AI 与 Agent
构建、配置和评估 AI、模型与智能体工作流。
find-skills
帮你查找和安装可扩展智能体能力的技能包，当你想实现某个功能时找到对应的工具。
grill-me
通过连续追问，找出计划中没想清楚的地方。
handoff
把当前对话整理成文档，方便下一个智能体接手继续工作。
triage
将问题在缺陷和改进之间分类，按状态角色流转，并写出清晰的智能体简报。
grilling
通过连续追问找出计划中的漏洞和没考虑清楚的地方。
teach
在这个工作区里教你学习一个新的技能或概念。
codebase-design
提供设计深层模块的设计词汇和原则。
ask-matt
根据你的情况推荐该用哪个技能或工作流程。
implement
按需求说明或任务清单实现代码。
paper-context-resolver
从论文中找出复现实验缺少的具体步骤。
repo-intake-and-plan
扫描代码库、读取 README 并制定最小可信的复现计划。
minimal-run-and-audit
运行文档中的测试命令并规范化输出结果。
env-and-assets-bootstrap
为代码库准备 conda 环境、检查点和数据集路径假设。
research
查找多个来源，整理带出处的研究结论。
to-tickets
把开发计划拆成可以独立验收的任务。
skill-creator
把你常用的工作方法写成可复用的 Skill。
relight
改变图片的光照方向、色温和氛围。
ai-research-explore
帮你探索 AI 研究方向并比较可行方案。
analyze-project
帮你看懂陌生研究项目的代码结构和运行入口。
ai-research-reproduction
复现AI研究项目的代码（从README开始）。
explore-code
在独立分支上探索性修改深度学习代码。
run-train
运行深度学习项目的训练命令并记录结果。
explore-run
规划探索性实验运行并记录比较结果。
writing-beats
把原材料整理成有节奏感的文章段落。
cavecrew
委托任务给子代理并返回压缩结果。
writing-fragments
挖掘原材料中的写作片段。
migrate-to-shoehorn
将测试中的类型断言改为shoehorn。
wizard
生成交互式脚本引导人工操作。
writing-plans
把开发需求拆成带验证步骤的实施计划。
using-superpowers
技能系统使用说明和优先级规则。
loop-me
通过连续追问，把反复做的事写成执行流程。
to-questionnaire
把项目中没弄清的问题整理成可回答的问卷。
claude-handoff
帮你把当前工作交接给另一个代理继续处理。
executing-plans
帮你按计划执行开发任务。
subagent-driven-development
帮你分配任务给子代理并行完成开发。
writing-skills
帮你编写和测试技能文档。
dispatching-parallel-agents
帮你同时处理多个独立任务。
finishing-a-development-branch
帮你完成开发并合并代码。
writing-for-agents
帮你编写技能和代理文档。
setup-ts-deep-modules
帮你配置 TypeScript 深度模块结构。
wait-what
帮你重新表达不清楚的内容。
orchestration
帮你协调多个代理的工作。
google-agents-cli-eval
帮你评估和测试代理。
mcp-builder
帮你搭建让 AI 调用外部工具的 MCP 服务。
firecrawl
搜索网页并提取页面内容，用于网络研究和数据收集。
typescript-advanced-types
运用 TypeScript 高级类型系统。
template-skill
待补充的模板 Skill。
claude-api
调用 Claude API 开发 AI 应用和智能体。
developing-genkit-js
用 Genkit 框架开发 JavaScript AI 应用。
agently-mail
通过 agently-cli 命令行发送、接收、搜索和管理邮件，支持附件下载。
web-search
通过 Tavily 和 Exa 进行网络搜索和内容提取。
enhance-prompt
优化 Stitch 提示词以获得更好的 UI 生成结果。
firecrawl-parse
把本地 PDF、Word、Excel 等文件转换成 Markdown。
hallmark
让 AI 生成的页面看起来像专业设计师做的。
momentic-result-classification
分析 Momentic 测试失败原因并分类。
gsap-plugins
使用 GSAP 插件如 Flip、Draggable、SplitText 等。
planning-with-files
在磁盘上维护任务计划文件，支持多步骤 AI 工作的自动恢复。
mastra
Mastra 框架指南，用于构建 AI 代理和工作流。
review-loop
迭代式代码审查循环，评分并提供改进建议直到达标。
anysearch
实时搜索引擎，支持网页搜索和垂直领域查询。
brand-landingpage
通过品牌访谈生成设计一致、部署就绪的着陆页。
implement-spec
根据需求说明和任务卡片实现完整功能。
replicas-agent
在 Replicas 云工作空间中执行开发任务。
browser-mcp-agent
让 AI 代理通过 MCP 控制真实浏览器。
karpathy-guidelines
遵循编码指南减少 LLM 常见错误。
self-improving-agent
从工作成果中捕获可改进的行为。
planning-and-task-breakdown
将工作拆分为可独立验收的顺序任务。
spec-driven-development
在编码前创建规范文档，明确需求可验证。
code-simplification
把代码改得更易懂，不改变功能。
youtube-thumbnail-design
设计高点击率的 YouTube 视频封面。
incremental-implementation
分步骤增量实现功能。
context-engineering
优化 AI 智能体的上下文设置。
idea-refine
帮你把模糊的想法打磨成清晰可行的方案。
using-agent-skills
帮你发现和调用当前可用的 Agent Skills。
huashu-nuwa
帮你根据人物或需求自动生成可运行的 Skill。
marketing-loops
帮你设置持续运行的营销自动化工作流。
spec-driven-implementation
帮你先写产品规范再实现功能的工作流。
implement-specs
帮你根据产品和技术规范实现功能。
update-skill
创建或更新本仓库中的技能文件，包括 SKILL.md 的结构和元数据。
retro
对编码会话进行回顾，找出改进方向。
caveman-discover
标记仓库中所有 LLM 工作流以便分类计费。
caveman-manage
检查 Caveman 实验状态，阻止不安全的执行。
council
协调多个不同视角的子智能体调查同一问题并合成建议。
prompt-engineering-patterns
用高级提示工程技术优化 LLM 输出质量。
Agent Development
开发Claude Code插件的Agent子代理。
Skill Development
开发Claude Code插件的Skill技能。
bailian-cli
用阿里云百炼CLI管理应用、模型和知识库。
ponytail-audit
扫描整个代码库，找出可以删除或简化的过度工程化代码。
research
委托子代理研究问题，避免直接阅读大量文件导致上下文混乱。
extension-openai
在应用中调用ChatGPT、GPT等OpenAI模型。
saga
自主开发中大型功能，拆分成任务并让子代理并行实现。
async-python-patterns
用Python asyncio编写高性能异步应用。
deep-agents-memory
为Deep Agent添加持久化存储和文件系统访问。
proactive-agent
让AI代理主动预测你的需求并持续改进。
langfuse
使用Langfuse监控和追踪AI应用。
MCP Integration
在插件中集成MCP服务器。
langchain-rag
构建RAG检索增强生成系统。
convex-design
设计并构建生产级的Convex后端，包括数据模型、查询和认证。
convex-agent
为Convex应用添加AI对话和RAG后端功能。
convex-suggest
当用户重复造轮子时，推荐已有的Convex组件。
dart-collect-coverage
收集Dart测试覆盖率并生成LCOV报告。
create-specification
创建适合AI理解的项目规格文件。
Command Development
开发Claude Code的自定义命令。
uv-package-manager
用uv快速管理Python依赖和虚拟环境。
Hook Development
创建Claude Code插件的钩子来验证工具调用。
langchain-middleware
为LangChain添加人工审批中间件。
deep-agents-orchestration
用子agent和任务规划编排Deep Agents。
flue
用命令行控制桌面软件如Photoshop。
python-project-structure
设计Python项目的模块结构和公开接口。
create-agentsmd
为仓库创建AGENTS.md说明文件。
deep-agents-core
构建Deep Agents应用框架。
langchain-dependencies
配置LangChain和相关包的版本。
create-implementation-plan
生成新的功能实现计划文件。
rag-implementation
构建RAG系统，让AI应用能基于外部知识库提供准确的回答。
threat-mitigation-mapping
把识别出的威胁映射到对应的安全控制措施。
langchain-architecture
使用LangChain和LangGraph设计LLM应用的架构。
coinglass
查询加密货币衍生品数据，包括资金费率、清算和持仓。
update-implementation-plan
更新需求和实现计划文件供AI执行。
make-repo-contribution
按照仓库规范提交代码、创建分支和PR。
python-packaging
创建可发布到PyPI的Python包结构。
recap
快速回顾近期工作进展和关键决策。
clean-code
检查并整理代码，让命名、函数和结构更容易理解。
handoff
恢复之前的会话继续之前的工作。
wcag-audit-patterns
进行网站无障碍访问审计并修复问题。
python-type-safety
为Python代码添加类型注解和类型检查。
clickhouse-best-practices
帮你检查和优化ClickHouse数据库。
python-mcp-server-generator
帮你生成Python MCP服务器。
ai-prompt-engineering-safety-review
帮你审查AI提示词的安全性。
memory-safety-patterns
帮你编写内存安全的代码。
pi-planning-with-files
帮你用文件规划多步骤工作。
agentic-eval
帮你评估和改进AI输出。
prompt-optimizer
分析原始提示词并输出优化后的版本，只提供建议不执行任务。
self-improving-agent
记录开发中的错误、纠正和学习到markdown文件用于持续改进。
embedding-strategies
选择和优化嵌入模型用于语义搜索和RAG应用的分块策略。
python-configuration
用环境变量和pydantic-settings管理Python应用配置。
market-sizing-analysis
计算TAM/SAM/SOM市场规模，用顶向下、底向上和价值理论方法。
go-concurrency-patterns
Go并发编程模式，包括goroutine、channel和sync原语。
billing-automation
构建自动化计费系统，处理订阅、发票和支付失败恢复。
boost-prompt
交互式细化用户提示词，复制最终版本到剪贴板。
python-resilience
Python弹性模式，包括重试、指数退避和超时处理。
mcp-cli
通过命令行与MCP服务器交互，列出和调用工具。
context-map
在实现前分析代码库，创建相关文件的映射图。
plantuml-ascii
