault 加密密钥管理
• microsoft/azure-keyvault-secrets-rust - Key Vault 机密存储
• microsoft/azure-storage-blob-rust - Blob 对象存储客户端

TypeScript 技能

• microsoft/azure-ai-contentsafety-ts - 文本与图像内容安全
• microsoft/azure-ai-document-intelligence-ts - 文档文本与表格提取
• microsoft/azure-ai-projects-ts - AI Foundry 项目客户端与智能体
• microsoft/azure-ai-translation-ts - 文本与文档翻译
• microsoft/azure-ai-voicelive-ts - 实时双向语音 AI
• microsoft/azure-appconfiguration-ts - 应用配置、功能开关、动态刷新
• microsoft/azure-cosmos-ts - Cosmos DB NoSQL CRUD 与查询
• microsoft/azure-eventhub-ts - 高吞吐量事件流
• microsoft/azure-identity-ts - Microsoft Entra ID 身份验证
• microsoft/azure-keyvault-keys-ts - 加密密钥管理
• microsoft/azure-keyvault-secrets-ts - 机密存储与检索
• microsoft/azure-microsoft-playwright-testing-ts - 在 Azure 上大规模运行 Playwright 测试
• microsoft/azure-monitor-opentelemetry-ts - Application Insights 追踪与指标
• microsoft/azure-postgres-ts - PostgreSQL Flexible Server 连接
• microsoft/azure-search-documents-ts - 带语义排序的向量/混合搜索
• microsoft/azure-servicebus-ts - 队列与主题消息传递
• microsoft/azure-storage-blob-ts - Blob 上传、下载与管理
• microsoft/azure-storage-file-share-ts - SMB 文件共享操作
• microsoft/azure-storage-queue-ts - 队列消息操作
• microsoft/azure-web-pubsub-ts - 实时 WebSocket 发布/订阅消息
• microsoft/frontend-ui-dark-ts - 深色主题 React，配合 Tailwind 与动画
• microsoft/m365-agents-ts - M365、Teams 与 Copilot Studio 智能体
• microsoft/react-flow-node-ts - 配合 Zustand 的 React Flow 节点组件
• microsoft/zustand-store-ts - 带中间件模式的 Zustand 存储

fal.ai 团队的 Skills

• fal-ai-community/fal-3d - 根据文本或图像生成 3D 模型
• fal-ai-community/fal-audio - 使用 fal.ai 音频模型实现文本转语音（TTS）和语音转文本（STT）
• fal-ai-community/fal-generate - 使用 fal.ai AI 模型生成图像和视频
• fal-ai-community/fal-image-edit - AI 驱动的图像编辑，支持风格迁移和物体移除
• fal-ai-community/fal-kling-o3 - 使用 Kling O3 生成图像和视频——Kling 最强大的模型系列
• fal-ai-community/fal-lip-sync - 创建说话头像视频，并将音频与视频进行唇形同步
• fal-ai-community/fal-platform - 用于模型管理、定价和使用追踪的平台 API
• fal-ai-community/fal-realtime - 实时与流式 AI 图像生成
• fal-ai-community/fal-restore - 修复和提升图像质量——去模糊、降噪、修复人脸、还原文档
• fal-ai-community/fal-train - 在 fal.ai 上训练自定义 AI 模型（LoRA）以实现个性化图像生成
• fal-ai-community/fal-tryon - 虚拟试穿——查看服装上身效果
• fal-ai-community/fal-upscale - 使用 AI 放大并增强图像和视频分辨率
• fal-ai-community/fal-video-edit - 使用 AI 编辑现有视频——重混风格、放大、移除背景、添加音频
• fal-ai-community/fal-vision - 分析图像——分割物体、检测、OCR、描述、视觉问答
• fal-ai-community/fal-workflow - 生成用于串联 AI 模型的工作流 JSON 文件

WordPress 开发团队的 Skills

• WordPress/wordpress-router - 分类 WordPress 仓库并路由到合适的工作流
• WordPress/wp-project-triage - 自动检测项目类型、工具链和版本
• WordPress/wp-block-development - Gutenberg 区块：block.json、属性、渲染、弃用
• WordPress/wp-block-themes - 区块主题：theme.json、模板、样板、样式变体
• WordPress/wp-plugin-development - 插件架构、钩子、设置 API、安全性
• WordPress/wp-rest-api - REST API 路由/端点、模式、认证和响应塑形
• WordPress/wp-interactivity-api - 使用 data-wp-* 指令和 store 实现前端交互
• WordPress/wp-abilities-api - 基于能力的权限和 REST API 认证
• WordPress/wp-wpcli-and-ops - WP-CLI 命令、自动化、多站点、搜索替换
• WordPress/wp-performance - 性能分析、缓存、数据库优化、Server-Timing
• WordPress/wp-phpstan - 面向 WordPress 项目的 PHPStan 静态分析
• WordPress/wp-playground - WordPress Playground，用于即时本地环境
• WordPress/wpds - WordPress 设计系统

OpenAI 的 Skills

来自 OpenAI skills 仓库的官方精选技能。

• openai/cloudflare-deploy - 使用 Workers、Pages 和平台服务将应用部署到 Cloudflare
• openai/develop-web-game - 使用 Playwright 配合时间步进迭代构建和测试网页游戏
• openai/doc - 读取、创建和编辑 .docx 文档，保持格式与版式保真
• openai/gh-address-comments - 通过 CLI 处理开放 GitHub PR 上的评审和问题评论
• openai/gh-fix-ci - 通过日志检查调试并修复失败的 GitHub Actions PR 检查
• openai/imagegen - 使用 OpenAI Image API 为项目生成和编辑图像
• openai/jupyter-notebook - 创建简洁、可复现的 Jupyter 笔记本，用于实验和教程
• openai/linear - 在 Linear 中管理议题、项目和团队工作流
• openai/netlify-deploy - 通过 CLI 认证、关联和环境支持自动化 Netlify 部署
• openai/notion-knowledge-capture - 将对话转换为结构化、可搜索的 Notion wiki 条目
• openai/notion-meeting-intelligence - 拉取 Notion 上下文并定制议程以准备会议
• openai/notion-research-documentation - 研究 Notion 内容并将发现综合为结构化简报
• openai/notion-spec-to-implementation - 将 Notion 规格说明转换为关联的实现计划和任务
• openai/openai-docs - 提供来自 OpenAI 开发者文档的权威指导
• openai/pdf - 读取、创建和审阅 PDF，保持版式与视觉格式完整性
• openai/playwright - 自动化真实浏览器交互，用于导航、表单和抓取
• openai/render-deploy - 使用 Git 支持的服务将应用部署到 Render 云平台
• openai/screenshot - 跨操作系统平台截取桌面、应用窗口或像素区域
• openai/security-best-practices - 审查代码中的语言特定安全漏洞
• openai/security-ownership-map - 映射人员与文件归属关系，计算巴士因子并识别风险
• openai/security-threat-model - 生成仓库特定的威胁模型，识别信任边界
• openai/sentry - 检查 Sentry 议题，汇总生产错误并拉取健康数据
• openai/sora - 通过 OpenAI Sora API 生成、重混和管理短视频片段
• openai/speech - 使用 OpenAI API 及内置语音从文本生成语音音频
• openai/spreadsheet - 使用公式创建、编辑、分析和可视化电子表格
• openai/transcribe - 将音频文件转写为文本，可选说话人分离
• openai/vercel-deploy - 将应用和网站部署到 Vercel，支持预览或生产选项
• openai/yeet - 通过 CLI 暂存、提交、推送代码并打开 GitHub 拉取请求
• openai/aspnet-core - 构建、审查和架构 ASP.NET Core 应用（Blazor、MVC、Minimal APIs 等）
• openai/chatgpt-apps - 使用 MCP 服务器和 widget UI 构建、脚手架和排查 ChatGPT Apps SDK 应用
• openai/figma - 使用 Figma MCP 服务器获取设计上下文并将节点转换为生产代码
• openai/figma-code-connect-components - 使用 Code Connect 将 Figma 设计组件连接到代码组件
• openai/figma-create-design-system-rules - 使用 Figma MCP 服务器实现 Figma 设计的规则
• openai/figma-create-new-file - 创建新的空白 Figma 文件或 FigJam 文件
• openai/figma-generate-design - 使用设计系统 token 将应用页面和布局转换为 Figma
• openai/figma-generate-library - 从代码库在 Figma 中构建或更新专业级设计系统
• openai/figma-implement-design - 将 Figma 设计转换为生产就绪代码，实现 1:1 视觉保真
• openai/figma-use - 每次 use_figma 工具调用的前置技能——在 Figma 上下文中执行写入/读取操作
• openai/frontend-skill - 以克制的构图创建视觉出色的落地页、网站和应用 UI
• openai/playwright-interactive - 通过 js_repl 实现持久化浏览器和 Electron 交互，用于迭代式 UI 调试
• openai/slides - 使用 PptxGenJS 创建和编辑 .pptx 演示文稿
• openai/winui-app - 使用 C# 和 Windows App SDK 引导并开发现代 WinUI 3 桌面应用

Figma 技能

Figma MCP 服务器指南中的官方技能。

• figma/figma-code-connect-components - 使用 Code Connect 将 Figma 设计组件与代码组件关联
• figma/figma-create-design-system-rules - 为 Figma 转代码工作流生成项目专属的设计系统规则
• figma/figma-create-new-file - 创建新的空白 Figma Design 或 FigJam 文件
• figma/figma-generate-design - 基于代码或描述，使用设计系统组件在 Figma 中构建或更新界面
• figma/figma-generate-library - 从代码库在 Figma 中构建或更新设计系统库
• figma/figma-implement-design - 将 Figma 设计高保真（1:1）翻译为可用于生产的应用代码
• figma/figma-use - 运行 Figma Plugin API 脚本，完成画布写入、检查、变量及设计系统相关操作

Corey Haines 的营销技能

Corey Haines, 的官方营销技能，覆盖完整 SaaS 营销栈：从 SEO 与文案写作到增长、CRO（转化率优化）和付费获客。

• coreyhaines31/ab-test-setup - 为任意数字化体验规划并实施 A/B 测试或实验
• coreyhaines31/ad-creative - 生成并迭代广告创意，包括标题、描述和正文
• coreyhaines31/ai-seo - 优化内容以出现在 AI 生成答案和 LLM 搜索结果中
• coreyhaines31/analytics-tracking - 搭建并审计分析追踪与度量流水线
• coreyhaines31/churn-prevention - 构建取消流程、挽留优惠并挽回失败付款
• coreyhaines31/cold-email - 撰写能促成转化的 B2B 冷邮件及跟进序列
• coreyhaines31/competitor-alternatives - 为 SEO 构建竞品对比与替代方案落地页
• coreyhaines31/content-strategy - 规划内容策略，决定优先创作的主题与形式
• coreyhaines31/copy-editing - 编辑并改进现有营销文案，提升清晰度与感染力
• coreyhaines31/copywriting - 为落地页、首页和广告撰写或改写营销文案
• coreyhaines31/email-sequence - 构建邮件序列、滴灌营销活动和生命周期邮件流程
• coreyhaines31/form-cro - 优化线索捕获与联系表单以提升转化率
• coreyhaines31/free-tool-strategy - 规划并构建用于获客与 SEO 价值的免费工具
• coreyhaines31/launch-strategy - 规划产品发布、功能公告及上市（go-to-market）策略
• coreyhaines31/marketing-ideas - 为 SaaS 产品生成营销策略与活动创意
• coreyhaines31/marketing-psychology - 将心理学原理与行为科学应用于文案与设计
• coreyhaines31/onboarding-cro - 优化注册后引导与用户激活，缩短价值实现时间（time-to-value）
• coreyhaines31/page-cro - 提升各类营销页面（含首页与落地页）的转化率
• coreyhaines31/paid-ads - 在 Google、Meta、LinkedIn 等平台创建并优化付费广告活动
• coreyhaines31/paywall-upgrade-cro - 设计并优化升级界面、付费墙与追加销售弹窗
• coreyhaines31/popup-cro - 创建并优化用于转化的弹窗、模态框与滑入式组件
• coreyhaines31/pricing-strategy - 为 SaaS 产品定义定价、打包与变现策略
• coreyhaines31/product-marketing-context - 创建并维护产品营销背景文档，确保信息传达一致
• coreyhaines31/programmatic-seo - 构建 SEO 驱动的页面模板，用于大规模内容生成
• coreyhaines31/referral-program - 设计并优化推荐、联盟与口碑传播计划
• coreyhaines31/revops - 精简收入运营、线索生命周期及市场到销售的交接流程
• coreyhaines31/sales-enablement - 创建路演材料、单页简介、异议处理文档与演示脚本
• coreyhaines31/schema-markup - 添加并优化 schema 标记与结构化数据以改善 SEO
• coreyhaines31/seo-audit - 审计并诊断网站的技术 SEO 与页面内 SEO 问题
• coreyhaines31/signup-flow-cro - 优化注册、登记与试用激活流程以提高转化率
• coreyhaines31/site-architecture - 规划并重构页面层级、导航与 URL 结构
• coreyhaines31/social-content - 为 LinkedIn、Twitter/X 和 Instagram 创建并排期社交媒体内容