用PlantUML生成ASCII艺术图，适合终端环境。
devops-rollout-plan
生成完整的发布计划，包含验证步骤和回滚程序。
context-driven-development
创建和维护项目上下文文档，支持新项目搭建。
startup-metrics-framework
跟踪和计算SaaS初创公司的关键指标，包括CAC/LTV。
agent-governance
为AI代理系统添加治理、安全控制和审计日志。
dependency-upgrade
管理主要依赖版本升级，分析兼容性并分阶段发布。
cqrs-implementation
实现读写分离的CQRS架构来扩展系统性能。
python-background-jobs
用Celery等队列实现Python后台异步任务处理。
competitive-landscape
用波特五力和蓝海策略分析竞争环境和市场定位。
ml-pipeline-workflow
构建从数据准备到模型部署的完整MLOps流水线。
strategic-compact
在长对话中建议在逻辑边界处手动压缩上下文。
python-resource-management
用上下文管理器管理Python数据库连接和文件句柄。
event-store-design
为事件溯源系统设计和实现事件存储。
workflow-patterns
用Conductor TDD工作流实现任务并管理检查点。
update-specification
根据新需求更新项目的规范文档。
hybrid-search-implementation
结合向量搜索和关键词搜索提升RAG检索效果。
similarity-search-patterns
帮你实现向量相似性搜索，用于语义搜索和推荐系统。
vector-index-tuning
帮你调优向量索引参数，平衡召回率、搜索延迟和内存占用。
create-llms
帮你根据仓库结构创建 llms.txt 文件，帮助大模型理解项目。
remembering-conversations
在回答问题前搜索历史对话，避免重复回答。
debian-linux-triage
帮你诊断和解决 Debian Linux 系统问题，包括 apt 和 systemd。
arch-linux-triage
帮你诊断和解决 Arch Linux 滚动更新的系统问题。
projection-patterns
帮你从事件流构建 CQRS 读模型和物化视图。
employment-contract-templates
帮你创建雇佣合同、录用通知和 HR 政策文档。
pci-compliance
帮你实现 PCI DSS 合规要求，保护支付卡数据。
remember-interactive-programming
提醒你使用 REPL 进行交互式编程探索。
marimo-pair
帮你驱动实时运行的 marimo 笔记本进行协作。
defi-protocol-templates
帮你实现 DeFi 协议模板，如质押和 AMM。
finalize-agent-prompt
帮你优化 prompt 文件，提升质量和一致性。
what-context-needed
询问回答问题前需要查看哪些文件。
documentation
编写技术文档、README、API 文档和运维手册。
php-mcp-server-generator
用官方 PHP SDK 生成 MCP 服务器项目。
structured-autonomy-plan
分析需求并生成结构化的开发计划。
update-llms
更新根目录的 llms.txt 文件。
eval-harness
Claude Code 会话的形式化评估框架。
on-call-handoff-patterns
编写值班交接文档和流程。
track-management
创建和管理功能或缺陷的轨道。
suggestion-box
发现工具问题后主动提交改进建议给开发团队。
wallet
多链钱包：EVM 和 Solana 余额、转账、签名。
typespec-api-operations
为 TypeSpec API 插件添加 REST 操作。
notebooklm
安装和使用 Gemini Notebook。
first-ask
在执行任务前先向用户确认需求。
gen-specs-as-issues
分析项目找出缺失功能，生成详细的实施规范文档。
tldr-prompt
将 Copilot 文件、MCP 服务器文档或 URL 内容整理成简明摘要。
java-mcp-server-generator
生成完整的 Java MCP 服务器项目结构和代码。
nft-standards
实现 ERC-721 和 ERC-1155 NFT 智能合约标准。
fedora-linux-triage
诊断和解决 Fedora Linux 系统问题。
emblem-ai-agent-wallet
通过 EmblemAI 交易加密货币、查询余额和管理钱包。
mcp-copilot-studio-server-generator
生成支持 Copilot Studio 的 MCP 服务器实现。
centos-linux-triage
诊断和解决 CentOS Linux 系统问题。
entra-agent-user
在 Microsoft Entra ID 中创建代理用户身份。
ruby-mcp-server-generator
生成完整的 Ruby MCP 服务器项目结构和代码。
search-first
帮你先搜索现成工具和库，再决定是否自己写代码。
iterative-retrieval
帮你为子代理逐步检索所需上下文，避免信息不足。
agentic-engineering
帮你规划和执行AI代理完成的工程开发任务。
parallel-feature-development
帮你把大功能拆分成多人并行开发的任务。
autonomous-loops
帮你设置自动循环运行的开发任务流程。
agentmemory-agents
帮你把记忆功能接入开发工具并重启生效。
task-coordination-strategies
帮你拆分复杂任务并分配给多个代理执行。
ai-first-engineering
帮你建立AI代理参与的开发流程和质量把控。
agentmemory-mcp-tools
帮你了解记忆工具的调用方式和参数。
team-communication-protocols
帮你建立代理团队之间的消息通信协议。
agentmemory-architecture
帮你理解记忆服务器的存储和检索机制。
team-composition-patterns
帮你设计多智能体团队的规模和角色配置。
write-agentmemory-skill
规范编写 agentmemory skill 的格式。
continuous-agent-loop
设计自主循环运行的智能体模式。
build-dashboard
构建可交互的 HTML 数据看板。
blueprint
将目标拆解为分步骤的执行计划。
pytorch-patterns
PyTorch 深度学习开发最佳实践。
context-budget
检查 Claude Code 上下文窗口占用。
skill-creator
创建新的 skill 项目结构，包含目录和初始文件。
mcp-server-patterns
使用 Node/TypeScript SDK 构建 MCP 服务器。
ralphinho-rfc-pipeline
把大型需求文档拆分成可独立开发和验证的工作单元，按质量门禁分阶段推进。
agent-eval
对比多个编程 agent 的代码能力，通过任务通过率、成本和时间来量化评估。
bailian-protocol
阿里云百炼工具的共享执行协议，处理授权、安装和错误上报。
claude-devfleet
通过 Claude DevFleet 并行调度多个 agent 在隔离的 git worktree 中开发并跟踪进度。
bailian-finetune
用阿里云百炼精调自己的模型，校验数据、训练、选择 checkpoint 并部署为服务。
dmux-workflows
用 dmux 在多个终端窗格中并行运行不同的 agent 会话并协调工作。
okx-ai
在 OKX.AI 发现和管理 AI 代理服务，处理任务订阅和市场交互。
rules-distill
扫描多个技能文件，提炼跨领域的通用规则并更新规则库。
okx-cex-skill-mp
在 OKX 技能市场发现、安装、更新和验证 AI 交易技能。
skill-comply
自动验证代理是否遵循既定的技能、规则和定义。
claude-automation-recommender
分析代码库，推荐适合的 Claude Code 自动化方案。
santa-method
使用双代理独立审查机制，确保输出经过严格验证再发布。
council
对模糊决策召开四方讨论，帮你理清利弊后再做选择。
orderly-onboarding
帮你了解Orderly Network并搭建交易机器人、SDK和CLI开发环境。
agents
用ElevenLabs创建语音AI代理，配置对话流程和工具调用。
stitch::upload-to-stitch
把本地图片、HTML或设计文档上传到Stitch项目。
memory-management
让Claude记住项目成员、术语和上下文，像同事一样理解你的简写。
agent-payment-x402
让AI代理能自己付钱买东西，设定每任务的预算上限。
sdf
创建和验证SDF机器人模型文件，用于Gazebo仿真。
healthcare-eval-harness
为医疗应用部署运行自动化安全测试，阻止不合格的发布。
plannotator-setup-goal
通过访谈和代码探索，将想法转化为可执行的目标计划。
gemini-interactions-api
在 Gemini 企业代理平台上使用状态化交互 API。
workspace-surface-audit
检查当前工作区的技能、MCP 和环境配置并推荐缺失项。
agent-sort
根据项目需求将 ECC 技能分类为日常或库文件。
code-tour
创建可跳转的代码库导览文件。
show-me
用图表和代码可视化当前话题。
automation-audit-ops
审计和整理现有的自动化任务和 MCP 连接。
ljg-roundtable
围绕一个议题组织多人物圆桌讨论，帮你从不同角度分析问题。
hindsight-docs
帮你了解Hindsight系统的架构、API和配置方式。
agent-platform-skill-registry
帮你注册和管理Gemini企业平台的技能组件。
make-plan
帮你规划功能或项目的分阶段实施步骤。
reddapi
帮你搜索Reddit上的讨论、提取用户观点和趋势。
do
帮你按计划执行多阶段代码实现和验证。
agentation-self-driving
帮你用Agentation工具自动标注网页设计问题。
dart-collect-coverage
收集 Dart 测试覆盖率并生成 LCOV 报告。
skill-creator
创建新 skill 并测试优化 skill 效果。
design-agent
配置 CrewAI 里的 agent 角色、目标和工具。
validate-skills
检查 skill 是否符合 agentskills.io 规范。
planning-with-files-es
通过文件持久化规划多步骤的 AI 任务。
skill-development
指导创建 Claude Code 插件的技能包，包括结构和最佳实践。
planning-with-files-de
通过文件持久保存任务计划、发现和进度，支持 AI 代理的多步骤工作流程。
ask-docs
查询 CrewAI 官方文档获取 API 细节和高级功能。
everything-claude-code
遵循 everything-claude-code 项目的开发规范和提交约定。
knowledge-synthesis
将多个来源的搜索结果整合为连贯的答案并标注来源。
planning-with-files-ar
通过文件持久保存任务计划，支持阿拉伯语的 AI 代理工作流程。
graphify
将文件转化为可导航的知识图谱，支持查询和路径分析。
skill-security
审核 AI 代理技能的安全风险，检查恶意代码和注入攻击。
hook-development
创建 Claude Code 插件的钩子事件处理。
context7-cli
用 ctx7 CLI 获取库文档和管理 AI 技能。
mcp-integration
将 MCP 服务器集成到 Claude Code 插件。
cargo-ai
在 Cargo 平台构建和配置 AI agent。
vision
识别图片内容、提取文字、描述截图，帮你看清无法直接查看的图像。
swarm
批量并行处理大量独立任务，比如同时分析多个文件并汇总结果。
cargo-content
上传和管理工作区的文件作为知识库，供 AI 检索。
figma-implement-design