Kim Barrett 的广告技能

Kim Barrett 的直接响应式广告技能，按 foundations、copy-chief、operator-os、orchestrators 和 QA 组织——涵盖用户画像（avatar）工作、offer 设计、Schwartz 风格文案、创意测试及全漏斗活动编排。

• realkimbarrett/avatar-extraction - 精确定义买家是谁、他们想要什么、尝试过什么，以及驱动其决策的因素
• realkimbarrett/offer-extraction - 将产品或服务打造成有说服力、高转化的 offer（报价/要约）
• realkimbarrett/schwartz-awareness-mapper - 确定受众认知层级（awareness level）及正确的信息传递方式
• realkimbarrett/mechanism-builder - 用独特的 mechanism（机制论述）解释为何你的方案有效而他人失败
• realkimbarrett/headline-matrix - 从不同角度生成高表现的标题变体
• realkimbarrett/objection-crusher - 识别并化解买家异议与犹豫
• realkimbarrett/ad-angle-multiplier - 将核心创意扩展为多个不同广告角度，用于创意测试
• realkimbarrett/scroll-stopping-creative - 打造能在前 3 秒抓住注意力的广告概念
• realkimbarrett/conversion-path-builder - 设计从点击到转化与预约通话的最优漏斗
• realkimbarrett/performance-diagnosis - 诊断营销活动表现不佳的原因——低转化、高 CPL（单次潜客成本）、广告效果差
• realkimbarrett/full-funnel-campaign-orchestrator - 协调所有技能，端到端构建完整的广告 + 漏斗营销活动
• realkimbarrett/generic-language-killer - 去除模糊、企业腔或 AI 腔表述，替换为清晰、具体、有人味的措辞

Skills by Binance

Binance 团队提供的官方 Web3 与交易技能。涵盖加密货币市场数据、链上分析、代币安全审计，以及通过 Binance API 进行的现货交易。

• binance/crypto-market-rank - 查询加密货币市场排名，包括热门代币、聪明钱流入、meme 币排名及顶级交易者 PnL 排行榜
• binance/meme-rush - 追踪来自 launchpad（Pump.fun、Four.meme）的实时 meme 代币列表，以及按净流入排名的 AI 驱动热门市场主题
• binance/query-address-info - 查询 BSC、Base 或 Solana 上任意钱包地址的全部代币持仓与投资组合头寸
• binance/query-token-audit - 审计代币安全性，在 BSC、Base、Solana 和 Ethereum 上检测骗局、蜜罐和恶意合约
• binance/query-token-info - 通过关键词或合约地址搜索代币，获取元数据、实时市场数据和 K 线蜡烛图
• binance/trading-signal - 监控链上 Smart Money 买卖信号，包含 Solana 和 BSC 上的价格、最大涨幅与退出率数据
• binance/spot - 通过 API key 认证在 Binance 下单并管理现货交易订单，支持主网与测试网

Skills by Apollo GraphQL

Apollo GraphQL 团队的官方技能，用于构建 GraphQL 客户端、服务端、联邦 supergraph 以及 Apollo Router。

• apollographql/apollo-client - 使用 Apollo Client 4 构建 React 应用
• apollographql/apollo-connectors - 使用 Apollo Connectors 将 REST API 集成到 GraphQL supergraph
• apollographql/apollo-federation - 编写 Apollo Federation 2 子图 schema，并将其组合为 supergraph
• apollographql/apollo-kotlin - 面向 Android、JVM 和 Kotlin Multiplatform 项目的 GraphQL 客户端
• apollographql/apollo-mcp-server - 通过 Model Context Protocol（MCP）将 AI 智能体连接到 GraphQL API
• apollographql/apollo-router - 面向基于 Rust 的 Apollo Router 的版本感知配置生成器
• apollographql/apollo-router-plugin-creator - 为 Apollo Router 编写原生 Rust 插件
• apollographql/apollo-server - 使用 Apollo Server 5 构建 GraphQL 服务端
• apollographql/graphql-operations - 遵循最佳实践编写 GraphQL 查询、变更与订阅
• apollographql/graphql-schema - 设计清晰、可演进的 GraphQL schema 的参考指南
• apollographql/rover - 在 Apollo GraphOS 中管理 GraphQL schema 的 CLI 工具
• apollographql/rust-best-practices - 摘自 Apollo GraphQL 内部手册的 Rust 编码指南
• apollographql/skill-creator - 创建并结构化面向 Apollo GraphQL 的 Agent Skills

Skills by Auth0

Auth0 团队的官方认证与身份技能。涵盖主流框架 SDK，以及 MFA、迁移与快速入门检测等工作流。

• auth0/auth0-android - 使用 Auth0 SDK 为原生 Android 应用添加认证
• auth0/auth0-angular - 使用 @auth0/auth0-angular 为 Angular 应用添加认证
• auth0/auth0-aspnetcore-api - 为 ASP.NET Core API 添加 JWT 访问令牌校验
• auth0/auth0-express - 为 Express.js 应用添加基于 session 的认证
• auth0/auth0-fastify - 为 Fastify Web 应用添加基于 session 的认证
• auth0/auth0-fastify-api - 使用 JWT Bearer 令牌校验保护 Fastify API 端点
• auth0/auth0-mfa - 为基于 Auth0 的应用添加多因素认证（MFA）
• auth0/auth0-migration - 将用户与认证流程从其他提供商迁移到 Auth0
• auth0/auth0-nextjs - 为 Next.js 应用添加认证
• auth0/auth0-nuxt - 为 Nuxt 3/4 应用添加 Auth0 认证，支持加密 cookie session
• auth0/auth0-quickstart - 自动检测你的框架并搭建 Auth0 集成脚手架
• auth0/auth0-react - 使用 @auth0/auth0-react 为 React SPA 添加认证
• auth0/auth0-react-native - 为 React Native 与 Expo 移动应用添加认证
• auth0/auth0-vue - 为 Vue.js 应用添加认证

Brave 出品的 Skills

Brave 团队官方 Skills，用于访问 Brave Search API，涵盖网页、图片、视频、新闻以及本地兴趣点（POI）数据。

• brave/answers - 基于实时网页搜索结果的 AI 生成答案
• brave/bx - 面向 AI 智能体构建的网页搜索 CLI 工具
• brave/images-search - 使用 Brave Search API 搜索图片
• brave/llm-context - 从 Brave Search 返回预提取的网页内容（文本、表格、代码）
• brave/local-descriptions - 获取兴趣点的 AI 生成文本描述
• brave/local-pois - 检索详细的本地商户与 POI 信息
• brave/news-search - 搜索 Brave 新闻索引并获取文章元数据
• brave/spellcheck - 检查搜索查询的拼写错误并获取纠正建议
• brave/suggest - 通过 Brave Search API 查询自动补全建议
• brave/videos-search - 通过 Brave Search API 搜索全网视频
• brave/web-search - 通过 Brave Search API 搜索网页并返回排序结果

Browserbase 出品的 Skills

Browserbase 团队官方浏览器自动化 Skills，涵盖无头浏览、Cookie 同步、无服务器函数以及对抗式 UI 测试。

• browserbase/browser - 通过自然语言 CLI 命令自动化网页浏览器交互
• browserbase/browserbase-cli - Browserbase 平台的 CLI 封装
• browserbase/cookie-sync - 将本地 Chrome 的 Cookie 导出到 Browserbase 持久化上下文
• browserbase/fetch - 通过 Browserbase API 获取 HTML、JSON、响应头与状态码
• browserbase/functions - 将浏览器自动化脚本部署为无服务器云函数
• browserbase/search - 通过 Browserbase API 搜索网页并返回结构化结果
• browserbase/ui-test - 在真实浏览器中分析 git diff 以运行对抗式 UI 测试

CodeRabbit 出品的 Skills

CodeRabbit 团队官方 AI 代码审查 Skills。

• coderabbitai/autofix - 从 GitHub PR 获取未解决的 CodeRabbit 审查评论并应用修复
• coderabbitai/code-review - 通过 CodeRabbit CLI 运行 AI 驱动的代码审查

Coinbase 出品的 Skills

Coinbase 团队官方钱包、支付与交易 Skills，涵盖 USDC 转账、链上查询、x402 付费 API 以及 Base 交易。

• coinbase/authenticate-wallet - 通过邮箱 OTP 处理 Coinbase 支付钱包的登录
• coinbase/fund - 通过 Coinbase Onramp 向 Coinbase 驱动的钱包充值 USDC
• coinbase/monetize-service - 搭建 Express 服务器，使用 x402 按请求收取 USDC
• coinbase/pay-for-service - 调用采用 x402 协议且自动使用 USDC 的付费 API 端点
• coinbase/query-onchain-data - 在 Base 上查询已解码的链上数据（事件、交易、区块）
• coinbase/search-for-service - 搜索并浏览 x402 bazaar 市场
• coinbase/send-usdc - 向 Base 上任意以太坊地址或 ENS 名称发送 USDC
• coinbase/trade - 使用 CDP Swap API 在 Base 上兑换与交易代币
• coinbase/x402 - 使用 x402 支付协议发现并调用付费 API 端点

Datadog Labs 出品的 Skills

Datadog Labs 可观测性 Skills，用于 APM、日志、监控器以及由 pup CLI 驱动的 LLM 可观测性工作流。

• datadog-labs/dd-apm - 在编辑器中直接查询 Datadog APM 数据
• datadog-labs/dd-docs - 通过面向 LLM 优化的文档索引查阅 Datadog 文档
• datadog-labs/dd-llmo-eval-bootstrap - 分析生产环境 LLM 追踪并生成评估器
• datadog-labs/dd-llmo-eval-trace-rca - 使用评估追踪对 LLM 应用故障进行根因分析
• datadog-labs/dd-llmo-experiment-analyzer - 分析单个或对比性的 LLM 实验结果
• datadog-labs/dd-logs - 通过 pup CLI 搜索、筛选并归档 Datadog 日志
• datadog-labs/dd-monitors - 通过 pup CLI 管理 Datadog 监控器
• datadog-labs/dd-pup - 基于 Rust 的 CLI（pup），用于与 Datadog API 交互

Firebase 出品的 Skills

Firebase 团队官方 Skills，涵盖设置、身份验证、Firestore、托管、Genkit AI SDK 以及安全规则审计。

• firebase/developing-genkit-dart - 使用 Genkit Dart SDK 构建 AI 应用
• firebase/developing-genkit-go - 使用 Genkit Go SDK 构建 AI 应用
• firebase/developing-genkit-js - 在 Node.js 中使用 Firebase Genkit 构建 AI 应用
• firebase/firebase-ai-logic-basics - 通过 Firebase AI Logic 从 Web 与移动应用调用 Gemini 模型
• firebase/firebase-app-hosting-basics - 部署并管理全栈 Web 应用（Next.js、Angular 等）
• firebase/firebase-auth-basics - 配置 Firebase Authentication 及登录提供方
• firebase/firebase-basics - 处理 Firebase CLI 安装、身份验证与日常开发工作流
• firebase/firebase-data-connect-basics - 构建由 Cloud SQL 支撑的 Firebase Data Connect 后端
• firebase/firebase-firestore-enterprise-native-mode - 设置并使用 Firestore Enterprise Native Mode
• firebase/firebase-firestore-standard - Cloud Firestore Standard Edition 完整指南
• firebase/firebase-hosting-basics - 将静态站点、SPA 与微服务部署到 Firebase Hosting
• firebase/firebase-security-rules-auditor - 审计 Firestore 安全规则并标记高风险模式

Flutter 技能

Flutter 团队官方技能，涵盖跨平台 Flutter 应用的布局、状态、导航、原生互操作、平台配置与测试。

• flutter/flutter-adding-home-screen-widgets - 为 Android 和 iOS 上的 Flutter 应用添加主屏幕小组件
• flutter/flutter-animating-apps - 实现动画效果、过渡与动效
• flutter/flutter-architecting-apps - 使用分层架构组织 Flutter 应用结构
• flutter/flutter-building-forms - 构建带校验与用户输入的 Flutter 表单
• flutter/flutter-building-layouts - 使用约束系统（Row、Column、Stack）构建并修复布局
• flutter/flutter-building-plugins - 创建连接 Dart 与平台代码的 Flutter 插件
• flutter/flutter-caching-data - 实现离线优先（offline-first）的缓存策略
• flutter/flutter-embedding-native-views - 在 Flutter 组件中嵌入原生 Android、iOS 与 macOS 视图
• flutter/flutter-handling-concurrency - 在后台 Dart isolate 中运行繁重任务
• flutter/flutter-handling-http-and-json - 处理 HTTP 请求与 JSON 序列化
• flutter/flutter-implementing-navigation-and-routing - 处理路由、导航与深度链接（deep linking）
• flutter/flutter-improving-accessibility - 为屏幕阅读器与辅助技术配置 Flutter
• flutter/flutter-interoperating-with-native-apis - 将 Flutter 与原生平台 API 桥接
• flutter/flutter-localizing-apps - 为多种语言与地区配置 Flutter
• flutter/flutter-managing-state - 管理局部组件状态与共享应用状态
• flutter/flutter-reducing-app-size - 测量并优化 Flutter 应用包体积
• flutter/flutter-setting-up-on-linux - 配置 Linux 机器以进行 Flutter 桌面开发
• flutter/flutter-setting-up-on-macos - 配置 macOS 机器以进行 Flutter 开发
• flutter/flutter-setting-up-on-windows - 配置 Windows 机器以进行 Flutter 开发
• flutter/flutter-testing-apps - 实现单元测试、组件测试与集成测试
• flutter/flutter-theming-apps - 通过主题系统自定义 Flutter 应用外观
• flutter/flutter-working-with-databases - 使用 SQLite 构建结构化数据层

Dean Peters 产品经理技能

46 个经过实战检验的产品管理技能，由 Dean Peters. 提供——用于界定问题、发掘机会、搭建验证实验，并快速否决劣质方案——所采用的框架来自 Teresa Torres、Geoffrey Moore、Amazon、MITRE 等。

组件技能

• deanpeters/acquisition-channel-advisor - 基于单位经济模型评估渠道，并给出扩量/测试/终止建议
• deanpeters/ai-shaped-readiness-advisor - 从五项能力维度评估自动化与重新设计的机会
• deanpeters/altitude-horizon-framework - 应对 PM 向总监的思维转变，涵盖范围、时间跨度与失败模式
• deanpeters/business-health-diagnostic - 诊断 SaaS 健康状况，识别危险信号，并确定恢复行动优先级
• deanpeters/company-research - 深入分析竞争对手或公司
• deanpeters/customer-journey-map - 使用 NNGroup 框架映射各触点的客户体验
• deanpeters/eol-message - 得体地传达产品或功能弃用信息
• deanpeters/epic-hypothesis - 将举措转化为可测试假设，并设定可衡量的成功指标
• deanpeters/finance-metrics-quickref - 32+ 项 SaaS 财务指标参考指南，含公式与基准
• deanpeters/jobs-to-be-done - 使用 JTBD（Jobs-to-be-Done）框架理解客户目标
• deanpeters/pestel-analysis - 从政治、经济、社会、技术、环境、法律等维度分析外部因素
• deanpeters/pol-probe - 定义轻量级验证实验以检验假设
• deanpeters/positioning-statement - 使用 Geoffrey Moore 框架定义目标受众、解决的问题与差异化
• deanpeters/press-release - 运用 Amazon 的 Working Backwards 方法，用一篇未来新闻稿阐明产品愿景
• deanpeters/problem-statement - 在提出方案前，用证据界定客户问题
• deanpeters/proto-persona - 在开展全面调研前创建假设驱动的用户画像（persona）
• deanpeters/recommendation-canvas - 记录 AI 驱动的产品推荐方案
• deanpeters/saas-economics-efficiency-metrics - 计算单位经济模型与资本效率，包括 CAC、LTV、回本周期与 Rule of 40
• deanpeters/saas-revenue-growth-metrics - 跟踪收入、留存与增长指标，包括 MRR/ARR、流失率、NRR 与扩展收入
• deanpeters/storyboard - 用 6 格叙事故事板可视化用户旅程
• deanpeters/user-story - 使用 Mike Cohn 与 Gherkin 格式撰写含验收标准的用户故事
• deanpeters/user-story-mapping - 使用 Jeff Patton 的故事地图法按用户工作流组织故事
• deanpeters/user-story-splitting - 使用 8 种经证实的拆分模式拆解大型故事

交互式技能（Interactive Skills）

• deanpeters/context-engineering-advisor - 诊断 context stuffing（上下文堆砌）与 context engineering（上下文工程）的差异，并指导记忆与检索设计
• deanpeters/customer-journey-mapping-workshop - 引导用户旅程映射工作坊，识别痛点
• deanpeters/director-readiness-advisor - 在四种关键情境下辅导 PM→Director（产品经理→总监）转型
• deanpeters/discovery-interview-prep - 根据研究目标，用 Mom Test 风格规划客户访谈
• deanpeters/epic-breakdown-advisor - 运用 Richard Lawrence 的 9 种拆分模式将史诗拆分为用户故事
• deanpeters/feature-investment-advisor - 通过 ROI 和战略价值评分评估功能投资
• deanpeters/finance-based-pricing-advisor - 通过财务影响分析评估定价变更
• deanpeters/lean-ux-canvas - 使用 Jeff Gothelf 的 Lean UX Canvas v2 建立假设驱动式规划
• deanpeters/opportunity-solution-tree - 生成机会与解决方案，并推荐概念验证（proof-of-concept）测试
• deanpeters/pol-probe-advisor - 推荐原型类型：Feasibility、Task-Focused、Narrative、Synthetic 或 Vibe
• deanpeters/positioning-workshop - 通过自适应探索式问题引导定位定义
• deanpeters/prioritization-advisor - 根据你的情境推荐合适的优先级框架（RICE、ICE、Kano 等）
• deanpeters/problem-framing-canvas - 引导完成 MITRE Problem Framing：向内看（Look Inward）、向外看（Outward）、再框定（Reframe）
• deanpeters/tam-sam-som-calculator - 基于真实数据和引用推算市场规模
• deanpeters/user-story-mapping-workshop - 逐步创建用户故事地图，包含主干（backbone）与发布切片（release slices）
• deanpeters/vp-cpo-readiness-advisor - 辅导 Director→VP/CPO（总监→副总裁/首席产品官）转型，含 CEO 面试框架
• deanpeters/workshop-facilitation - 为任意工作坊添加分步引导与编号建议

工作流技能（Workflow Skills）

• deanpeters/discovery-process - 完整发现周期：框定问题 → 调研 → 综合 → 验证（3-4 周）
• deanpeters/executive-onboarding-playbook - VP/CPO 入职转型的 30-60-90 天诊断手册
• deanpeters/prd-development - 结构化 PRD 流程：问题 → 人物角色（personas）→ 解决方案 → 指标 → 用户故事（2-4 天）
• deanpeters/product-strategy-session - 完整战略会议：定位 → 框定 → 探索 → 路线图（2-4 周）
• deanpeters/roadmap-planning - 战略路线图流程：输入 → 史诗 → 排优先级 → 排序 → 沟通（1-2 周）
• deanpeters/skill-authoring-workflow - 技能编写的元流程：选择路径 → 验证 → 更新文档 → 打包

Pawel Huryn 的产品管理技能

由 Paweł Huryn, creator of The Product Compass newsletter. 创作的 65 项产品管理技能，The Product Compass 通讯创办人。覆盖完整 PM 生命周期——从发现与战略到执行、分析和 go-to-market（上市）——并融入 Teresa Torres、Geoffrey Moore 等人的框架。

数据分析（Data Analytics）

• phuryn/ab-test-analysis - 分析 A/B 测试结果，含统计显著性与建议
• phuryn/cohort-analysis - 队列留存曲线、功能采纳与细分洞察
• phuryn/sql-queries - 从自然语言生成主要方言的 SQL 查询

执行（Execution）

• phuryn/brainstorm-okrs - 头脑风暴与公司目标对齐的团队 OKR
• phuryn/create-prd - 用 8 节模板创建 PRD，覆盖从问题到发布
• phuryn/dummy-dataset - 生成 CSV、JSON 或 SQL 格式的逼真虚拟数据集
• phuryn/job-stories - 用 JTBD 格式创建带验收标准的工作故事
• phuryn/outcome-roadmap - 将产出型路线图转化为以成果为中心的战略计划
• phuryn/pre-mortem - 对 PRD 和发布计划进行事前验尸（pre-mortem）风险分析
• phuryn/prioritization-frameworks - 含模板的 9 种优先级框架参考指南
• phuryn/release-notes - 从工单或变更日志生成面向用户的发布说明
• phuryn/retro - 引导结构化冲刺回顾并产出行动项
• phuryn/sprint-plan - 规划冲刺，含产能、故事选择与风险映射
• phuryn/stakeholder-map - 构建利益相关者地图，含权力/利益矩阵与沟通计划
• phuryn/summarize-meeting - 将会议记录总结为结构化笔记与行动项
• phuryn/test-scenarios - 从用户故事创建全面测试场景
• phuryn/user-stories - 创建符合 INVEST 原则、采用 3 C's 结构的用户故事
• phuryn/wwas - 以 Why-What-Acceptance 格式创建待办项

市场进入（Go-to-Market）

• phuryn/beachhead-segment - 识别产品发布的首个滩头阵地市场细分
• phuryn/competitive-battlecard - 针对特定竞争对手创建可直接用于销售的竞争情报卡（battlecard）
• phuryn/growth-loops - 识别 5 种飞轮类型中的增长闭环以获取牵引力
• phuryn/gtm-motions - 识别包括 PLG 和 ABM 在内的 7 种最佳 GTM 模式
• phuryn/gtm-strategy - 制定包含渠道、信息和发布时间线的 GTM 策略
• phuryn/ideal-customer-profile - 识别包含人口统计、行为和 JTBD 的 ICP

市场研究（Market Research）

• phuryn/competitor-analysis - 分析竞争对手的优势、劣势和差异化
• phuryn/customer-journey-map - 绘制包含触点、情绪和机会的客户旅程地图
• phuryn/market-segments - 识别 3-5 个包含 JTBD 和产品契合度的客户细分
• phuryn/market-sizing - 使用自上而下和自下而上方法估算 TAM、SAM、SOM
• phuryn/sentiment-analysis - 分析用户反馈的情感得分和 JTBD 洞察
• phuryn/user-personas - 创建 3 个包含 JTBD、痛点和收益的用户画像
• phuryn/user-segmentation - 根据反馈数据按行为、JTBD 和需求对用户进行分群

营销与增长（Marketing & Growth）

• phuryn/marketing-ideas - 生成 5 个创意十足、高性价比的营销方案及理由
• phuryn/north-star-metric - 定义北极星指标（North Star Metric）及输入指标群
• phuryn/positioning-ideas - 头脑风暴与竞争对手差异化的定位创意
• phuryn/product-name - 头脑风暴 5 个契合品牌价值观、令人难忘的产品名称
• phuryn/value-prop-statements - 为营销、销售和用户上手生成价值主张陈述

产品探索（Product Discovery）

• phuryn/analyze-feature-requests - 按主题、影响、投入和风险对功能需求进行优先级排序
• phuryn/brainstorm-experiments-existing - 为现有产品设计实验以验证假设
• phuryn/brainstorm-experiments-new - 设计精益原型测试（pretotype）以验证新产品
• phuryn/brainstorm-ideas-existing - 从 PM、设计师、工程师视角头脑风暴产品创意
• phuryn/brainstorm-ideas-new - 在早期探索阶段为新产品头脑风暴功能创意
• phuryn/identify-assumptions-existing - 识别价值、可用性、可行性、可落地性方面的风险假设
• phuryn/identify-assumptions-new - 识别新产品在 8 个风险类别中的风险假设
• phuryn/interview-script - 创建包含 JTBD 探询的结构化客户访谈脚本
• phuryn/metrics-dashboard - 定义包含数据源和告警阈值的产品指标看板
• phuryn/opportunity-solution-tree - 基于 Teresa Torres 的方法构建机会解决方案树（Opportunity Solution Tree）
• phuryn/prioritize-assumptions - 使用影响 × 风险矩阵和实验对假设进行优先级排序
• phuryn/prioritize-features - 按影响、投入、风险和战略契合度对待办项进行优先级排序
• phuryn/summarize-interview - 总结访谈记录，提炼 JTBD 和行动项

产品战略（Product Strategy）

• phuryn/ansoff-matrix - 安索夫矩阵（Ansoff Matrix）四象限增长战略分析
• phuryn/business-model - 生成包含全部 9 个构建模块的商业模式画布（Business Model Canvas）
• phuryn/lean-canvas - 生成包含问题、解决方案、UVP 和指标的精益画布（Lean Canvas）
• phuryn/monetization-strategy - 头脑风暴 3-5 种变现策略及验证实验
• phuryn/pestle-analysis - 针对政治、经济、社会、技术、法律、环境维度的 PESTLE 分析
• phuryn/porters-five-forces - 波特五力（Porter's Five Forces）竞争分析及战略洞察
• phuryn/pricing-strategy - 设计包含竞争分析和 WTP（支付意愿）估算的定价策略
• phuryn/product-strategy - 使用 9 部分产品战略画布创建产品战略
• phuryn/product-vision - 头脑风暴鼓舞人心、可实现的产品愿景陈述
• phuryn/startup-canvas - 生成结合产品战略与商业模式的创业画布（Startup Canvas）
• phuryn/swot-analysis - SWOT 分析及各象限可执行建议
• phuryn/value-proposition - 使用 6 部分 JTBD 模板设计价值主张

工具包

• phuryn/draft-nda - 起草保密协议（NDA），涵盖信息类型、司法管辖区和条款
• phuryn/grammar-check - 识别语法与行文流畅性问题，并提供针对性修改建议
• phuryn/privacy-policy - 起草隐私政策，并考虑 GDPR 合规要求
• phuryn/review-resume - 对照 10 项最佳实践（含 XYZ+S 公式）审阅产品经理简历