把 Figma 设计稿转成像素级还原的前端代码。
build-mcp-server
帮你设计和构建 MCP 服务器，连接外部 API 给 Claude 使用。
hermes-imports
把本地 Hermes 工作流转为可发布的 ECC 技能。
belt
用 belt CLI 运行各种 AI 能力和 MCP 服务。
grill-me
通过连续追问，找出计划中没想清楚的地方。
project-builder
帮你从零开始构建和调试软件项目。
analyze
帮你查询和分析数据库回答数据问题。
task-observer
监控任务执行，记录改进机会和模式。
agent-platform-rag-engine-management
管理Agent平台的RAG知识库和检索上下文。
jobs-to-be-done
分析客户真正要完成的任务和需求。
agent-platform-prompt-management
在Agent平台上创建和管理提示词。
agent-platform-tuning
在Agent平台上微调和优化AI模型。
meta-tags-optimizer
改进页面标题、摘要和分享预览标签（旧版已迁移）。
indexion-readme
从模板和文档注释生成项目README。
screenshot
帮你截取桌面或窗口的屏幕截图。
hads
帮你按HADS标准编写技术文档。
clanker-discipline
检查代码中的状态膨胀和类型混乱问题。
internal-linking-optimizer
找出站内链接缺口并制定调整方案（旧版已迁移）。
eve
用 eve 框架构建持久化的后端 AI Agent 应用。
search-strategy
将自然语言问题分解为多源搜索并整合结果。
indexion-sdd
从 RFC 生成 SDD 需求规范并验证实现符合度。
indexion-documentation
检查代码文档覆盖率，检测代码与文档一致性。
build-mcpb
将 MCP 服务器与运行时打包成单个可执行文件。
capability-evolver
AI Agent 的自演进引擎，分析和改进运行时表现。
memory-management
保存和整理搜索优化项目的上下文（旧版已迁移）。
indexion-segment
将文本分割成适合 RAG 嵌入的语义块。
indexion-agent-orient
生成代码修改前的项目结构和所有权说明。
indexion-identity
检测代码中命名与实际内容的偏差。
better-icons
搜索并获取 200+ 图标库中的 SVG 图标。
agent-platform-model-registry
帮你上传、查看和管理Agent Platform模型注册表中的机器学习模型。
agent-architecture-audit
诊断agent系统架构问题，找出wrapper回归、内存污染和工具异常等隐藏故障。
agent-platform-eval-flywheel
帮你用Agent Platform评估框架测试和改进AI模型质量。
source-management
管理企业搜索的MCP数据源连接，帮助用户添加新的数据源。
create-viz
帮你把数据生成图表，支持折线图、柱状图、饼图等多种可视化类型。
alert-manager
为排名和流量变化设置阈值提醒（旧版已迁移）。
standup
生成每日站会更新，总结昨天工作和今天计划。
domain-authority-auditor
检查网站的权威性和引用可信度（旧版已迁移）。
grill-me
通过连续追问，找出计划或设计中没想清楚的地方。
agentforce-architecture-analyze
生成Agentforce代理的架构文档和可视化图表。
entity-optimizer
整理品牌实体信息，改善搜索识别（旧版已迁移）。
discover-event-surfaces
根据代码变更分析应该追踪哪些分析事件。
instrument-events
将候选分析事件生成为可执行的代码跟踪计划。
diff-intake
读取代码差异并生成结构化的变更简报供后续使用。
clawdirect
浏览和提交AI代理适用的网站目录。
ccc
对代码库进行语义化搜索和智能索引。
figma
从Figma设计文件提取内容并转换为代码实现。
hooked-ux
用Hook模型设计让用户形成使用习惯的产品循环。
agentic-os
帮你基于 Claude Code 构建持久化的多代理操作系统。
skill-stocktake
帮你审计 Claude 技能和命令的质量。
prompt-engineer
帮你编写、优化和评估 LLM 提示词模板。
mle-workflow
帮你构建生产级机器学习工程工作流。
plan-orchestrate
帮你读取计划文档并生成 orchestrator 自动化提示词。
runpodctl
帮你通过命令行管理 Runpod GPU/CPU 工作负载。
handoff
帮你把当前对话压缩成交接文档供下一个代理使用。
storing-and-querying-vectors
帮你使用 Amazon S3 Vectors 存储和查询向量数据。
clawdirect-dev
帮你构建支持 ATXP 认证的 AI 代理前端网页应用。
network-bgp-diagnostics
帮你诊断 BGP 网络邻居状态和路由问题。
browser-preview
诊断和修复网页预览白屏、加载失败等问题。
langgraph-docs
查阅LangGraph官方文档和实现示例。
skill-scout
帮你找到项目中已有的技能或工具。
instaclaw
AI代理的图片分享社区平台。
start
帮你了解生物研究相关的工具和环境。
storybrand-messaging
用 StoryBrand 框架帮你梳理品牌信息，把客户定位为英雄而非你的品牌。
protect-mcp-setup
为 Claude Code 工具调用配置 Cedar 策略执行和 Ed25519 签名收据。
negotiation
用 FBI 谈判专家的战术同理心方法准备和执行谈判。
triage
将 GitHub issues 和 PR 通过状态机分类、验证并写出 agent-ready 简报。
legal-risk-assessment
用严重性×可能性框架评估合同风险和交易敞口。
influence-psychology
运用互惠、权威、社会认同等心理学原理优化产品设计。
cargo-diagnostics
追踪 Cargo 工作流执行过程，诊断失败原因。
chatgpt-app-builder
创建和部署 ChatGPT 应用。
migrate-to-shoehorn
把测试文件的类型断言迁移到 shoehorn。
mcp
将 json-render 集成到 MCP 应用中。
flowstudio-power-automate-mcp
通过 FlowStudio 连接 Power Automate。
hundred-million-offers
用价值公式设计高转化率的报价方案。
design-critique
对设计稿进行结构化的视觉和体验反馈。
doublecheck
验证 AI 输出中的事实声明并标注来源。
how-it-works
解释 claude-mem 如何记录和注入记忆。
obviously-awesome
定义产品市场定位和竞争差异化。
genshijin-crew
以原始人风格委派subagent任务以节省token。
design-everyday-things
应用唐·诺曼的设计原则来评估产品可用性。
openai-docs
查询OpenAI官方文档获取API和模型指导。
skill-improver
运行Claude Code skill的自动改进循环。
ai-agent-builder
构建具有工具调用和推理能力的AI代理。
session-handoff
创建会话交接文档，让另一个AI代理无缝继续工作。
competitive-intelligence
研究竞争对手并生成可交互的对比分析卡片。
skill-creator
创建新的Agent Skill来扩展AI能力。
blue-ocean-strategy
帮你通过价值创新找到蓝海市场，制定差异化竞争策略。
community-publish
帮你将项目发布到公开链接或开源到 GitHub，或在服务市场上架。
wp-block-development
帮你开发 WordPress Gutenberg 区块，包括元数据、属性和动态渲染。
paddleocr-text-recognition
帮你从图片、截图和扫描件中提取文字，支持中文和手写识别。
scorecard-marketing
帮你构建测评和评估漏斗，生成高质量销售线索。
teach
在这个工作区中教你学习新技能或概念。
surf
帮你查询加密货币实时价格、钱包、DeFi 和链上数据。
high-perf-browser
帮你诊断和优化网页性能，解决加载慢的问题。
continuous-discovery
帮你建立每周与客户沟通的节奏，持续验证产品假设。
rag-architect
帮你设计和构建检索增强生成系统。
pixijs-events
帮你处理鼠标、触摸等交互事件。
qianwen-vision
帮你理解图片和视频中的内容。
eval-driven-dev
帮你建立AI应用的评估测试流程。
contagious
帮你设计产品和内容的病毒式传播策略。
crossing-the-chasm
帮你制定跨越技术鸿沟的营销策略。
chart
帮你生成可交互的网页图表。
qianwen-update-check
帮你检查Qwen技能包是否有新版本。
content-modeling-best-practices
设计灵活可复用的内容模型和 schema。
drive-motivation
用自主、精通、目标框架设计激励系统。
inspired-product
用发现和交付双轨构建赋权产品团队。
building-pydantic-ai-agents
用 Pydantic AI 构建 AI 代理。
mcp-hub
通过 MCP 访问 1200+ AI 工具。
traction-eos
实现 EOS 企业家操作系统。
mcp-builder
构建 MCP 服务器。
livekit-agents
用 LiveKit Cloud 构建语音 AI 代理。
coding-agent
委托编码任务给 AI 代理。
pixijs-custom-rendering
在 PixiJS 中编写自定义着色器和滤镜。
qianwen-model-selector
推荐合适的 Qwen 模型和参数。
playwright-skill
用 Playwright 实现浏览器自动化。
qianwen-usage
管理 Qwen 账号和查询使用量。
tavily-search
用 Tavily API 进行网络搜索。
skill-forge
指导创建高质量的 Claude Code 技能。
pixijs-environments
帮你让PixiJS在Web Worker、Node.js等非浏览器环境运行。
review-agent-setup
帮你为AI代码审查设置人工审批流程。
context-engineering-collection
帮你构建和优化AI agent系统的上下文管理。
parallel-execution-optimizer
帮你将任务分解为并行执行以加快速度。
uml
帮你用文本生成UML软件设计图。
recursive-decision-ledger
帮你系统化记录多次决策过程。
ontology
用知识图谱管理项目中的实体、关系和共享状态。
building-admin-dashboard-customizations
为 Medusa 后台构建自定义 UI 组件和页面。
open-knowledge-write-skill
帮你写一个新的 Agent Skill。
skill-creator
指导如何创建新的技能。
bigquery-ai-ml
用 BigQuery 写机器学习查询。
huawei-cloud-obs-bucket-create
在华为云 OBS 创建存储桶。
understand
分析代码库，生成知识图谱。
reddit-research
在Reddit上搜索和分析用户讨论，做市场调研和需求分析。
fine-tuning-expert
微调大语言模型，配置LoRA/QLoRA适配器。
claude-to-deerflow
与DeerFlow AI平台交互，执行深度研究任务。
reddit-search-api
reddapi Reddit搜索API的接口文档参考。
spec-miner
从现有代码逆向提取技术规格和文档。
ghost-scan-secrets
扫描代码中泄露的API密钥和密码。
template-skill
Skill 模板文件示例，用于创建新的 skill。
computer-vision-opencv
用OpenCV开发图像识别和处理功能。
inngest-events