MiniMax 团队的技能

MiniMax AI 团队提供的 11 项开发与文档生成技能。覆盖前端、全栈、移动端、着色器（shader）开发、文档创建（PDF、DOCX、XLSX、PPTX），以及集成 MiniMax API 的 MiniMax AI CLI。

• MiniMax-AI/cli - 通过 MiniMax AI 生成文本、图像、视频、语音和音乐
• MiniMax-AI/frontend-dev - 全栈前端开发，含电影级动画、通过 MiniMax API 生成 AI 媒体内容，以及生成式艺术
• MiniMax-AI/fullstack-dev - 后端架构，含 REST API 设计、认证流程、实时功能与数据库集成
• MiniMax-AI/android-native-dev - Android 原生开发，使用 Kotlin/Jetpack Compose、Material Design 3 与无障碍支持
• MiniMax-AI/ios-application-dev - iOS 开发，使用 UIKit、SnapKit 与 SwiftUI，覆盖导航、深色模式与 HIG 合规
• MiniMax-AI/shader-dev - GLSL 着色器技术，用于光线步进、流体模拟、粒子系统与程序化生成
• MiniMax-AI/gif-sticker-maker - 通过 MiniMax API 将照片转换为 Funko Pop / Pop Mart 风格的动画 GIF 贴纸
• MiniMax-AI/minimax-pdf - 基于令牌的设计系统生成、填写与重排 PDF，提供 15 种封面样式
• MiniMax-AI/pptx-generator - 使用 PptxGenJS 从零创建与编辑 PowerPoint 演示文稿
• MiniMax-AI/minimax-xlsx - 创建、读取、分析与校验 Excel/电子表格文件，零格式损失
• MiniMax-AI/minimax-docx - 使用 OpenXML SDK 进行专业 DOCX 文档创建与编辑

DuckDB 的技能

官方 DuckDB 技能，用于数据查询、文件读取，以及直接在 Claude Code 中搜索文档。

• duckdb/attach-db - 附加 DuckDB 数据库文件以进行交互式查询，并自动探索 schema
• duckdb/query - 对已附加数据库或临时文件运行 SQL 查询，使用 Friendly SQL 方言
• duckdb/read-file - 读取任意数据文件（CSV、JSON、Parquet、Avro、Excel、空间数据），支持本地或远程存储
• duckdb/duckdb-docs - 通过 HTTPS 全文搜索 DuckDB 与 DuckLake 文档
• duckdb/read-memories - 搜索过往 Claude Code 会话日志，从先前对话中恢复上下文
• duckdb/install-duckdb - 安装或更新 DuckDB CLI 与扩展，并进行版本管理

GSAP (GreenSock) 的技能

官方 GSAP 动画技能，覆盖完整 GreenSock 生态——核心 API、时间轴、ScrollTrigger、插件、工具函数、React 集成、性能优化与框架支持。

• greensock/gsap-core - 核心 API：gsap.to()、from()、fromTo()、缓动、easing、时长、stagger 与默认值
• greensock/gsap-timeline - 时间轴：序列编排、position 参数、标签、嵌套与播放控制
• greensock/gsap-scrolltrigger - ScrollTrigger：滚动联动动画、固定（pinning）、scrub 与刷新处理
• greensock/gsap-plugins - 插件：ScrollToPlugin、Flip、Draggable、SplitText、SVG 与物理效果
• greensock/gsap-utils - 工具函数：clamp、mapRange、interpolate、snap、selector、wrap
• greensock/gsap-react - React 集成：useGSAP hook、refs、gsap.context()、清理与 SSR
• greensock/gsap-performance - 性能建议：transforms、will-change、批处理与 ScrollTrigger 优化
• greensock/gsap-frameworks - Vue、Svelte 等框架的生命周期、作用域与清理模式

Garry Tan (gstack) 的技能

Garry Tan（Y Combinator CEO）提供的 28 项技能，将 Claude Code 转变为虚拟工程团队——从创意到生产部署的结构化工作流。60 天内交付 60 万+ 行生产代码。

• garrytan/office-hours - YC Office Hours：六个强制性问题，在写代码前重新框定你的产品
• garrytan/plan-ceo-review - CEO/创始人计划审阅，四种模式：Expansion、Selective Expansion、Hold Scope、Reduction
• garrytan/plan-eng-review - 工程经理审阅：锁定架构、数据流、图表、边界情况与测试
• garrytan/plan-design-review - 资深设计师审阅：各设计维度 0-10 分评分，说明 10 分标准，AI Slop 检测
• garrytan/design-consultation - 从零构建完整设计系统，含创意风险与逼真产品 mockup
• garrytan/design-review - Designer Who Codes：视觉审计，随后以原子提交与前后对比截图进行修复
• garrytan/review - Staff Engineer 代码审阅：发现能通过 CI 但在生产环境崩溃的 bug
• garrytan/investigate - 系统化根因调试：无调查不修复，追踪数据流，验证假设
• garrytan/qa - QA Lead：测试应用、发现 bug、以原子提交修复，并自动生成回归测试
• garrytan/qa-only - QA Reporter：与 /qa 相同方法论，但仅报告、不修改代码
• garrytan/cso - Chief Security Officer：OWASP Top 10 + STRIDE 威胁模型，零误报排除
• garrytan/ship - Release Engineer：同步 main、运行测试、审计覆盖率、推送并打开 PR
• garrytan/land-and-deploy - 合并 PR、等待 CI 与部署、验证生产环境健康状态
• garrytan/canary - SRE 部署后监控：关注控制台错误、性能回退与页面故障
• garrytan/benchmark - Performance Engineer：基线页面加载时间、Core Web Vitals 与资源体积
• garrytan/document-release - Technical Writer：更新所有项目文档以匹配刚发布的内容
• garrytan/retro - 工程经理周度复盘，含按人分解与连续交付记录
• garrytan/browse - 真实 Chromium 浏览器用于 QA：真实点击、真实截图，每条命令约 100ms
• garrytan/setup-browser-cookies - 将真实浏览器的 cookie 导入无头会话
• garrytan/autoplan - 一条命令生成完整审阅计划：自动运行 CEO → 设计 → 工程审阅
• garrytan/codex - 通过 OpenAI Codex CLI 获取第二意见：审阅、对抗性挑战与开放咨询
• garrytan/careful - Safety Guardrails：在破坏性命令（rm -rf、DROP TABLE、force-push）前发出警告
• garrytan/freeze - Edit Lock：调试时将文件编辑限制在单一目录
• garrytan/guard - Full Safety：一条命令同时启用 /careful + /freeze，最大化安全
• garrytan/unfreeze - Unlock：移除 /freeze 边界限制
• garrytan/setup-deploy - Deploy Configurator：为 /land-and-deploy 进行一次性配置
• garrytan/gstack-upgrade - Self-Updater：将 gstack 升级到最新版本

Notion 出品的 Skills

来自 Notion 官方仓库的技能 — 面向工作区的技能，可用于知识沉淀、会议准备、调研，并将规格说明转化为任务。

来自 notion-cookbook:

• makenotion/knowledge-capture - 将对话转化为结构化的 Notion 文档页面，并做好组织与链接
• makenotion/meeting-intelligence - 通过收集 Notion 上下文，准备会议材料、预读资料和议程
• makenotion/research-documentation - 搜索 Notion 工作区，综合调研发现，并创建全面的研究报告
• makenotion/spec-to-implementation - 将产品/技术规格转化为具体的 Notion 任务，附带验收标准与进度跟踪

来自 claude-code-notion-plugin:

• makenotion/knowledge-capture - 将对话转化为结构化的 Notion 文档页面，并做好组织与链接
• makenotion/meeting-intelligence - 通过收集 Notion 上下文，准备会议材料、预读资料和议程
• makenotion/research-documentation - 搜索 Notion 工作区，综合调研发现，并创建全面的研究报告
• makenotion/spec-to-implementation - 将产品/技术规格转化为具体的 Notion 任务，附带验收标准与进度跟踪

Resend 出品的 Skills

官方 Resend 技能，用于收发邮件、构建邮件模板，并为你的智能体注入邮件专业能力。

• resend/resend - 通过 Resend API 发送和管理邮件
• resend/react-email - 使用 React Email 组件构建邮件
• resend/email-best-practices - 邮件送达率与设计最佳实践
• resend/agent-email-inbox - AI 智能体邮件收件箱管理
• resend/resend-cli - Resend CLI 命令与工作流

Google Chrome 团队 — Addy Osmani（Web Quality）出品的 Skills

来自 Addy Osmani（Google Chrome 团队）的 Lighthouse 风格 Web 质量技能，涵盖性能、Core Web Vitals、无障碍、SEO 与现代最佳实践 — 与 Google Lighthouse 审计的支柱一致。

• addyosmani/web-quality-audit - 全面质量审查，涵盖性能、无障碍、SEO 与最佳实践类别
• addyosmani/performance - 加载速度、运行时效率与资源优化
• addyosmani/core-web-vitals - LCP、INP 和 CLS 专项优化
• addyosmani/accessibility - WCAG 合规、屏幕阅读器支持与键盘导航
• addyosmani/seo - 搜索引擎优化、可爬取性与结构化数据
• addyosmani/best-practices - 安全性、现代 Web API 与代码质量模式

MongoDB 出品的 Skills

面向智能体工作流的官方 MongoDB Agent Skills — 连接管理、schema 设计、查询优化、自然语言查询，以及 Atlas Stream Processing。

• mongodb/mongodb-mcp-setup - 配置 MongoDB MCP 服务器，包括认证与连接设置
• mongodb/mongodb-connection - 优化 MongoDB 客户端连接池、超时与 serverless 模式
• mongodb/mongodb-schema-design - 设计高效的文档 schema，含验证与索引模式
• mongodb/atlas-stream-processing - 构建、运维和调试 Atlas Stream Processing 流水线，集成 Kafka、S3 与 Lambda
• mongodb/mongodb-natural-language-querying - 将自然语言转化为 MongoDB 查询与聚合管道
• mongodb/mongodb-query-optimizer - 使用 Atlas Performance Advisor 分析与优化查询性能
• mongodb/mongodb-search-and-ai - 实现 Atlas Search 与 AI 推荐，含向量搜索

Redis 出品的 Skills

• redis/redis-development - Redis 开发最佳实践 — 数据结构、查询引擎、向量搜索、缓存与性能优化。

NVIDIA 出品的 Skills

NVIDIA 在 AI/ML 基础设施项目中发布的官方技能 — Megatron、NeMo、TensorRT-LLM、CUDA-Q、cuOpt、DALI、DeepStream 等。17 款产品共 155 个技能。

CUDA-Q

• NVIDIA/CUDA-Q/cudaq-guide - CUDA-Q 入门指南，涵盖安装、测试程序、GPU 模拟、QPU 硬件与量子应用。

DALI

• NVIDIA/DALI/dali-dynamic-mode - 在编写 DALI 数据加载或预处理代码且使用 nvidia.dali.experimental.dynamic (ndd)，或将 DALI pipeline 模式代码转换为 dynamic 模式时使用，或当用户...

Megatron-Bridge

• NVIDIA/Megatron-Bridge/adding-model-support - 在 Megatron-Bridge 中添加新 LLM 或 VLM 模型支持的指南。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/build-and-dependency - Megatron Bridge 开发环境搭建 — 基于容器的开发、uv 包管理、lockfile 重新生成、添加依赖、Slurm 容器使用，以及常见构建...
• NVIDIA/Megatron-Bridge/bump-dependency - 升级固定版本依赖（TransformerEngine、Megatron-LM、NRX 等），重新生成 lockfile，提交 PR，并通过挂载 watchdog 到「CICD NeMo」工作流... 直至绿灯
• NVIDIA/Megatron-Bridge/cicd - Megatron Bridge 的 CI/CD 参考 — 流水线结构、提交与 PR 工作流、CI 失败排查，以及常见失败模式。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/linting-and-formatting - Megatron Bridge 代码风格与质量规则 — ruff 配置、命名约定、类型提示、mypy 规则、文档字符串、版权头、日志，以及代码审查检查...
• NVIDIA/Megatron-Bridge/mlm-bridge-training - 使用 mock 或真实数据运行 Megatron-LM (MLM) 与 Megatron Bridge 训练。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/multi-node-slurm - 将单节点脚本转换为多节点 Slurm sbatch 作业，并调试常见多节点故障。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/nemo-rl-e2e-testing - 针对 Megatron-Bridge 模型/提供商变更的外部 NeMo-RL 端到端验证工作流，包括下游兼容性检查、外部 RL 生命周期行为、Megatron poli...
• NVIDIA/Megatron-Bridge/parity-testing - 用于验证 HF<->MCore 权重转换数值一致性的结构化框架。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-activation-recompute - 在 Megatron Bridge 中验证并使用选择性及全量激活重计算，以额外计算换取降低 GPU 显存占用。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-cpu-offloading - 在 Megatron Bridge 中验证并使用 CPU offloading，包括层级激活 offloading 以及使用 HybridDeviceOptimizer 的部分优化器状态 offloading。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-cuda-graphs - 在 Megatron Bridge 中验证并使用 CUDA graph capture，包括本地全迭代 graph，以及针对 attention、MLP、MoE 模块的 Transformer Engine 作用域 graph。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-expert-parallel-overlap - 在 Megatron-Bridge 中验证并使用 MoE expert-parallel 通信重叠，包括 overlap_moe_expert_parallel_comm、delay_wgrad_compute，以及 flex dispatcher 后端等...
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-hierarchical-context-parallel - 在 Megatron-Bridge 中启用分层上下文并行的运维指南，包括配置项、代码锚点、陷阱与验证。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-megatron-fsdp - 在 Megatron-Bridge 中启用 Megatron FSDP 的运维指南，包括配置项、代码锚点、陷阱与验证。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-memory-tuning - 降低 Megatron Bridge 峰值 GPU 显存的技术 — expandable segments、并行度调整、激活重计算、CPU offloading 约束，以及常见 OOM 修复。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-moe-comm-overlap - Megatron Bridge 中的 MoE expert-parallel 通信重叠。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-moe-dispatcher-selection - 根据硬件、EP degree 与优化阶段选择正确的 MoE token dispatcher（alltoall、DeepEP 或 HybridEP）。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-moe-hardware-configs - 按硬件平台与模型族整理的代表性 MoE 训练 playbook。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-moe-long-context - Megatron Bridge 的长上下文 MoE 训练指南。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-moe-optimization-workflow - 基于 Megatron-Core MoE 论文的 Megatron Bridge MoE 训练优化系统化工作流。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-moe-vlm-training - 在 Megatron Bridge 中训练 MoE VLM 的实用指南。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-parallelism-strategies - 在 Megatron Bridge 中选择与组合并行策略的运维指南，包括规模规则、硬件拓扑映射，以及组合并行配置。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-sequence-packing - 在 Megatron-Bridge 中验证并使用 packed sequences 与长上下文训练，区分 LLM 的离线 packed SFT 与 VLM 的 batch 内 packing，并应用正确的 CP...
• NVIDIA/Megatron-Bridge/perf-tp-dp-comm-overlap - 在 Megatron-Bridge 中启用 TP、DP 与 PP 通信重叠的运维指南，包括配置项、代码锚点、陷阱与验证。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/recipe-recommender - 根据用户的模型、GPU 数量与训练目标推荐并定制 Megatron Bridge recipe。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/resiliency - Megatron Bridge 的弹性特性，包括容错、慢节点检测、进程内重启、抢占，以及重跑状态机。
• NVIDIA/Megatron-Bridge/testing - Megatron Bridge 测试参考 — 单元与功能测试布局、层级语义（L0/L1/L2/flaky）、脚本约定、本地运行测试、添加/移动/禁用测试...
• NVIDIA/Megatron-Bridge/verl-e2e-testing - 针对 Megatron-Bridge 模型/提供商变更的外部 verl 端到端验证工作流。

Megatron-Core

• NVIDIA/Megatron-Core/build-and-dependency - 基于容器的开发环境搭建与 Megatron-LM 依赖管理。
• NVIDIA/Megatron-Core/bump-base-image - 升级 Megatron-LM CI 使用的 NVIDIA PyTorch 基础镜像 (nvcr.io/nvidia/pytorch:<YY.MM>-py3)。
• NVIDIA/Megatron-Core/cicd - Megatron-LM 的 CI/CD 参考指南。
• NVIDIA/Megatron-Core/create-issue - 调查失败的 GitHub Actions 运行或作业，并为该失败创建 GitHub issue。
• NVIDIA/Megatron-Core/linting-and-formatting - Megatron-LM 的 Lint 与格式化。
• NVIDIA/Megatron-Core/nightly-sync - 每晚 main 到 dev 同步工作流的领域知识。
• NVIDIA/Megatron-Core/onboard-gb200-1node-tests - 从现有的 MR 范围 2 节点测试接入 GB200 的 1 节点 GitHub MR 功能测试。
• NVIDIA/Megatron-Core/respond-to-issue - 研究并起草对外部贡献者 GitHub issue 或问题的回复。
• NVIDIA/Megatron-Core/run-on-slurm - 如何在 SLURM 集群上启动分布式 Megatron-LM 训练作业。
• NVIDIA/Megatron-Core/split-pr - 将一个 PR 拆分为多个 PR，以减少所需的 CODEOWNERS 审阅者组数量。
• NVIDIA/Megatron-Core/testing - Megatron-LM 的测试体系。
• NVIDIA/Megatron-Core/update-golden-values - 从 GitHub Actions 工作流运行（仅失败作业或全部作业）刷新 golden values，用平均归一化相对差异为变更打分，并生成可直接用于 PR 的摘要。

Model-Optimizer

• NVIDIA/Model-Optimizer/accessing-mlflow - 查询并浏览存储在 MLflow 中的评估结果。
• NVIDIA/Model-Optimizer/debug - 通过基于文件的命令中继 (tools/debugger) 在远程 Docker 容器内运行命令。
• NVIDIA/Model-Optimizer/deployment - 使用 vLLM、SGLang 或 TRT-LLM 将量化或未量化的 LLM checkpoint 部署为 OpenAI 兼容的 API 端点。
• NVIDIA/Model-Optimizer/evaluation - 使用 NeMo Evaluator Launcher (NEL) 评估量化或未量化 LLM 的准确性。
• NVIDIA/Model-Optimizer/launching-evals - 通过 nemo-evaluator-launcher 运行、监控、分析和调试 LLM 评估。
• NVIDIA/Model-Optimizer/monitor - 在 SLURM 集群上监控已提交的作业（PTQ、评估、部署）。
• NVIDIA/Model-Optimizer/ptq - 当用户要求「quantize a model」、「run PTQ」、「post-training quantization」、「NVFP4 quantization」、「FP8 quantization」、「INT8 quantization」、「INT4 AW...」时应使用此技能。
• NVIDIA/Model-Optimizer/release-cherry-pick - 将已合并且标记为发布分支的 PR cherry-pick 到该分支，然后打开 PR 并应用 cherry-pick-done 标签。

NeMo-Evaluator

• NVIDIA/NeMo-Evaluator/byob - 使用 BYOB decorator 框架创建自定义 LLM 评估基准。

NeMo-Evaluator-Launcher

• NVIDIA/NeMo-Evaluator-Launcher/accessing-mlflow - 查询并浏览存储在 MLflow 中的评估结果。
• NVIDIA/NeMo-Evaluator-Launcher/launching-evals - 通过 nemo-evaluator-launcher 运行、监控、分析和调试 LLM 评估。
• NVIDIA/NeMo-Evaluator-Launcher/nel-assistant - NeMo Evaluator Launcher (NEL) 的交互式配置向导。

NeMo-Gym

• NVIDIA/NeMo-Gym/add-benchmark - > 向 NeMo-Gym 添加新基准或训练环境的指南。
• NVIDIA/NeMo-Gym/nemo-gym-debugging - >- 在调试 Nemo Gym 运行或奖励分析 (reward profiling) 作业时使用。
• NVIDIA/NeMo-Gym/nemo-gym-docs - > 维护 NeMo Gym Fern 文档站点——在 fern/ 下添加、更新、移动或删除页面。
• NVIDIA/NeMo-Gym/nemo-gym-pivot-datasets - >- 在从 rollout、trajectory、chat-completion、Responses API 或 tool-call 制品创建、验证或记录 Nemo Gym pivot 数据集时使用。
• NVIDIA/NeMo-Gym/nemo-gym-reward-profiling - >- 用于帮助用户上手 Nemo Gym 奖励分析 (reward profiling)。

NeMo-RL

• NVIDIA/NeMo-RL/auto-research - 面向定向假设检验与开放式探索的自主 NeMo-RL 研究智能体工作流。
• NVIDIA/NeMo-RL/brev-etiquette - 针对在 /home/ubuntu/RL 中工作、工作区磁盘空间有限、拥有更大 /ephemeral 卷以及可选 /home/ubuntu/RL/.env 机密的 NeMo-RL 智能体的 Brev 实例操作指南。
• NVIDIA/NeMo-RL/build-and-dependency - NeMo-RL 的构建与依赖管理。
• NVIDIA/NeMo-RL/cicd - NeMo-RL 的 CI/CD 参考指南。
• NVIDIA/NeMo-RL/config-conventions - NeMo-RL 的配置约定。
• NVIDIA/NeMo-RL/contributing - NeMo-RL 的贡献约定。
• NVIDIA/NeMo-RL/copyright - NeMo-RL 的 NVIDIA 版权声明头要求。
• NVIDIA/NeMo-RL/docs - NeMo-RL 的文档约定。
• NVIDIA/NeMo-RL/error-handling - NeMo-RL 的错误处理指南。
• NVIDIA/NeMo-RL/launch-nemo-rl - 通过 nrl-k8s CLI 在 Kubernetes 集群上启动、监控、停止和调试 NeMo-RL recipes 的操作手册。
• NVIDIA/NeMo-RL/linting-and-formatting - NeMo-RL 的代码风格指南（Python 与 shell）。
• NVIDIA/NeMo-RL/review-pr - 针对 NVIDIA-NeMo/RL pull request 的交互式代码审查。
• NVIDIA/NeMo-RL/session-memory - 管理编码智能体的持久工作会话记忆。
• NVIDIA/NeMo-RL/testing - NeMo-RL 的测试约定。

NemoClaw

• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-contributor-create-pr - 创建遵循 NemoClaw PR 模板的 GitHub pull request。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-contributor-update-docs - 扫描近期 git 提交，查找影响面向用户行为的变更，然后起草或更新相应文档页面，并刷新生成的用户技能，为发布做准备。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep - 扫描其他 open issue，找出给定 PR 可能一并修复或意外破坏的 issue。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-maintainer-cut-release-tag - 切出新 semver 发布版本——通过 bump-version.ts 提升所有版本字符串，开启发布 PR，合并后为 main 打 tag 并 push。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-maintainer-day - 运行 NemoClaw 的日间维护者循环，优先处理带有当前版本目标标签的条目。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-maintainer-evening - 运行 NemoClaw 的日终维护者交接流程。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-maintainer-find-review-pr - 查找带有 security 和 priority-high 标签的 open GitHub PR，将每个 PR 关联到对应 issue，检测重复项（多个 PR 修复同一 issue），并呈现审查候选表格……
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-maintainer-morning - 运行 NemoClaw 的早间维护者站会。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-maintainer-normalize-title-tags - 规范化 GitHub issue 和 PR 标题，不区分大小写地移除任何方括号包裹的 [NemoClaw] 标签，即使标签出现在标题后部。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-maintainer-pr-comparator - 比较针对同一 issue 的竞争性 PR，并推荐应合并哪一个。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-maintainer-security-code-review - 对 GitHub PR 或 issue 中的代码变更进行全面安全审查。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-maintainer-triage - 针对 NVIDIA/NemoClaw issue 和 PR 的 AI 辅助标签分流。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-skills-guide - 从这里开始。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-user-agent-skills - 介绍 NemoClaw 内置的 agent skills，以及如何通过克隆仓库访问它们。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-user-configure-inference - 将 NemoClaw 连接到本地推理服务器。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-user-configure-security - 为 NemoClaw 中每个可配置的安全控制项提供风险框架。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-user-deploy-remote - 说明如何在远程 GPU 实例上运行 NemoClaw，包括已弃用的 Brev 兼容路径，以及首选的安装器加 onboard 流程。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-user-get-started - 安装 NemoClaw，启动 sandbox，并运行首个 agent prompt。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-user-manage-policy - 在 sandbox 策略中添加、移除或修改允许的 endpoint。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-user-manage-sandboxes - 说明 quickstart 之后的运维任务：列出 sandbox、状态与健康检查、日志、诊断、端口转发、多个 sandbox、凭据重置、重建、网络……
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-user-monitor-sandbox - 检查 sandbox 健康状态，追踪 agent 行为，并诊断问题。
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-user-overview - 说明 OpenClaw、OpenShell 和 NemoClaw 如何构成生态系统、NemoClaw 在技术栈中的位置、NemoClaw 相较社区 sandbox 的额外能力，以及何时应优先选择 NemoClaw……
• NVIDIA/NemoClaw/nemoclaw-user-reference - 介绍 NemoClaw 的 plugin 与 blueprint 架构，以及它们如何编排 OpenClaw sandbox。