设计事件驱动架构和实现事件处理。
cli-hub-meta-skill
查找和安装专业级命令行工具。
product-manager-toolkit
产品管理工具和优先级框架。
inngest-steps
实现工作流中的延迟、等待和并行任务。
binance-agentic-wallet
管理 Binance Web3 加密钱包。
longbridge-quant
量化投资策略分析和回测。
find-skills
发现和安装 agent 技能扩展。
model-usage
汇总 AI 模型使用成本。
paseo-handoff
将当前任务完整交接给另一个 agent。
allium
用领域级形式化语言描述软件行为规范。
openai-whisper-api
调用 OpenAI API 转录音频文件。
weekly-digests
把项目历史按周分成章节，生成连续的叙事式周报。
bpmn
用 PlantUML 绘制业务流程图和工作流自动化。
canvas
用 JSON 格式绘制概念图和知识图谱，支持精确坐标布局。
ml-pipeline
设计和实现生产级机器学习流水线基础设施。
skill-creator
创建或审查 AgentSkills 的 SKILL.md 文件。
neat-freak
帮你把项目文档、规则和代码对齐成一致的状态。
ruflo
帮你用 ruflo 编排多代理协同工作。
book-to-skill
把书籍内容转换成可复用的agent技能。
ce-plan
帮你把工作拆成可以独立执行的任务计划。
archimate
帮你用PlantUML画企业架构图。
37signals-way
帮你用37signals方法精简开发产品。
keyword-clustering
帮你把相关关键词分组到目标页面。
scan
扫描代码库生成项目技术文档。
open-source
编写browser-use开源库的Python代码。
grilling
通过连续追问找出计划中的问题。
dynamic-workflow-mode
构建自定义开发流程harness。
legal-response
生成法律咨询回复模板。
skill-writer
创建自定义Claude技能。
skill-creator
创建新的Claude技能。
ce-compound
把已解决的非显而易见问题记录成文档，供后续开发者参考学习。
reconciliation
帮你核对账务，比较总账与明细账、银行对账单找出差异。
user-onboarding
首次使用时的引导和快速上手演示。
lfg
完全自主开发并提交PR，不需要中间检查。
longbridge-watchlist
管理自选股分组、添加删除股票、设置价格提醒。
council
对重大决策收集多角度独立评审意见。
transcribe
把音频转成文字并识别不同说话人。
runpod-mcp
通过MCP服务器管理Runpod基础设施。
ask-matt
询问当前情况应该使用哪个技能，充当技能路由器的角色。
ghost-repo-context
扫描代码库结构，生成项目概览和依赖关系文档。
smux
控制tmux面板并在多个AI代理之间发送消息。
risk-assessment
识别、评估运营风险并制定缓解计划。
implement
根据需求规格实现功能并提交代码。
codebase-design
设计深模块的接口和代码组织结构。
skill-installer
帮你从官方列表或 GitHub 仓库安装 AI 技能扩展包，并查看可安装的技能。
llm-prompt-injection
测试 LLM 应用的提示词注入漏洞，包括直接注入、间接注入和工具调用攻击。
inherit-legacy-style
防止 AI 在遗留项目中产生代码风格偏移，提取并锁定项目规范。
orch-refine-code
在保持行为不变的前提下重构代码结构，提取模块和消除重复。
competitive-brief
调研竞争对手，生成定位和策略对比，发现市场机会和威胁。
research
对照官方文档和源码调研问题，把发现保存为 Markdown 文件。
create-skill
创建新的 AI 技能扩展，遵循最佳实践组织文档和资源。
skill-scanner
扫描代理技能的安全问题，检查提示注入、恶意脚本和权限泄露。
compliance-check
检查产品功能或业务计划是否符合 GDPR、CCPA 等法规要求。
agentx
在 AgentX 论坛发布帖子、评论和与其他用户互动。
loopy
发现、审计和管理可重复使用的 AI 代理工作流循环。
audit-support
协助进行 SOX 404 内部控制测试和审计文档准备。
ce-commit-push-pr
将代码提交到 Git 并创建 Pull Request。
process-optimization
分析现有业务流程并提出改进建议以提高效率。
campaign-plan
制定完整的营销活动计划，包括目标受众和执行时间表。
rag-blueprint
帮你部署和管理NVIDIA RAG系统。
recsys-pipeline-architect
帮你设计推荐系统流水线，从候选筛选到最终排序。
docstring
帮你按PyTorch规范写函数文档字符串。
ce-setup
检查 Compound Engineering 的健康状态和配置。
ce-simplify-code
简化代码以提高可读性和可维护性。
create-agent
构建模块化 AI 代理接入 OpenRouter。
ce-optimize
通过实验迭代优化可量化指标。
customer-research
多源调研客户问题和产品信息。
aiq-research
通过 NVIDIA AI-Q 后端进行深度研究。
config-gc
清理 Claude Code 配置中的冗余文件。
byok-custom-model
用自己的 API key 注册自定义 LLM 模型。
figma-create-new-file
创建新的 Figma 文件。
Agentic UX Design - Relationship-Centric Interfaces
设计有记忆和信任的 AI 界面。
prompt-engineering
优化 LLM prompt 效果。
code-polish
简化代码和修复问题。
runbook
创建运维操作手册，包含步骤、故障排除和回滚方案。
skill-creator
创建新的 skill 并迭代优化，测试和评估性能。
at-dispatch-v2
将 PyTorch AT_DISPATCH 宏转换为 V2 格式。
metal-kernel
为 PyTorch 运算符编写 Metal/MPS 内核。
spec
创建或修改 SPEC.md。
writing-fragments
探索原始写作素材片段。
writing-beats
把原始素材组织成节奏性的文章旅程。
close-management
管理月末结账流程，跟踪任务进度和依赖关系。
apollo-mcp-server
部署 Apollo MCP Server。
aiconfig-online-evals
重定向到 online-evals。
decision-records
创建和管理架构决策记录（ADR），维护决策索引。
ce-resolve-pr-feedback
处理 PR 评论反馈并回复解决对话。
longbridge-intel
提供市场情报：股票筛选、热度排行、异动提醒和行业分析。
understand-dashboard
启动可视化仪表板展示代码库的知识点图。
journal-entry-prep
准备期末结账的日记账分录，包括应计、折旧和收入确认。
chunking-strategy
为 RAG 系统选择合适的分块策略和大小。
ce-worktree
创建独立的git worktree，在不影响主分支的情况下进行开发。
vision-analysis
使用MiniMax视觉工具分析图像内容，提取文字或描述信息。
understand-explain
对代码库中的特定文件、函数或模块进行深入解释。
backprop
发现错误后追溯根源，向规范中添加不变量以防止再次发生。
spring-ai-mcp-server-patterns
使用Spring AI构建MCP服务器，实现AI函数调用和工具处理。
huawei-cloud-openviking-agent-integration
将OpenViking长期记忆集成到各种编码代理中，或解除绑定。
huawei-cloud-openviking-embedding-switch
切换OpenViking的嵌入模型至本地llama-server或其他兼容端点。
author-contributions
识别特定作者在分支上贡献的文件，并追踪重命名后的路径。
org-planning
帮你规划组织结构、员工人数和团队设计，给出健康指标基准。
skill-creator
帮你从零创建新技能、改进现有技能、运行测试评估技能效果。
ce-proof
在Proof协作文档平台发布、阅读、评论或编辑Markdown内容。
understand-chat
根据代码库知识图谱回答关于代码结构和实现的问题。
arize-prompt-optimization
用生产跟踪数据优化LLM提示词，基于评估结果迭代改进。
chrome-extension-development
开发Chrome浏览器扩展，提供Manifest V3安全、性能和最佳实践指南。
create-cowork-plugin
通过对话引导创建新插件，最终交付可安装的.plugin文件。
compose-outreach
根据Common Room数据生成个性化邮件、电话脚本和LinkedIn消息。
update-screenshots
更新CI测试失败后的组件截图哈希基准值。
understand-onboard
根据代码库知识图谱为新成员生成项目入职指南。
langchain4j-tool-function-calling-patterns
用LangChain4j @Tool注解定义AI agent可调用的外部工具函数。
process-doc
将业务流程写成标准操作规程，含流程图、RACI矩阵和异常处理。
stakeholder-update
根据受众和周期生成利益相关者状态更新报告。
langchain4j-rag-implementation-patterns
用LangChain4j实现RAG系统，构建文档问答和知识库搜索。
ce-strategy
创建或更新产品战略文档，定义产品定位、目标用户和成功路径。
cowork-plugin-customizer
帮你为组织定制 Claude Code 插件，配置工作流和工具集成。
ml-adoption-playbook
帮你把机器学习能力集成到现有代码库，从问题定义到基线模型。
langchain4j-ai-services-patterns
帮你用 LangChain4j 构建声明式 AI 服务，定义接口和提示词。
chatgpt-codex-onboarding
帮你通过 OAuth 登录连接 ChatGPT 或 Codex 订阅。
qdrant
帮你集成 Qdrant 向量数据库，用于语义搜索和 RAG 应用。
langchain4j-vector-stores-configuration
帮你配置 LangChain4j 向量存储，连接各种向量数据库。
change-request
帮你创建变更管理申请，包含影响分析和回滚计划。
langchain4j-mcp-server-patterns
帮你用 Java 实现 MCP 服务器，暴露工具和资源。
copilotkit-integrations
将 LangGraph、CrewAI 等外部 AI 框架接入 CopilotKit，通过 AG-UI 协议实现前后端通信。
rag
实现文档分块、向量嵌入、向量存储和检索流程，构建 RAG 应用。
customer-escalation
将支持问题打包成结构化升级简报，供工程或产品团队处理。
policy-lookup
查找公司制度，用通俗语言解释休假、报销等规定。
mcp-deepwiki
访问 GitHub 项目的 DeepWiki 文档和代码搜索。
copilotkit-setup
在项目中安装和配置 CopilotKit。
ce-product-pulse
帮你生成产品运行报告，涵盖使用、性能和错误数据。
agentwallet
帮AI代理创建支持加密货币支付的钱包。
vendor-review
帮你评估供应商的成本结构和潜在风险。
platform-widget-generate
帮你生成Salesforce的HXL组件包。
registry
帮AI代理按需调用各种付费API服务。
copilotkit-self-update
更新CopilotKit智能体已加载的知识和技能到最新版本。
weekly-prep-brief
生成未来7天所有外部客户会议的全面简报和背景调研。
rust-skill-creator
从Rust文档为第三方crate或标准库创建可用的技能文件。