TensorRT-LLM

• NVIDIA/TensorRT-LLM/ad-accuracy-debug - > 调试 AutoDeploy 相对参考分数（PyTorch backend 或已发布 baseline）的精度回归。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/ad-add-fusion-transformation - > Claude Code skill（trtllm-agent-toolkit）：在 TensorRT-LLM checkout 的 transform/library/ 下实现或扩展 TensorRT-LLM AutoDeploy fusion transform。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/ad-conf-check - > 通过分析服务器日志，并可选择性地分析 graph dump（AD_DUMP_GRAPHS_DIR），检查 AutoDeploy YAML 配置是否已实际应用。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/ad-graph-dump - > 通过 AD_DUMP_GRAPHS_DIR 启用并解读 TensorRT-LLM AutoDeploy FX graph 文本 dump。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/ad-layer-visualizer - > 将 AutoDeploy FX graph 文本 dump 中的特定 transformer decoder layer 可视化为分层 DOT/PNG 图。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/ad-model-onboard - > 使用参考 custom ops 将 HuggingFace 模型转换为仅 prefill 的 AutoDeploy custom model，并通过分层等价性测试进行验证。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/exec-local-compile - 在 Docker 容器内的计算节点上编译 TensorRT-LLM。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/exec-slurm-compile - 在 SLURM 集群上编译 TensorRT-LLM。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/kernel-cute-writing - > 使用 NVIDIA CuTe DSL（CUTLASS 4.x Python API）编写并实现 GPU kernel——不适用于 Triton、CUDA C++ 或概念性说明。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/kernel-tileir-optimization - > 针对 Blackwell GPU（sm_100+）上的 NVIDIA TileIR backend 优化现有 Triton kernel。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/kernel-triton-writing - > 仅用于 OpenAI Triton（@triton.jit）kernel 开发。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/perf-analysis - > 性能分析协调工作流。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/perf-host-analysis - > 从 nsys trace 分析 TensorRT-LLM 推理中的 host/CPU 开销。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/perf-host-optimization - 使用 line_profiler 分析并优化 TensorRT-LLM 的 host/CPU 开销（计划支持 nsys）。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/perf-nsight-compute-analysis - > 分析 ncu（NVIDIA Nsight Compute）profiling 输出：SOL% 瓶颈分类、roofline 分析、occupancy 诊断、内存层次分析、warp stall 分析、指标……
• NVIDIA/TensorRT-LLM/perf-nsight-systems - >- 用于系统级时间线 profiling 的 Nsight Systems（nsys）CLI。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/perf-optimization - > 性能优化协调 playbook。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/perf-torch-cuda-graphs - >- 将 CUDA Graphs 应用于 PyTorch 工作负载——API 选择（torch.compile、PyTorch make_graphed_callables、TE make_graphed_callables、MCore CudaGraphManager、FullCudaGraphWrapper、m……
• NVIDIA/TensorRT-LLM/perf-torch-sync-free - >- 识别并消除 PyTorch 代码中的 host-device 同步。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/perf-workload-profiling - > 用于为工作负载计时的代码插桩。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/trtllm-code-contribution - > 向 TensorRT-LLM 贡献代码的最佳实践。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/trtllm-codebase-exploration - > 在实现新功能或优化之前系统性探索 TensorRT-LLM 代码库的方法。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/trtllm-flashinfer-upgrade - >- 升级 TensorRT-LLM 中的 flashinfer-python 版本。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/trtllm-moe-develop - >- 审查、设计并重构 TensorRT-LLM PyTorch MoE 代码，以契合架构、保持代码整洁，并提升可维护性与可测试性。
• NVIDIA/TensorRT-LLM/trtllm-serve-config-guide - 生成面向基础 aggregate 单节点 PyTorch serving 的、有据可查的初始 trtllm-serve --config YAML，并与入库的 TensorRT-LLM 配置及部署文档保持一致。

TileGym

• NVIDIA/TileGym/adding-cutile-kernel - 向 TileGym 添加新的 cuTile GPU 内核算子。
• NVIDIA/TileGym/converting-cutile-to-julia - 将 cuTile Python GPU 内核（@ct.kernel）转换为 cuTile.jl Julia 等价实现。
• NVIDIA/TileGym/converting-cutile-to-triton - 将 cuTile GPU 内核（@ct.kernel）转换为 Triton（@triton.jit）。
• NVIDIA/TileGym/cutile-autotuning - 在添加、修改、优化或调试 CuTile 自动调优代码时使用。
• NVIDIA/TileGym/cutile-python - cuTile 编程专家助手。
• NVIDIA/TileGym/improve-cutile-kernel-perf - 通过系统化性能剖析、瓶颈分析、IR 对比与针对性调优，迭代优化 cuTile 内核性能。
• NVIDIA/TileGym/monkey-patch-kernels-to-transformers - 通过替换库的 submodule(s) 以及某些 class(es) 的实现，并对某些 class(es) 进行 in... 补丁，将 TileGym 内核集成到 Hugging Face transformers 模型中。

cuopt

• NVIDIA/cuopt/cuopt-developer - 修改、构建、测试、调试并为 NVIDIA cuOpt（C++/CUDA、Python、server、CI）做贡献。
• NVIDIA/cuopt/cuopt-install - 为 Python、C 或作为 server 安装 cuOpt（pip、conda、Docker）——系统要求、安装命令与验证。
• NVIDIA/cuopt/cuopt-numerical-optimization-api-c - 使用 cuOpt 求解 LP、MILP 与 QP（beta）——仅 C API。
• NVIDIA/cuopt/cuopt-numerical-optimization-api-cli - 使用 cuOpt 求解 LP、MILP 与 QP（beta）——仅 CLI（MPS 文件、cuopt_cli）。
• NVIDIA/cuopt/cuopt-numerical-optimization-api-python - 使用 Python API 求解线性规划（Linear Programming, LP）、混合整数线性规划（Mixed-Integer Linear Programming, MILP）与二次规划（Quadratic Programming, QP，beta）。
• NVIDIA/cuopt/cuopt-routing-api-python - 使用 cuOpt 进行车辆路径规划（Vehicle routing, VRP、TSP、PDP）——仅 Python API。
• NVIDIA/cuopt/cuopt-server-api-python - cuOpt REST server — 启动服务器、端点、Python/curl 客户端示例。
• NVIDIA/cuopt/cuopt-server-common - cuOpt REST server — 功能说明与请求流转方式。
• NVIDIA/cuopt/cuopt-user-rules - 终端用户调用 NVIDIA cuOpt（routing/LP/MILP/QP/install/server）的基础规则。
• NVIDIA/cuopt/numerical-optimization-formulation - 数值优化（LP、MILP、QP）——概念、问题文本解析与建模模式。
• NVIDIA/cuopt/routing-formulation - 车辆路径规划（VRP、TSP、PDP）——问题类型与数据要求。
• NVIDIA/cuopt/skill-evolution - 在解决非平凡问题后，识别可泛化的经验并提议 skill 更新，使后续交互自动受益。

deepstream

• NVIDIA/deepstream/deepstream-dev - 使用 Python pyservicemaker API 进行 NVIDIA DeepStream SDK 9.0 开发。
• NVIDIA/deepstream/deepstream-import-vision-model - > 使用此 skill 将 HuggingFace 或 NVIDIA NGC 上的任意视觉模型以端到端自动化方式接入 NVIDIA DeepStream 流水线：ONNX 下载、SafeTensors 导出、TRT engi...

nemotron-voice-agent

• NVIDIA/nemotron-voice-agent/nemotron-voice-agent-deploy - 在 Workstation（x86）、Jetson Thor 或 Cloud NIMs 上部署 Nemotron Voice Agent。

rag

• NVIDIA/rag/rag-blueprint - "NVIDIA RAG Blueprint — 部署、配置、故障排查与管理。

video-search-and-summarization

• NVIDIA/video-search-and-summarization/alerts - 在 alerts profile 部署后管理与监控 VSS 告警。
• NVIDIA/video-search-and-summarization/deploy - 使用以 compose 为中心的工作流部署、调试或拆除任意 VSS profile — 带环境变量覆盖的 config（dry-run）、审阅解析后的 compose，然后 compose up。
• NVIDIA/video-search-and-summarization/report - 通过发现已部署的 VSS agent、查询 POST /generate 获取带时间戳的字幕摘要，再将 agent 回复格式化为 th...，生成视频分析报告。
• NVIDIA/video-search-and-summarization/rt-vlm - > 在 VSS 3.1 上使用 RTVI VLM 或 RT-VLM 微服务 API 时使用此 skill。
• NVIDIA/video-search-and-summarization/video-analytics - 通过 VA-MCP server（端口 9901）从 Elastic search 查询视频分析数据与指标。
• NVIDIA/video-search-and-summarization/video-search - 使用自然语言搜索视频存档 — 通过融合搜索（Cosmos Embed1 语义搜索 + CV attribute sea...）在录制视频中查找事件、物体、动作与人物。
• NVIDIA/video-search-and-summarization/video-summarization - 直接调用 VLM NIM 或 Long Video Summarization（LVS）微服务对视频进行摘要。
• NVIDIA/video-search-and-summarization/video-understanding - 调用 vss agent 对视频执行视频理解，以回答文本问题。
• NVIDIA/video-search-and-summarization/vios - 查询 VIOS REST API：传感器列表、录制时间线、视频片段提取、快照捕获、添加/删除传感器与流
• NVIDIA/video-search-and-summarization/vss-frag - 使用 VSS video_search_frag 扩展，结合 Long Video Summarization（LVS）、Enterprise RAG 知识检索与人机协同（human-in-the-loop）参数 co...，生成视频摘要报告。

Skills by Google Cloud

Google Cloud 官方技能，涵盖 Firebase、BigQuery、Cloud Run、GKE、AlloyDB、Cloud SQL、Gemini Enterprise Agent Platform、网络可观测性以及 Well-Architected Framework。共 19 项技能。

• google/cloud/agent-platform-skill-registry - 与 Gemini Enterprise Agent Platform Skill Registry 交互，以创建和搜索可用技能。
• google/cloud/alloydb-basics - 管理 AlloyDB for PostgreSQL 的集群、实例和备份，并与 AlloyDB 模型上下文协议（MCP）工具集成，实现自动化数据库操作。
• google/cloud/bigquery-basics - 管理 BigQuery 中的数据集、表和作业，并与 BigQuery ML 和 Gemini 集成，用于高级数据分析和 AI 驱动的洞察。
• google/cloud/cloud-run-basics - 管理 Cloud Run 服务、作业和工作池。
• google/cloud/cloud-sql-basics - 该文件可生成或说明 Cloud SQL 资源。
• google/cloud/firebase-basics - 在从事使用 Firebase 产品或服务的项目时（尤其是移动或 Web 应用）可使用此技能。
• google/cloud/gemini-agents-api - 在 Gemini Enterprise Agent Platform 上管理自定义 Agent 资源。
• google/cloud/gemini-api - 指导在 Agent Platform 上通过 Google Gen AI SDK 使用 Gemini API。
• google/cloud/gemini-interactions-api - 指导在 Gemini Enterprise Agent Platform 上使用 Gemini Interactions API。
• google/cloud/gke-basics - 使用黄金路径 Autopilot 配置来规划、创建和配置可用于生产的 Google Kubernetes Engine（GKE）集群。
• google/cloud/google-cloud-networking-observability - 通过分析日志、指标和诊断信息来排查 Google Cloud 网络问题。
• google/cloud/google-cloud-recipe-auth - 为 Google Cloud 服务和 API 的身份验证与授权提供专家指导，涵盖人类用户、服务身份、Application Default Credentials（ADC）以及 b...
• google/cloud/google-cloud-recipe-onboarding - 为开发者在 Google Cloud 上的入门步骤提供指导，涵盖账户创建、计费设置、项目管理以及部署首个资源。
• google/cloud/google-cloud-waf-cost-optimization - 基于 Google Cloud Well-Architected Framework（WAF）为 Google Cloud 工作负载生成成本优化指导。
• google/cloud/google-cloud-waf-operational-excellence - 基于 Google Cloud Well-Ar... 中卓越运营支柱的设计原则与建议，为 Google Cloud 工作负载生成面向运维的指导。
• google/cloud/google-cloud-waf-performance-optimization - 基于 Google Cloud Well... 中性能优化支柱的设计原则与建议，为 Google Cloud 工作负载生成面向性能的指导。
• google/cloud/google-cloud-waf-reliability - 基于 Google Cloud Well-Architected Framework 的设计原则与建议，为 Google Cloud 工作负载生成面向可靠性的指导。
• google/cloud/google-cloud-waf-security - 基于 Google Cloud Well-Architected Framework（WAF）的设计原则与建议，为 Google Cloud 工作负载生成面向安全的指导。
• google/cloud/google-cloud-waf-sustainability - 基于 Google Cloud Well-Architected Framework（WAF）的设计原则与建议，为 Google Cloud 工作负载生成面向可持续性的指导。

Skills by RedHat

借助由 Red Hat 订阅支持的精选技能、智能体（agents）和 MCP 服务器库，将 AI 能力扩展到整个组织。无论你是正在 Cursor 中优化工作流的 SRE，还是正在构建智能界面的架构师，都可借助可信构建模块，自信地部署和扩展智能体自动化。

• redhat/cve-skillpack - 了解 CVE、检查产品生命周期状态、收集诊断信息，并以合适的严重程度提交支持案例——日常运维必备的 Red Hat 技能。

• redhat/sre-skillpack - 在整个 RHEL 集群中发现、修复并验证 CVE——通过单一工作流编排 Red Hat Lightspeed 和 Ansible Automation Platform。