elite-longterm-memory
为AI智能体构建长期记忆系统，结合向量搜索和Git知识图谱。
skill-lookup
从prompts.chat注册表搜索、安装和管理AI技能。
understand-diff
分析git diff或PR变更，理解修改内容和潜在风险。
triage-nda
快速分类NDA为标准批准、需法务审查或需全面法律审查。
agy-delegate
将编码任务委托给Google Antigravity CLI执行后审查代码。
loop-library
发现工程工作中的重复模式，帮你创建可复用的循环流程。
understand-domain
从代码库中提取业务领域知识，生成交互式流程图。
draft-response
帮你起草专业的客户回复邮件。
arize-evaluator
在 Arize 平台上创建和运行 LLM 评估器。
weed
检查 Allium 规范与实现代码的一致性。
people-report
生成人员分析报告，包括人数、流失率和多样性指标。
pi-prompting
优化发送给 Pi 模型的提示词，提高编码任务效果。
grill-me
通过连续追问找出计划中没想清楚的地方。
signature-request
准备合同文件并发送电子签名请求。
cudaq-guide
CUDA Quantum 量子计算的入门指南。
prompt-master
为特定 AI 工具（LLM、Midjourney、Cursor 等）生成优化过的提示词。
qodo-get-rules
从 qodo 加载与当前编码任务最相关的代码规范并应用。
sox-testing
生成 SOX 合规测试的样本选择、测试工作底稿和控制评估。
pi-cli-runtime
检查代码改动是否符合需求和项目规范。
notebooklm
通过 Google NotebookLM 查询项目文档、管理研究笔记本和生成音频摘要。
discernment-nudge
在给出实质性答案后提出后续问题，帮助用户检查关键事实和假设。
context-mode
处理可能超过 20 行的命令输出。
karpathy-guidelines
遵循代码审查准则避免常见错误。
fal-vision
用 AI 分析图片内容、识别物体和文字。
novel-architect
帮你通过对话逐步规划和创建小说项目。
aihot
帮你查询 AI 资讯热点和中文 AI 新闻日报。
figma-code-connect-components
帮你将 Figma 组件与代码组件关联。
deepeval
为 AI 应用添加评估测试并根据失败结果迭代改进。
domain-ml
帮你用 Rust 构建机器学习应用，处理 GPU 加速和模型推理。
pixelbin-media
用 Pixelbin API 生成和编辑图片视频。
data-designer
生成符合描述的合成数据集。
portfolio-manager
分析投资组合的资产配置、风险和仓位，提供调仓建议。
claude-delegate
将任务委托给另一个 Claude Code 会话执行。
agent-hooks
在代理执行过程中运行自定义脚本。
ralph-plan
帮你通过对话协作，创建结构清晰的 ralph 命令。
text-optimizer
压缩提示词和文档体积，减少 token 消耗同时保持原意。
wechat-binding
连接微信账号让 Agent 能推送消息。
senior-architect
提供架构图生成和项目分析的高级工具集。
rag-eval
用 RAGAS 评估检索增强生成系统的质量。
deepstream-import-vision-model
把视觉模型集成到 NVIDIA DeepStream 视频流管道。
scientific-problem-selection
帮助科学家选择和研究方向的决策框架。
iii-getting-started
安装iii引擎并创建第一个后端服务。
odoo-development
开发Odoo ERP系统。
merge-ready
将代码分支准备为可合并状态。
skill-card-generator
生成治理技能文档卡片。
cuopt-routing-api-python
用Python解决车辆路径问题，包括TSP、VRP和PDP优化。
qwen-asr
把语音文件转成文字。
single-cell-rna-qc
对单细胞RNA测序数据进行质量控制和过滤。
multi-agent-orchestration
帮你设计多代理协作系统，协调多个专业agent完成复杂任务。
agentkey
帮你调用外部工具获取网络数据、实时价格或最新资讯。
fix-linking
检查和优化网站的内部链接结构，提升页面权重和 SEO 效果。
retention-engagement
帮你找出影响用户长期留存的关键因素，设计留存机制。
scvi-tools
用深度学习分析单细胞基因数据，处理批次校正和多模态分析。
engineering-advanced-skills
浏览和选择 37 个高级工程技能，包括代理设计、RAG、CI/CD 等。
confluence
用 Membrane 操作 Confluence 文档和团队协作内容。
multi-agent-review
在规格或计划执行前组织多人评审，给出阻止/警告/观察意见。
spec
帮你一步步澄清需求，设计完整的项目规格文档。
omniverse-realtime-viewer
Omniverse Realtime Viewer USD 应用的顶层路由器和实现指南。
impl-validator
验证实现是否符合其 stated goal，提供 pass/warn/fail 判定。
skill-creator
创建新技能，修改和改进现有技能，并衡量技能绩效。
rag-perf
对部署的 NVIDIA RAG Blueprint 服务器进行性能基准测试。
prompt-lookup
发现、检索和改进 AI 提示和提示模板。
cuopt-numerical-optimization-formulation
帮你把优化问题描述转换成 LP、MILP、QP 数学公式形式。
physical-ai-neural-reconstruction
路由到 NVIDIA NuRec/NRE 进行3D重建、USDZ渲染和神经重建。
dali-dynamic-mode
NVIDIA DALI 动态模式编程指南，处理数据加载和处理。
adk
Botpress ADK 开发指南，构建对话和工作流。
figma-code-connect-components
连接 Figma 设计组件与代码实现。
microsoft-agent-framework
用 Microsoft Agent Framework 创建、迁移或重构 AI Agent 解决方案。
senior-fullstack
提供全栈开发工具链，包含脚手架生成和代码质量分析。
surprise-me
通过组合其他技能创造意想不到的创意体验。
ai-evals
建立 AI 产品评估体系，用人工、代码和 LLM 法官综合评估性能。
context-engineering-advisor
诊断 AI 工作流中的上下文填充问题，设计结构化上下文边界和检索策略。
cupynumeric-install
安装并验证 cuPyNumeric（NVIDIA GPU 加速的 NumPy 替代）。
eval-engineering
构建 Agent 评估基础设施，编写 Task Specs 和 World Knowledge Skills。
plan-canvas
在浏览器中打开计划文件供人工标注、审查和批准。
harness-creator
帮你建立和优化 AI 编码代理的指令文件和验证机制。
helmor-cli
从终端控制 Helmor 并管理依赖的 PR 栈。
graph-viewer
在 Flows 应用中集成 CDF 知识图谱可视化组件。
kibana-anomaly-detection
调查 Elastic 异常检测作业，解释分数和处理数据问题。
upstash-workflow
实现 Upstash 异步工作流模式，处理分页和 fan-out。
agent-memory-systems
帮你设计 AI 代理的记忆系统，理解短期的上下文窗口和长期的向量存储如何配合。
use-topbar
为 Flows/Fusion 应用添加统一的头部导航栏，包含面包屑、标签页和主题切换。
wizard
生成交互式脚本来引导你完成手动配置流程，比如设置凭证或 CI 配置。
figma-create-new-file
在 Figma 中创建新的设计文件或白板。
cupynumeric-parallel-data-load
将分片的磁盘数据集并行加载到分布式 GPU 数组。
nemotron-speech
部署和使用 NVIDIA Nemotron Speech (Riva) 的语音服务。
machine-learning
帮你用JAX开发机器学习模型，利用函数式编程模式和JIT编译优化性能。
nemo-automodel-distributed-training
为NeMo模型选择和配置分布式训练策略，设置FSDP2或DDP并行方式。
telecommunications-expert
提供电信系统、网络管理、5G网络和计费系统的技术支持。
iii-core-primitives
注册iii函数、触发器和工作者，构建事件驱动的后端。
cupynumeric-hdf5
用Legate并行读写HDF5文件中的大规模GPU数组。
fusion-skill-authoring
帮你创建新的Claude Code技能，或改进现有技能的元数据。
scroll-experience
用GSAP ScrollTrigger构建沉浸式滚动动画和视差故事。
qwen-agent
把机械性的任务委托给便宜的Qwen子模型运行，节省Claude配额。
maintain-greptile-rules
把代码审查中的发现转成Greptile规则，加入版本控制。
scrapy-web-scraping
用Scrapy构建网页爬虫，提取网站数据并处理。
nemo-automodel-model-onboarding
指导在 NeMo AutoModel 中添加新的模型架构支持。
nemo-automodel-launcher-config
配置 NeMo AutoModel 在 Slurm 或云端的任务启动。
working-with-legacy-code
安全地修改没有测试的遗留代码。
new-modular-project
创建新的 Mojo 或 MAX 项目。
physicsnemo-discover
在 PhysicsNeMo 中找到合适的模型和示例。
open-prose
执行 OpenProse 定义的编排工作流。
pencil-design
在 Pencil 中设计 UI 并生成代码。
alan-plan
在 Alan 中把开发任务整理成实施计划。
alan-review-pr
用 GitHub MCP 工具审查 Pull Request。
nemo-mbridge-perf-cuda-graphs
在Megatron Bridge中配置CUDA图捕获以优化GPU训练性能。
nemo-mbridge-perf-memory-tuning
降低GPU显存占用，解决训练中的OOM问题。
zoom-mcp
通过MCP协议访问Zoom会议、录音和文字转录内容。
spectrum
使用Photon Spectrum构建或审查消息代理应用。
pua-ja
用日本职场文化风格推动你主动解决问题，避免低质量交付。
documentation-update
从市场数据自动重新生成文档文件保持同步。
literature-search-biorxiv
搜索和下载bioRxiv/medRxiv的生物医学预印本。
nemo-rl-auto-research
自动运行NeMo-RL实验进行假设验证和探索性研究。
skill-writer
按照规范创建、改进和管理agent技能。
variant
为UI组件创建多个变体版本便于选择对比。
dicom-metadata-extract
从DICOM医学文件中提取元数据并标记敏感信息。
earth2studio-install
指导安装Earth2Studio及其模型依赖项。
apollo-connectors
使用@source和@connect指令将REST API集成到GraphQL超级图中。
digital-health-clinical-asr-setup
验证NVIDIA语音API环境并执行TTS和ASR的烟雾测试。
digital-health-clinical-asr-build
整理临床术语、标注音标并生成NeMo格式的语音数据集。
loop-me
通过连续追问帮你把工作流思路整理成可执行的规格文档。
earth2studio-discover
帮你找到适合天气和气候任务的Earth2Studio模型和数据源。
digital-health-clinical-asr-finetune