• redhat/openshift-skillpack - 通过单一对话式工作流，对 OpenShift 集群进行配置、清点与报告——覆盖 Assisted Installer、OCM、ROSA、ARO 及 kubeconfig 集群。

• redhat/openshift-virtualization - 通过单一对话式工作流，在 OpenShift Virtualization 上管理完整的 VM 生命周期——创建、克隆、快照、恢复、重新平衡与报告。

Skills by Cypress

Cypress 官方发布的技能，用于帮助创建、维护、理解并修复 Cypress 测试。共 3 项技能。

• cypress-io/cypress-author - 创建、更新并修复 Cypress E2E 与组件测试。
• cypress-io/cypress-explain - 解释 Cypress E2E 与组件测试，并解答有关 Cypress 用法与行为的问题。
• cypress-io/cypress-docs - 从官方文档中搜索并提取 Cypress 相关信息。

Community Skills

Vector Databases

• qdrant/skills - 面向 Qdrant 向量搜索的智能体技能，涵盖扩展、性能优化、搜索质量、监控、部署、模型迁移、版本升级，以及在 Python、TypeScript、Rust、Go、.NET 和 Java 中的 SDK 使用。

Marketing

• BrianRWagner/ai-marketing-skills - 17 个营销框架，涵盖冷启动外联、首页审计、社交卡片等
• AgriciDaniel/claude-seo - 通用 SEO 技能，用于全面的网站分析与优化
• wshuyi/x-article-publisher-skill - 将文章发布到 X/Twitter
• CosmoBlk/email-marketing-bible - 5.5 万字电子邮件营销指南，以 AI 技能形式呈现
• smixs/creative-director-skill - 具备递归自评能力的 AI 创意总监：20+ 种方法论（SIT、TRIZ、Bisociation、SCAMPER、Synectics），参照 Cannes/D&AD/HumanKind 校准的三轴评估，从简报到演示的 5 阶段流程
• Xquik-dev/x-twitter-scraper - 推文搜索、个人资料推文、粉丝导出、媒体、发帖、回复、MCP
• Xquik-dev/tweetclaw - 发布推文、回复、私信；搜索、监控、举办抽奖活动
• SHADOWPR0/beautiful_prose - 为历久弥新、有力度的英文散文提供硬朗写作风格契约，避免 AI 写作痕迹
• blader/humanizer - 去除文本中 AI 生成写作的痕迹，使其听起来更自然、更有人味
• MohamedAbdallah-14/unslop - 移除具名 AI 写作特征（三连修辞、破折号堆砌、含糊回避叠层、谄媚式开篇、如 "delve"/"crucial" 等套话词汇）。提供 lint/rewrite 分离模式，便于审计自有文本而不自动改写。五个强度级别，MIT
• Eronred/aso-skills - 30+ 个 App Store Optimization（应用商店优化）技能，涵盖关键词研究、元数据优化、竞品分析、创意优化，以及通过 Appeeky API 的移动增长策略
• degausai/wonda - AI 内容创作：图像、视频、音乐、音频、编辑、发布
• gitroomhq/postiz-agent - 以编程方式在 28+ 个平台上安排社交媒体帖子
• taisly/agent - Codex 插件、Agent Skill、CLI 和 MCP 服务器，通过 Taisly 将已审核的短视频发布到 TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts、X 和 Facebook
• indranilbanerjee/digital-marketing-pro - 150 技能参与方法论——12 部分策略流程、25 个专业代理、符合欧盟 AI 法案第 50 条（C2PA 签名）、涵盖 Google AI Mode 的 6 平台 AEO/GEO
• infrasity-labs/dev-gtm-claude-skills: GTM（go-to-market，进入市场）导向的技能集合，面向开发者进入市场工作流，涵盖发布规划、定位与外联序列。
• nowork-studio/NotFair - 基于实时数据的 SEO、GEO、Google Ads 和 Meta Ads 技能
• aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills - 69 个营销技能，统一契约覆盖 SEO/GEO、网红营销、付费广告与电子邮件，配备 5 个基准驱动的审计关卡（CORE-EEAT、CITE、C³、ROAS、SEND）及免密钥数据连接器

生产力与协作

• PSPDFKit-labs/nutrient-agent-skill - 通过 Nutrient DWS API 进行文档处理：转换（PDF/DOCX/XLSX/PPTX/HTML/图像）、提取文本/表格、OCR（20+ 种语言）、脱敏 PII（模式 + AI）、水印、数字签名、表单填写。MCP server also available.
• notiondevs/Notion Skills for Claude - 用于与 Notion 协作的技能
• op7418/NanoBanana-PPT-Skills - AI 驱动的 PPT 生成，支持文档分析与风格化图像
• zarazhangrui/frontend-slides - 生成动画丰富的 HTML 演示文稿，并提供视觉风格预览
• gokapso/integrate-whatsapp - 连接 WhatsApp、设置 webhook 并发送消息
• gokapso/automate-whatsapp - 通过工作流与代理构建 WhatsApp 自动化
• gokapso/observe-whatsapp - 调试 WhatsApp 投递问题并运行健康检查
• PleasePrompto/notebooklm-skill - 与 NotebookLM 交互，进行基于文档的对话
• obra/superpowers-lab - Claude superpowers 的实验环境
• obra/brainstorming - 生成并探索创意
• obra/writing-plans - 撰写战略文档
• obra/executing-plans - 实施并运行战略计划
• obra/dispatching-parallel-agents - 协调多个并行代理
• obra/sharing-skills - 分发并传达能力
• obra/using-superpowers - 运用核心平台能力
• op7418/Youtube-clipper-skill - YouTube 片段生成与编辑，配备自动化工作流
• ognjengt/founder-skills - 面向创始人的 Claude 技能，内置打包好的创业工作流
• EveryInc/charlie-cfo-skill - 受 Charlie Munger 启发的自力更生型 CFO 财务管理
• openaccountants/openaccountants - 覆盖 134 个国家的 371 项税务分类技能
• wrsmith108/linear-claude-skill - 管理 Linear 议题、项目与团队
• Shpigford/readme - 生成全面的项目文档
• hanfang/claude-memory-skill - 极简、低摩擦的分层记忆系统，配备后台代理与基于文件系统的持久化
• kreuzberg-dev/kreuzberg - 从 62+ 种文档格式中提取文本、表格与元数据
• Paramchoudhary/ResumeSkills - 20 项专业技能，涵盖简历优化、ATS 分析、面试准备与职业转型
• RoundTable02/tutor-skills - 将文档或代码库转换为带互动测验的 Obsidian StudyVault
• NeoLabHQ/write-concisely - 运用经典著作 The Elements of Style 的原则，通过消除赘语并改进结构，使文档与写作更清晰、更专业
• ReScienceLab/opc-skills - 面向个体创业者的 Agent 技能，集成 SEO、geo 与 LLM 工具
• SeanZoR/claude-speed-reader - 以 600+ WPM 速读 Claude 回复，采用 RSVP 与 Spritz 风格 ORP 高亮
• Charlie85270/Dorothy - 通过自动化与 MCP 服务器编排多个 AI CLI 代理
• Digidai/product-manager-skills - 高级 PM 代理，内置 30+ 框架与 SaaS 指标
• deusyu/translate-book - 通过可恢复的并行子代理翻译图书（PDF/DOCX/EPUB）
• mvanhorn/last30days-skill - 跨 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket 与全网研究任意主题，按点赞、喜欢与真金白银排序，而非编辑精选
• santifer/career-ops - 14 项技能的 AI 求职套件：A-F 评分的 JD 评估、ATS 优化 PDF 生成、门户扫描器（Greenhouse/Ashby/Lever）、STAR+R 面试准备、批处理，以及 Go 仪表盘 TUI
• Linked-API/linkedin - 从 Claude Code、Codex、Cursor 和 Windsurf 获取 LinkedIn 个人资料、搜索人与公司、发送消息、管理连接、创建帖子、点赞、评论，并运行自定义 LinkedIn 工作流
• pattern-ai-labs/agentcall - 让你的 AI 代理加入 Google Meet、Zoom、Teams 通话，像真实队友一样协作
• Sendmux/skills - 面向代理的 Sendmux 电子邮件与邮箱工作流

开发与测试

• robzolkos/skill-rails-upgrade - 分析 Rails 应用并提供升级评估
• Shpigford/screenshots - 使用 Playwright 生成营销截图
• antonbabenko/terraform-skill - Terraform 与 OpenTofu 模式：测试、模块、状态、CI/CD。
• zxkane/aws-skills - 面向基础设施自动化与云架构模式的 AWS 开发
• Rootly-AI-Labs/rootly-incident-responder - AI 驱动的事件响应，具备 ML 相似度匹配、解决方案建议与值班协调。需要 Rootly MCP Server
• conorluddy/ios-simulator-skill - 控制 iOS Simulator
• ramzesenok/iOS-Accessibility-Audit-Skill - 根据无障碍规范审计 iOS 应用
• truongduy2611/app-store-preflight-skills - 扫描 iOS/macOS 项目，在提交前捕获易导致 App Store 拒审的常见错误
• coderabbitai/skills - 面向编码代理的代码审查与 PR 自动修复工作流
• sanjay3290/postgres - 对 PostgreSQL 数据库执行安全的只读 SQL 查询
• sanjay3290/deep-research - 使用 Gemini Deep Research Agent 进行自主多步骤研究
• jthack/ffuf-claude-skill - 使用 ffuf 进行 Web 模糊测试
• lackeyjb/playwright-skill - 使用 Playwright 进行浏览器自动化
• ibelick/ui-skills - 带有明确主张且持续演进的约束，用于指导代理构建界面
• muthuishere/hand-drawn-diagrams - 根据提示生成手绘风格 Excalidraw 图表——动画 SVG、托管编辑链接与 PNG 导出。兼容 Claude Code、Codex、Gemini CLI 及任何支持标准 skill 路径的代理
• nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill - UI/UX 设计模式与最佳实践
• ehmo/platform-design-skills - 面向跨平台应用的 300+ 条设计规则，源自 Apple HIG、Material Design 3 与 WCAG 2.2
• scarletkc/vexor - 基于向量的 CLI，用于语义文件搜索，并提供 Claude/Codex skill
• obra/test-driven-development - 在实现代码之前编写测试
• obra/subagent-driven-development - 使用多个子代理进行开发
• obra/systematic-debugging - 在代码中进行系统化的问题排查
• obra/root-cause-tracing - 调查并识别根本问题
• obra/testing-skills-with-subagents - 协作式测试方法
• obra/testing-anti-patterns - 识别无效的测试实践
• obra/finishing-a-development-branch - 完成 Git 代码分支
• obra/requesting-code-review - 发起代码审查流程
• obra/receiving-code-review - 处理并吸收代码反馈
• obra/using-git-worktrees - 管理多个 Git 工作树
• obra/verification-before-completion - 在最终定稿前验证工作成果
• obra/condition-based-waiting - 管理基于条件的暂停或延迟
• obra/commands - 创建并管理命令结构
• obra/writing-skills - 开发并记录能力
• fvadicamo/dev-agent-skills - 面向提交、PR 与代码审查的 Git 与 GitHub 工作流技能
• omkamal/pypict-skill - 成对测试生成
• alinaqi/claude-bootstrap - 带有明确主张的项目初始化，包含安全优先护栏、规格驱动的原子化待办、LLM 测试模式，以及 CLI 工具编排（gh、vercel、supabase）
• ZhangHanDong/makepad-skills - 面向 Rust 应用的 Makepad UI 开发技能：搭建、模式、着色器、打包与故障排查。
• massimodeluisa/recursive-decomposition-skill - 通过基于 RLM 研究的递归分解策略处理长上下文任务（100+ 文件、50k+ token）
• AvdLee/swiftui-expert-skill - 现代 SwiftUI 最佳实践与 iOS 26+ Liquid Glass 适配
• efremidze/swift-patterns-skill - 现代 Swift/SwiftUI 最佳实践
• Joannis/claude-skills - Swift Server 开发指南，附带用于最佳实践的 lint 工具
• rudrankriyam/app-store-connect-cli-skills - 使用 ASC CLI 自动化 App Store 部署与管理
• rameerez/claude-code-startup-skills - 用于构建并运营软件初创公司、应用与 SaaS 的技能
• zscole/model-hierarchy-skill - 基于任务复杂度的成本优化模型路由
• CloudAI-X/threejs-skills - 用于创建 3D 元素与交互体验的 Three.js 技能
• Leonxlnx/taste-skill - 高自主性前端技能，通过可调的设计差异、动效强度与视觉密度赋予 AI 良好品味，避免千篇一律的 UI
• testdino-hq/playwright-skill - 70+ 条经生产验证的 Playwright 自动化测试模式：E2E、POM、CI/CD、迁移、CLI
• NeoLabHQ/code-review - 使用专用代理进行全面 PR 代码审查：bug-hunter、security-auditor、code-quality-reviewer、contracts-reviewer、historical-context-reviewer、test-coverage-reviewer
• NeoLabHQ/reflexion - 自我精炼循环，迫使 LLM 反思先前输出并自我纠正。
• NeoLabHQ/sdd - 规格驱动开发工作流，通过结构化规划、架构设计与基于 LLM-as-a-Judge 的质量门禁，将提示转化为可上线的实现。
• NeoLabHQ/ddd - 领域驱动开发技能，同时涵盖 Clean Architecture、SOLID 原则与设计模式。
• NeoLabHQ/sadd - 为各项任务分派独立子代理，在迭代之间设置代码审查检查点，以实现快速且可控的开发。
• NeoLabHQ/kaizen - 基于日式 Kaizen 哲学与精益方法论，应用持续改进方法论与多种分析方法。
• hamelsmu/eval-audit - 审计 LLM 评估流水线并暴露问题
• hamelsmu/error-analysis - 系统化识别 LLM 流水线中的失败模式
• hamelsmu/generate-synthetic-data - 为 LLM 评估创建多样化的合成测试输入
• hamelsmu/write-judge-prompt - 为主观标准设计 LLM-as-a-Judge 评估器
• hamelsmu/validate-evaluator - 根据人工标注校准 LLM 评判器
• hamelsmu/evaluate-rag - 评估 RAG 检索与生成质量
• uucz/moyu - 反过度工程化技能，含 5 种变体与 10 个平台
• hamelsmu/build-review-interface - 构建用于审查 LLM 追踪记录的标注界面
• mattpocock/skills - 17 项开发工作流技能：PRD 撰写、TDD、代码库架构、Git 护栏、Issue 分诊、重构计划等
• mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills - 跨 38 个领域的 753 项网络安全技能：云安全、渗透测试、红队、DFIR、恶意软件分析、威胁情报等（映射 MITRE ATT&CK）
• wrsmith108/varlock-claude-skill - 安全的环境变量管理，确保密钥绝不会暴露在 Claude 会话、终端、日志或 git 提交中
• Skill_Seekers - 在数分钟内自动将文档网站、GitHub 仓库与 PDF 转换为 Claude AI 技能
• NoizAI/skills - 拟人化 TTS 工作流，支持本地/云端 API 与应用交付
• Kevin7Qi/codex-collab - 从 Claude Code 与 Codex 协作
• ethos-link/rails-conventions - Rails 8 约定，用于保持一致的生产代码变更
• ShunsukeHayashi/agent-skill-bus - 面向 AI 代理系统的自我改进型任务编排
• mcollina/skills - Matteo Collina 的 11 项技能：Node.js、Fastify、TypeScript、OAuth、Git/GitHub、ESLint neostandard、文档（Diataxis）、Node.js 核心内部机制、skill 优化器等
• Lum1104/understand-anything - 通过多代理 LLM 分析构建交互式代码库知识图谱
• hqhq1025/skill-optimizer - 基于真实会话数据与研究支撑的静态分析，诊断并优化 Agent Skills（SKILL.md）。兼容 Claude Code、Codex 及任何兼容 Agent Skills 的代理
• LambdaTest/agent-skills - TestMu AI（前身为 LambdaTest）Skills 是精选的 Agent Skills 集合，教导 AI 编码助手如何编写生产级测试自动化。
• foryourhealth111-pixel/Vibe-Skills - 受技能治理的即插即用框架，用于分阶段、测试驱动的技能编排
• metalbear-co/skills - 让代理使用 mirrord 针对你的 Kubernetes 集群编写代码并测试的技能
• dembrandt/dembrandt-skills - UX 与设计系统技能：层级、字体排版、无障碍、交互
• GanyuanRan/Aegis - 面向 AI 编码代理的证据驱动方法包
• baskduf/codex-fable5 - 面向 Codex 的基于证据的工作流门禁
• csthink/dashmotion - 从纯英文或 Mermaid 生成动画技术图表，输出自包含 HTML/SVG