当KER指标超过阈值时对临床ASR模型进行微调。
earth2studio-deterministic-forecast
帮你用Earth2Studio编写确定性天气预报的推理脚本。
digital-health-clinical-asr-eval
对临床语音数据集进行转录评分，生成五段式KER排行榜。
cli-bridge
管理starchild CLI的授权码，让本地命令行能与AI代理通信。
mapbox-geospatial-operations
帮你根据问题类型选择Mapbox的几何计算或路线规划工具。
skill-creator
帮你创建新技能并通过测试来迭代优化。
workflow-skill-creator
把已完成的工作流程提取成可复用的AI技能。
explain-interface
帮你分析某个网页效果是如何实现的。
nemo-mbridge-perf-cpu-offloading
帮你配置Megatron Bridge的CPU卸载来节省GPU显存。
p9
以技术负责人模式拆分任务、管理P8级代理团队。
nemo-mbridge-mlm-bridge-training
运行Megatron-LM和Bridge训练并对比loss曲线。
nemo-mbridge-perf-activation-recompute
配置Megatron Bridge的激活重计算以降低显存占用。
nemo-mbridge-perf-moe-vlm-training
帮你在Megatron Bridge中选择FSDP或3D并行来训练MoE视觉语言模型。
nemo-mbridge-perf-parallelism-strategies
帮你为模型选择合适的并行策略配置（TP/PP/DP/CP/EP）。
monitor-ci
监控CI状态并在失败时触发自愈修复。
nemo-mbridge-perf-moe-long-context
帮你配置长上下文MoE训练的CP大小和选择性重计算。
nemo-mbridge-perf-sequence-packing
配置LLM和VLM的序列打包以提升训练效率。
pua-loop
在自动迭代中运行验证命令来确保任务真正完成。
nemo-mbridge-perf-hierarchical-context-parallel
配置分层上下文并行以扩展CP规模。
nemo-mbridge-perf-moe-hardware-configs
根据硬件平台选择MoE配置方案（H100、B200、GB200等）。
vss-deploy-video-embedding
部署视频 embedding 服务来生成文本或视频向量。
layers-conceptual-model
定义产品的对象、关系、状态和术语的概念模型。
nemo-mbridge-resiliency
开启训练容错、慢节点检测和自动重启功能。
scribe
调用Zoom AI Scribe转录音频或视频文件。
p7
作为P7骨干执行方案，先设计再实施并自审查。
dicom-series-to-volume
把CT DICOM序列转换为HU值的NIfTI医学影像。
define-goal
帮用户把模糊的意图定义成可验证的具体目标。
nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp
帮你配置Megatron FSDP以替代DDP进行大模型训练，包括配置参数和验证方法。
nemo-mbridge-perf-moe-dispatcher-selection
为MoE模型选择合适的token调度器（alltoall、DeepEP或HybridEP）。
nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap
在Megatron-Bridge中启用TP/DP/PP通信重叠以提升训练吞吐量。
vss-query-analytics
通过VA-MCP服务器查询视频分析指标、事件和传感器数据。
bangumi-frames
从Bilibili动漫视频中提取帧并按角色和场景分类整理。
claude-handoff
把当前对话交接给一个后台agent让它继续工作。
lean-analytics
用Lean Analytics为初创公司选择关键指标和审计仪表盘。
context-canary
设置上下文金丝雀信号来检测长期对话中的上下文退化。
layers-surface
产品设计表面层技术：词汇、视觉、反馈、层次和可访问性。
monetizing-innovation
用Monetizing Innovation设计产品和定价策略。
manimgl-best-practices
ManimGL动画库的最佳实践（InteractiveScene、着色器、相机控制）。
nemotron-policy-generator
为Nemotron内容安全生成自定义策略、分类法和推理提示。
layers-interaction-flow
产品设计交互流程层技术：地点、Affordance、边缘情况。
layers-orient
快速诊断设计问题在七个层级中的瓶颈所在，并推荐下一步该关注哪一层。
open-websearch
帮你进行网络搜索和实时信息获取。
layers-user-needs
收集和整理用户需求、痛点和期望，为产品策略提供依据。
mcore-testing
帮你添加和运行Megatron-LM的单元测试和功能测试。
build-zoom-contact-center-app
构建Zoom联络中心应用集成。
mcore-split-pr
把大型PR拆分成多个小PR，减少需要审核的代码所有者组数量。
rover
使用Apollo Rover CLI管理GraphQL schema和联邦图。
team-topologies
用Team Topologies方法重新组织技术团队结构。
nemo-rl-brev-etiquette
在Brev实例上正确管理大文件存储和实验输出。
nv-generate-mr-brain
生成合成的脑部MRI影像用于测试。
code-simplifier
简化代码提升可读性和可维护性，保持功能不变。
zoom-rtms
帮你接入 Zoom 的实时音视频、聊天和转录数据。
zoom-general
帮你选择 Zoom 集成方式，查清认证和权限要求。
setup-zoom-mcp
判断 Zoom MCP 是否适合需求，并制定接入方案。
acquire-codebase-knowledge
梳理陌生代码库的结构，写出便于上手的项目文档。
clojure-write
通过交互式运行和验证，编写或重构 Clojure 代码。
nv-segment-ct
用 NVIDIA 模型分割 CT 影像，并保存标签图结果。
configs-variations
在 LaunchDarkly 中比较不同模型和提示词配置。
nv-generate-mr-brain-finetune
用自定义脑部影像数据微调 MRI 生成模型。
nv-reason-cxr
帮你分析胸部 X 光片，识别医学发现并提供诊断推理。
agent-graphs
帮你设计和搭建 LaunchDarkly 多智能体工作流图。
nv-generate-mr
帮你生成用于研究的人工合成 MRI 体积数据。
semantic-kernel
帮你创建和完善 Semantic Kernel 解决方案。
nv-generate-ct-rflow
帮你生成用于研究的人工合成 CT 体积和掩膜。
yes
用共情鼓励的方式陪你完成任务，适合需要情绪支持时使用。
online-evals
帮你为配置附加评判器进行自动质量评估。
trump-perspective
从特朗普视角分析谈判、传播和决策问题。
nv-generate-vae-finetune
帮你用自定义 CT/MRI 数据微调 VAE 模型。
domain-context
帮你随时间积累和维护业务领域知识库。
nv-segment-ctmr
帮你对 CT 或 MRI 体积执行医学图像分割。
browser-extension-builder
构建Chrome/Firefox浏览器扩展，处理manifest v3、内容脚本和popup界面。
nv-segment-ct-finetune
对CT医学图像进行NV-Segment模型微调，用于研究和数据集验证。
cold-start-problem
用冷启动框架启动和扩展具有网络效应的产品。
loop-design-check
设计或审查代理循环结构，确保目标可判定且避免跑飞风险。
find-skills
在开放技能生态系统中搜索和安装所需技能。
high-output-management
按Grove的高产出管理原则管理团队和安排会议日程。
plugin-creator
为Codex创建插件目录结构和marketplace配置。
shot
提供大厂高绩效文化的行为参考和角色协议。
remember
向自动记忆系统保存重要的项目知识。
prompt-optimizer
将模糊的需求描述改写成精确的规范。
huggingface-llm-trainer
在Hugging Face云端训练语言模型。
migrate-to-codex
将现有配置和技能迁移到Codex系统。
validate-implementation-plan
审计实施计划的可追溯性和风险假设。
clawhub-skill-vetting
在安装前审查 ClawHub 技能的安全性。
whose-number-is-this
调查电话号码归属、运营商和注册信息。
grok-delegate
将编码任务委托给 Grok CLI 执行。
memory-setup
为 Claude 配置持久化记忆。
deep-learning-pytorch
开发 PyTorch 深度学习模型。
mama
妈妈式的激励辅导模式。
skill-creator
设计和构建新的 Claude 技能。
gtm-ai-gtm
为 AI 产品制定市场推广策略。
orca-emulator
控制 iOS 模拟器进行测试。
day2-create-context-sync-skill
创建上下文同步技能。
diagramming-processes
帮你把业务流程绘制成清晰的图表。
blackforge
查询加密货币交易所的订单簿深度、流动性、成交量等市场数据并绘图比较。
day2-supplement-mcp
帮你学习如何用MCP连接外部工具，按两阶段流程：先讲解再实操。
skill-creator
指导你创建新的智能体技能或更新现有技能。
hsb-test
在HSB硬件上执行QA测试并生成结果报告。
okx
在OKX链上执行交易、查询钱包余额和DeFi操作。
hsb-flash
为HSB开发板刷新FPGA固件。
hsb-app
在Holoscan Sensor Bridge开发板上发现和运行示例应用。
transformers-js
在浏览器中直接运行机器学习模型推理。
platform-mcp-tool-widget-coordinate
在Salesforce平台协调Lightning组件与MCP工具，渲染自定义工具输出。
pymol
用PyMOL可视化蛋白质三维结构，测量距离和分析结合位点。
bond-futures-basis
分析债券期货基差，识别最廉价交割债券并评估基差交易机会。
tao-finetune-huggingface-model
在NVIDIA GPU上微调HuggingFace模型，支持视觉、语言和多模态任务。
arize-prompts
在 Arize Prompt Hub 创建、编辑和保存提示词模板，管理版本和标签。
datapack-builder
将财务数据从 CIM、招股说明书等来源整理成投资委员会可用的 Excel 数据包。
protein-sequence-similarity-search
输入蛋白质序列，搜索相似蛋白以推断其功能。
wwdc
查找和总结 WWDC 会议内容，获取视频和文字记录。
zener-language
读取和编写 .zen 文件，定义电路板封装和原理图模块。
agent-eval
在真实代码库上对比测试 CodeGraph 和普通 grep 的检索效果。
rev-struct
通过分析内存访问模式逆向恢复数据结构和定义。
workflow-from-chats
从最近的对话中提取可复用的工作流偏好和规则。
bond-relative-value
分析债券的相对价值，计算价差分解并进行压力测试。
fx-carry-trade
评估外汇套利机会，计算收益率与波动率比率。
embl-ebi-ols
查询 EMBL-EBI 本体论服务获取生物医学术语和层级关系。
tao-finetune-cosmos-reason
微调 Cosmos 视频问答模型的监督学习。
excel-mcp
通过 MCP 工具自动化操作 Excel 文件，包括公式、数据透视表和 VBA。
tao-launch-workflow
启动 TAO 工作流前的环境检查和参数配置。
tao-finetune-cosmos-embed
微调 Cosmos-Embed 视频文本嵌入模型用于检索和搜索。
tilegym-cutile-python
使用 cuTile Python DSL 编写高性能 GPU 核心。
tao-list-capabilities
列出 TAO 技能库支持的功能、模型和工作流。
prompt-engineer
帮你把模糊的需求改写成更好的 AI 提示词。
tao-finetune-clip
训练 CLIP 视觉语言模型进行图像分类和零样本识别。
alphagenome-single-variant-analysis
分析遗传变异对基因表达和调控的影响。
tao-port-huggingface-model
把 HuggingFace 视觉模型接入 NVIDIA TAO 训练流程。
rev-symbol
逆向分析中恢复二进制文件的函数名称和符号。
gjkim-instruction
创建长期 AI 循环任务的需求和决策文档。
tao-convert-dataset-format
转换 TAO 深度学习数据集的文件格式。
before-you-build
在开发前评估产品创意和市场风险。
qdrant-search-quality
诊断和改进向量搜索引擎的搜索质量。
template-skill
创建新的 Agent 技能的标准模板。
documentation-templates
帮你写规范的代码文档和 README。
tao-train-ocrnet
训练场景文字识别的深度学习模型。
tao-train-optical-inspection
训练工业质检用的缺陷检测模型。
skill-creator
指导你如何创建新的 Agent 技能。
tao-analyze-changenet-rca
分析视觉质检模型的失败原因并提供证据。
tao-train-action-recognition
训练视频动作识别的深度学习模型。
tao-train-grounding-dino
用文本提示训练目标检测模型。
tao-train-nvpanoptix3d
训练 3D 场景分割和重建模型。
axiom-vision
用 Apple Vision 框架做图像和视频分析。
tao-train-metric-learning-recognition
训练图像 embedding 和检索模型。
tao-train-mask2former
训练和部署通用图像分割模型，支持全景、实例和语义分割。
tao-train-pose-classification
从人体关键点数据分类动作类别，识别骨架动作。
tao-train-reid
匹配不同摄像头下的同一个人，实现跨场景追踪。
tao-train-dino
训练基于 Transformer 的 2D 目标检测模型。
adk-evals
编写和运行 ADK 代理的自动化对话测试。
tao-analyze-gaps-vlm-bcq
从 VLM 预测中提取假阳性和假阴性样本。
tao-run-automl-deft-pipeline
运行 AutoML 加 DEFT 的三阶段训练流水线。
tao-train-mask-auto-encoder
用掩码图像重建学习视觉表示，支持预训练和微调。
tao-train-mask-auto-label
从点或框注释生成分割掩码，减少标注需求。
file-conversion
在 999 种格式之间转换文件，如 PDF 转 Word、MP4 转 MP3。
tao-train-visual-changenet
检测 PCB 电路板的缺陷，比较图像对判断是否合格。
tao-generate-referring-expressions
从图像和边界框生成指代表达描述。
tao-train-centerpose
从图像中估计物体姿态和关键点位置。
tao-train-rtdetr
训练实时目标检测模型，支持蒸馏和量化优化。
tao-train-single-step
标准单步训练流程：训练、评估、导出模型。
tao-run-deft-aoi
运行 DEFT 循环改进 PCB 缺陷检测模型，不断迭代直到达标。
tao-train-bevfusion
融合激光雷达和摄像头数据进行 3D 目标检测。
tao-train-depth-anything-v2
从单张 RGB 图像预测每个像素的深度。
tao-train-ocdnet
检测自然图像中任意方向的文字区域。
tao-train-pointpillars
从激光雷达点云检测 3D 目标。
tao-train-mask-grounding-dino
用文字提示进行开放词汇实例分割。
tao-validate-dataset-format
验证 TAO DAFT 数据集的结构和格式。
ucsc-conservation-and-tfbs
查询基因组保守性分数和转录因子结合位点。
tao-train-oneformer
训练统一的全景、实例、语义分割模型。
tao-train-deformable-detr
训练轻量级 2D 目标检测模型。
tao-train-segformer
训练轻量级语义分割模型。
tao-train-foundation-stereo
使用 FoundationStereo 训练立体深度估计模型进行 3D 重建。
tilegym-monkey-patch-kernels-to-transformers
将 TileGym 内核集成到 Hugging Face transformers 模型中。
tao-train-sparse4d
训练 Sparse4D 进行多相机时序 3D 目标检测和跟踪。
tao-train-fast-foundation-stereo
训练 FastFoundationStereo 实现实时立体深度估计。
tao-route-visual-changenet-samples
将最弱的 VCN 样本路由到对应的增强模块。
pydantic-ai-harness
为 Pydantic AI 代理添加沙盒执行和子代理能力。
skill-creator
指导创建能够扩展 Claude 能力的技能。
swap-curve-strategy
分析利率掉期曲线并识别曲线交易机会。
bailian-web-search
为阿里云百炼模型分配正确的网络搜索路径。
setup
交互式设置新的 autoresearch 实验。
find-models
在 Replicate 上搜索 AI 模型。
build-loop-claude-code
通过构建、审查、测试循环实现功能开发。
run
帮你执行完整的AI任务生命周期。
huggingface-vision-trainer
在云GPU上训练视觉模型，包括目标检测、分类和分割。
convex-agents
用Convex构建持久化AI代理，支持流式响应和RAG模式。
adk-dev-console
解读ADK开发控制台各标签页和功能。
day4-wrap-and-analyze
总结会话工作并分析技能执行效果。
day2-mcp-and-context-sync
学习MCP协议并制作自定义Context Sync技能。
day4-wrap-and-analyze
整理编码会话并分析训练过程。
conversation-memory
为对话AI添加短期、长期和实体记忆功能。
spawn
并行启动多个子agent处理同一任务。
prompt-optimizer
创建和优化agent提示词。
audit
创建项目的AGENTS.md文档。
huggingface-community-evals
在本地运行Hugging Face模型评估。
board
读写AgentHub消息板。
cs
判断你的需求并转到对应的处理入口。
compare-models
比较Replicate模型的性价比。
agents-md
帮你创建或更新项目的 AGENTS.md，给 AI 代理提供具体的仓库操作指引。
openspec-implementation
帮你按计划逐步实现已批准的功能规范。
screenci
帮你录制网页操作的演示视频。
cx-cases
帮你管理 Coralogix 告警事件的处理流程。
eval
帮你对比多个 AI 方案的执行结果。
survey-generation
帮你用 AI 辅助写学术综述论文。
last30days
帮你调研某个话题在最近 30 天的最新讨论。
eval-performance
帮你诊断 .NET 项目加载为什么慢。
grill-me
帮你通过连续追问找出计划中没想清楚的地方。
para-memory-files
帮你用文件记录跨会话的持久知识。
wandb-primary
帮你查看机器学习实验结果和指标。
context-window-management
帮你管理和优化对话上下文的长度。
agent-arch-system-design
帮你设计系统架构、选择技术方案。
storage-analyzer
扫描磁盘占用、找出大文件并生成清理建议。
handoff
帮你编写会话交接材料给下一个AI。
agent-workflow
创建和执行自动化工作流。
setup-ts-deep-modules
配置 TypeScript 深度模块规则。
algorithm-design
设计算法并生成 LaTeX 伪代码和图表。
rebuttal-writing
帮你撰写论文审稿意见的逐条回复。
principle-guard-the-context-window
优化上下文窗口使用。
figma-use-figjam
在 FigJam 中使用 Figma 工具。
backward-traceability
让 PDF 中的每个数字都能点击跳转到源代码。
plan
在现有需求中塑造一个可测试的行为。
scikit-learn
用 scikit-learn 构建机器学习模型和管道。
worldcup
查看世界杯赛程比分并参与预测游戏。
related-work-writing
撰写论文的文献综述和相关工作章节。
rpi
运行一次有边界的计划-实现-验证实验。
papercuts
记录仓库中反复出现的开发摩擦点。
workflow-automation
搭建可靠的工作流自动化平台。
table-generation
生成符合出版物标准的 LaTeX 表格。
pudl
探索 PUDL 能源数据库。
implement
执行一个限定的开发实验并验证结果。
create-custom-agent
创建 VS Code 自定义代理文件。
geofeed-tuner
创建和优化 IP 地理位置数据源。
sf-ai-agentscript
编写 Salesforce Agentforce 代理脚本。
ai-agents-architect
设计和构建自主 AI 代理。
markitdown
帮你将 PDF、Office 文档等文件转换为 Markdown 格式。
writing-evals
帮你为 AI 应用创建评估测试套件。
intent
帮你建立项目设计意图和用户体验策略。
organize
帮你设计信息架构、导航结构和分类体系。
atomic-decomposition
帮你把研究想法分解为数学公式和代码实现。
micro-saas-launcher
帮你快速推出小型 SaaS 产品。
phoenix-evals
帮你为 AI 应用构建评估器和测试。
skill-creator
指导你创建新的 agent 技能。
reflect
从当前对话中提取经验，更新到技能中。
workflow-automation
创建和执行自动化工作流程。
margin-analyzer
分析产品单位经济成本和定价影响。
journey
设计用户流程和交互体验。
diffity-tour
创建代码导览带领读懂代码库。
context-compression
压缩长对话历史以节省 token。
paper-assembly
管理论文从实验到写作的全流程。
Poteto Mode
按 poteto 风格输出简洁详细的代码。
experiment-code
帮你写机器学习实验代码、调试错误并优化结果。
huggingface-local-models
帮你选择本地运行的GGUF模型并用llama.cpp启动。
netlify-agent-runner
在Netlify上远程运行AI编码代理。
create-skill-test
为技能创建评估测试规范和评分标准。
session-wrap
分析本次工作并生成提交建议。
specify
生成详细的设计规范和工程交接文档。
symbolic-equation
用LLM引导的进化搜索发现科学公式。
qdrant-model-migration
Qdrant向量数据库的嵌入模型迁移。
ctx-stats
显示本会话的上下文节省统计。
prompt-engineering
提示工程模式和优化技巧。
converter
把AgentOps skill格式转换成目标平台格式。
articulate
产品UI文案、标签和错误消息设计。
prompt-engineer
设计有效的LLM提示词结构、few-shot示例和输出格式。
standards
根据代码改动加载相关规范并检查是否符合。
strategize
在做方案前先理清问题、评估机会、明确方向。