上下文工程（Context Engineering）

• muratcankoylan/context-fundamentals - 理解什么是上下文、为何重要，以及智能体（agent）系统中上下文的构成
• muratcankoylan/context-degradation - 识别上下文失效模式：lost-in-middle（中间迷失）、poisoning（污染）、distraction（干扰）与 clash（冲突）
• muratcankoylan/context-compression - 为长期运行的会话设计并评估压缩策略
• muratcankoylan/context-optimization - 应用压缩（compaction）、掩码（masking）与缓存策略
• muratcankoylan/multi-agent-patterns - 掌握编排器（orchestrator）、点对点（peer-to-peer）与层级式多智能体架构
• muratcankoylan/memory-systems - 设计短期、长期与基于图（graph-based）的记忆架构
• muratcankoylan/tool-design - 构建智能体能高效使用的工具，包括架构简化（architectural reduction）模式
• muratcankoylan/evaluation - 为智能体系统构建评估框架
• k-kolomeitsev/data-structure-protocol - 面向 AI（LLM）编码智能体的基于图的长期记忆技能 — 更快的上下文、更少的 token、更安全的重构
• awrshift/claude-memory-kit - 面向多项目工作流的持久化记忆：hooks、wiki 与每日综合汇总
• NeoLabHQ/prompt-engineering - 广泛使用的提示工程（prompt engineering）技术与模式，包括 Anthropic 最佳实践与智能体说服（agent persuasion）原则。
• sametbrr/llm-wiki-manager - 由 LLM 管理的持久化个人 wiki — 你负责策展来源，模型负责撰写、交叉引用与维护知识库。以 8 种运行模式实现 Karpathy 的 LLM Wiki 模式。
• Panniantong/Agent-Reach - 覆盖 17 个站点（含中文平台）的多平台搜索 CLI
• Tubo2333/obsidian-knowledge-brain - 面向 AI 编码智能体的跨会话知识记忆与规则演化

专业领域

• shouldnotappearcalm/a-share-skill - 中国 A 股（沪/深）技能：实时行情、K 线历史、技术指标、事件、资金流向、板块热力图与模拟交易。兼容 Claude Code、Cursor、Codex 与 Qoder
• transloadit/skills - Transloadit 技能合集（6 项）
• honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins - 面向 Snowflake、Databricks 与 BigQuery 上 Honeydew 语义层的 11 项技能：模型探索，实体/关系/属性/指标/上下文/领域创建，验证、查询、筛选与工作区分支
• raintree-technology/apple-hig-skills - 将 Apple Human Interface Guidelines 拆分为 14 项智能体技能，涵盖 iOS、macOS、visionOS、watchOS 与 tvOS 的平台、基础、组件、模式、输入与技术
• K-Dense-AI/claude-scientific-skills - 科学研究与分析技能
• NotMyself/claude-win11-speckit-update-skill - Windows 11 系统管理
• sanjay3290/imagen - 使用 Google Gemini API 生成图像
• jeffersonwarrior/claudisms - 短信（SMS）消息集成
• SHADOWPR0/security-bluebook-builder - 为敏感应用构建安全 Blue Book
• obra/defense-in-depth - 多层纵深安全（defense in depth）方案
• huifer/Claude-Ally-Health - 健康助手技能：医疗信息分析、症状追踪与健康指导。
• frmoretto/clarity-gate - 面向 RAG 系统的认知质量（epistemic quality）验证
• wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep - 自主机器学习研究：跨模型评审循环与 GPU 部署
• zechenzhangAGI/AI-research-SKILLs - 77 项 AI 研究技能，覆盖模型训练、推理与 MLOps
• Orchestra-Research/AI-research-SKILLs - 20 模块 AI 研究技能库：模型架构、训练与 ML 论文写作
• komal-SkyNET/claude-skill-homeassistant - 增强并管理 Home Assistant 工作流
• more-io/apple-bridges - 原生 macOS 应用访问 — 通过 Swift CLI 桥接管理 Apple 提醒事项、日历、通讯录、备忘录、邮件与 tmux 会话
• hanhuark/mechanical-engineering-research-skill - 热流体研究写作、申请书、DOE 与答辩反馈
• prompt-security/clawsec - 安全技能套件：漂移检测、自动化审计与技能完整性校验
• BehiSecc/vibesec - 以漏洞猎手视角帮助编写安全代码，防范 IDOR、XSS、SQL 注入、SSRF 与弱认证等常见漏洞
• lawvable/awesome-legal-skills - 精选智能体技能，用于自动化法律工作流
• peas/genealogy-research - 族谱研究智能体：OCR、FamilySearch、YAML 数据与人机协同（human-in-the-loop）
• zw008/VMware-AIops - AI 驱动的 VMware vCenter/ESXi 监控与运维：清单查询、健康/告警、虚拟机生命周期（创建、删除、快照、克隆、迁移）、vSAN 管理、Aria Operations 分析与定时日志扫描。支持 Claude Code、Gemini CLI、Codex、Aider、Trae、Kimi 与 MCP。
• video-db/skills - 实时与批量视频工作流：采集屏幕/音频，摄取 URL/YouTube/RTSP，转写、索引、搜索，生成字幕，编辑时间线，并流式输出 HLS
• materials-simulation-skills - 计算材料科学智能体技能：数值稳定性、时间步进、线性求解器、网格生成、仿真验证、参数优化与后处理
• Ericyoung-183/alpha-insights - 面向 Claude Code 与 Codex 的 Harness 强制业务研究
• takechanman1228/claude-ecom - 电商 CSV 转业务复盘，含 KPI 分解
• talkstream/ru-text - 俄语文本质量：约 1,040 条排版、信息风格、编辑、UX 写作与商务信函规则。跨平台：Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Cursor。
• helius-labs/helius-skills - 端到端交付 Solana 应用；交易发送、资产查询、实时流、代币兑换、预测市场、浏览器钱包，以及基于 Helius API、DFlow 交易与 Phantom 钱包集成的协议内部深度研究
• meodai/skill.color-expert - 色彩科学专家技能，含 286K 词参考资料，覆盖 OKLCH/OKLAB、调色板生成、可访问性/对比度、色彩命名、颜料混合与历史色彩理论
• aklofas/kicad-happy - AI 驱动的 KiCad 电子设计评审与分析
• bitwize-music-studio/claude-ai-music-skills - AI 音乐专辑全生命周期制作
• Alisa0808/vibe-creating-skill - 将粗略创意或分镜脚本改写为文生视频（text-to-video）提示词

n8n Automation

• czlonkowski/n8n-code-javascript - 在 n8n Code 节点中使用 JavaScript，涵盖数据访问模式
• czlonkowski/n8n-code-python - 在 n8n Code 节点中使用 Python，并说明相关限制
• czlonkowski/n8n-expression-syntax - n8n 表达式语法，包括 {{}} 以及 $json/$node 变量
• czlonkowski/n8n-mcp-tools-expert - MCP 工具指南，涵盖工具选择与节点格式
• czlonkowski/n8n-node-configuration - 节点配置，包括依赖规则与 AI 连接
• czlonkowski/n8n-validation-expert - 修复 n8n 校验错误，附错误目录
• czlonkowski/n8n-workflow-patterns - 工作流模式，适用于 webhook、HTTP、数据库与 AI 任务

🔒 安全提示

本列表中的 Skills 经过精选，但未经过安全审计。在被收录后，原作者维护者可能随时对其进行更新、修改或替换。

在安装或使用任何 Agent Skill 之前，请自行评估潜在安全风险并验证来源。

推荐工具：

• Synk Skill Security Scanner
• Agent Trust Hub

Agent Skill 可能包含提示注入（prompt injection）、工具投毒（tool poisoning）、隐藏的恶意软件载荷，或不安全的数据处理模式。请务必审查代码，并自行斟酌后使用。

其他 AI 编程助手的 Skills 路径

Tool	Project Path	Global Path	Official Docs
Antigravity	.agent/skills/	~/.gemini/antigravity/skills/	Antigravity Skills
Claude Code	.claude/skills/	~/.claude/skills/	Claude Code Skills
Codex	.agents/skills/	~/.agents/skills/	Codex Skills
Cursor	.cursor/skills/	~/.cursor/skills/	Cursor Skills
Gemini CLI	.gemini/skills/	~/.gemini/skills/	Gemini CLI Skills
GitHub Copilot	.github/skills/	~/.copilot/skills/	Copilot Skills
OpenCode	.opencode/skills/	~/.config/opencode/skills/	OpenCode Skills
Windsurf	.windsurf/skills/	~/.codeium/windsurf/skills/	Windsurf Cascade Skills

Skill 质量标准

随着生态不断壮大，一致的质量标准有助于 Agent 可靠地发现并使用 Skills。以下参考资料与准则有助于维持较高水准。

质量标准

Area	Guideline
Description	使用第三人称撰写。说明该 Skill 做什么以及何时使用。使用 Agent 可匹配的具体关键词（例如用 "PostgreSQL migration" 而非 "database stuff"）。
Progressive disclosure	顶层元数据控制在约 100 tokens 以内。Skill 正文应少于 500 行。按需加载资源（大型文档、schema），不要内联嵌入。
No absolute paths	切勿硬编码机器相关路径，例如 /Users/alice/。应使用相对路径或公认变量（$HOME、$PROJECT_ROOT）。
Scoped tools	仅申请该 Skill 实际需要的工具。避免笼统使用 "tools": ["*"]。应明确声明工具依赖。

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许可证

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