superpowers-lab
在实验环境中尝试Claude的超能力用法。
block-inventory
盘点AEM项目中可用的区块及其用途。
blueprint
绘制系统架构图、依赖关系和服务流程。
eval-audit
检查LLM测试流程的问题并给出改进建议。
include
确保设计对所有用户无障碍，包括屏幕阅读器和键盘操作。
sales-brief
分析销售数据，找出畅销和滞销品，制定两周内容计划。
agent-integration
将代理代码库与Veris测试平台集成。
mcp2cli
把MCP服务器或OpenAPI转为命令行工具。
multi-agent-brainstorming
用多个角色代理模拟设计评审和找问题。
philosopher
用扩展性思维重新审视问题，打破思维定式。
transpose
把体验从桌面端改写到移动端等不同平台。
sf-ai-agentforce-testing
测试Salesforce Agentforce agent的对话和路由。
documenting-decisions
在代码中标记重要设计决策（架构、范围、接口等），方便代码审查时重点关注。
apollo-router-plugin-creator
为 Apollo Router 编写原生 Rust 插件，添加服务钩子。
content-modeling
设计 AEM 内容块的作者编辑结构（内容模型）。
langsmith-online-eval-engineering
迭代创建 LangSmith 在线评估器，检验 AI 应用质量。
wcag-accessibility-audit
用 WCAG 2.1/2.2 标准审计网页无障碍合规性。
agent-swarm
在 Flow Nexus 平台部署和管理 AI 代理群。
excalidraw-skill
用 Excalidraw 画布工具创建和编辑图表。
nelson
用海军舰队隐喻协调多代理任务执行和进度跟踪。
netlify-mcp-servers
在 Netlify 上构建和部署 MCP 工具服务器。
audio-transcriber
将音频转写成文字，生成会议记录和执行摘要。
asr
使用本地语音识别将音频文件转写成文字。
team-assemble
将复杂任务分解为并行执行的专家角色团队。
pytorch-lightning
使用 PyTorch Lightning 组织深度学习代码和训练流程。
friday-brief
生成周五业务简报，包含本周收入、畅销品和值得关注的事项。
upbit
使用 Upbit CLI 查询价格、下单和管理加密资产。
transformers
加载Hugging Face预训练模型并进行推理和微调。
run-campaign
帮你执行完整的营销活动流程。
windows-ui-automation
自动化操作Windows桌面应用程序界面。
shap
解释机器学习模型的预测结果和特征重要性。
ai-debt-detector
检测AI生成代码中的隐藏技术债务。
dask
用Dask处理超大规模数据的分布式计算。
acomo
通过acomo CLI操作工作流和进程。
to-questionnaire
把无法决策的问题转成问卷请教他人。
agent-trading-predictor
金融市场趋势预测和交易策略分析。
find-skills
帮你找到和安装需要的agent技能。
smb-onboard
帮你连接第一个业务工具并设置工作流。
customer-pulse
汇总客户投诉、反馈和评价，生成主题报告和待办事项。
open-notebook
自托管的 AI 科研文档分析工具，类似 NotebookLM。
umap-learn
用 UMAP 进行数据降维和可视化嵌入。
smb-router
根据业务需求引导到合适的小企业工具。
rag-retrieval
构建 RAG 检索系统来增强 AI 回答。
torch-geometric
用 PyTorch Geometric 构建图神经网络。
customer-pulse-check
从客户反馈中找出可修复的问题并起草回复。
typescript-advanced-types
用 TypeScript 高级类型系统构建类型安全应用。
crank
执行指定的 wave 修复任务，按车道并行运行 RPI 并返回每车道的验证结果。
silicon-paddle-ocr
从图片中提取文字，支持截图、照片等多种格式的 OCR 识别。
stable-baselines3
用 Stable Baselines3 实现强化学习算法，快速原型和标准 RL 实验。
ue-component-model
配置 AEM Edge Delivery 的 Universal Editor 组件模型和属性面板。
planner
创建分阶段的详细实施计划，包含冲刺和原子任务。
geomaster
处理遥感影像、GIS 分析和地理空间机器学习任务。
openspec-proposal-creation
创建结构化的变更提案，包含规范差异和实施清单。
prompt-engineering
优化提示词和改进LLM输出质量。
qwencloud-update-check
检查qwencloud-ai技能是否有更新。
session-guard
防止长会话质量下降和上下文丢失。
agent-workflow-automation
GitHub Actions工作流自动化。
scanpy
单细胞RNA测序分析。
langgraph
用LangGraph构建多智能体AI应用。
deepchem
分子属性预测的机器学习。
pyhealth
医疗健康深度学习管道。
torchdrug
分子图神经网络TorchDrug开发。
cellxgene-census
帮你查询CELLxGENE Census中的单细胞数据。
effect
帮你用Effect框架构建TypeScript应用。
memory-management
帮你用向量搜索建立知识库和经验库。
parallel-task
帮你并行执行多个依赖的子任务。
scvi-tools
帮你用深度生成模型分析单细胞数据。
agent-performance-optimizer
帮你分析和优化系统性能瓶颈。
context-engineering
帮你优化AI系统的上下文和提示词。
openspec-proposal-creation-cn
按规范驱动开发方法，创建结构化的变更提案。
pathml
本地计算病理学研究，处理病理切片和图像数据。
build-agents
构建AI代理系统的指南。
agent-architecture
根据需求和伪代码设计系统模块、接口及部署结构。
geniml
基因组区间数据的机器学习。
ctx-doctor
诊断context-mode运行状态。
llm-council
协调多个LLM代理产生独立计划，匿名化后合并为最终方案。
plan-harder
为功能或任务创建包含冲刺和原子任务的分阶段实现计划。
agent-payments
管理Flow Nexus的信用系统、支付处理和订阅层级。
histolab
从病理全切片图像提取组织区域和图像 tiles。
pennylane
用PennyLane训练量子电路和混合量子经典模型。
agent-coordination
协调多个AI代理执行复杂任务。
swarm-planner
创建适合并行多代理执行的依赖感知实现计划。
embeddings
向量嵌入的语义搜索和相似度查询。
agent-planner
将复杂任务分解为可执行的战略规划。
agentic-jujutsu
AI代理的量子抗性版本控制和自学习协调。
ai-engineer
帮你构建生产级LLM应用、RAG系统和智能体架构。
primekg
查询Precision Medicine知识图谱获取基因、药物、疾病关系。
sparc-methodology
用SPARC方法论进行复杂实现前的系统规划。
swarm-advanced
协调多个AI智能体完成分布式研究、开发和测试任务。
role-creator
创建和更新Codex自定义代理的TOML配置文件。
agent-repo-architect
优化仓库结构和协调多仓库管理。
graphic-designer
为LinkedIn帖子匹配HTML/CSS或AI生成的图片。
agent-swarm-memory-manager
管理分布式群体智能体的共享内存和同步。
agent-orchestrator-task
把复杂任务分解为子任务并协调执行。
agent-code-analyzer
分析代码质量、安全漏洞和性能瓶颈。
agent-docs-api-openapi
创建和维护OpenAPI/Swagger接口文档。
figma-use-slides
用Figma Slides创建和编辑演示文稿。
agent-researcher
深入研究代码库并合成分析报告。
flow-nexus-swarm
在云端部署和编排AI智能体群体和工作流。
blockchain-developer
开发Web3应用、智能合约和DeFi协议。
arize-prompt-optimization
用生产追踪数据优化LLM提示词提升效果。
stream-chain
将多个 agent 的输出串联成流水线工作流。
chinese-documentation
提供中文技术文档的排版规范。
agent-performance-monitor
实时收集性能指标并分析瓶颈。
agent-data-ml-model
开发、训练和部署机器学习模型。
agent-agentic-payments
处理 AI 自主商务的支付授权和多重验证。
agent-memory-coordinator
跨会话和跨 agent 管理持久化内存。
autonomous-agents
构建能够自主规划和自纠错的 AI 系统。
agent-safla-neural
构建具有自反馈学习能力的神经网络系统。
build-graph
构建或更新代码知识图谱。
production-code-audit
深度扫描代码库并提升到生产级质量。
hive-mind-advanced
多 agent 协调的集体智能系统。
reflect
自我反思和改进框架。
cuopt-multi-objective-exploration
分析多目标优化问题中的 Pareto 最优边界。
Skill Builder
创建新的 Claude Code 技能。
using-superpowers
确立如何查找和使用技能的规则。
jetson-diagnostic
读取 Jetson 设备健康状态快照。
agent-neural-network
神经网络训练和部署。
flow-nexus-neural
在分布式沙箱环境中训练和部署神经网络模型。
inngest
实现无服务器后台任务和事件驱动的自动化工作流。
agent-coder
按需求编写高质量的生产代码，实现 API 设计和错误处理。
getnote-search
在得到大脑笔记中进行语义搜索，返回相关笔记标题和链接。
agent-code-review-swarm
调度多个 AI agent 对代码进行安全、性能和风格方面的审查。
neural-training
训练神经网络模式，实现自适应路由和知识巩固。
msgraph
搜索微软 Graph API 端点文档和权限信息。
zod-4
用 Zod 4 编写数据验证和解析模式。
agent-agent
用目标导向的动作规划动态生成复杂任务的执行计划。
agent-automation-smart-agent
根据任务需求动态创建和协调智能 agent。
agent-consensus-coordinator
在分布式系统中实现快速共识协议，处理节点故障。
agent-goal-planner
将模糊的开发目标分解为可量测的实现步骤和里程碑。
agent-issue-tracker
在 GitHub 上创建和管理项目 Issue 及进度跟踪。
agent-topology-optimizer
动态优化分布式 agent 网络的拓扑结构和通信模式。
agent-pseudocode
为算法设计编写 SPARC 方法论中的伪代码阶段。
agent-code-goal-planner
为代码开发任务制定分步骤的实现计划。
agent-performance-analyzer
分析性能瓶颈并提供优化建议。
agent-project-board-sync
将 AI agent 任务同步到 GitHub Projects 看板。
Hooks Automation
自动化 Claude Code 的钩子，追踪学习模式和协调 agent。
arize-evaluator
在 Arize 平台创建和运行 LLM 评估任务。
agent-collective-intelligence-coordinator
协调分布式认知过程，同步群体记忆并达成共识。
agent-resource-allocator
动态分配计算资源，预测负载并规划容量。
agent-specification
帮你完成 SPARC 方法论的规范阶段，定义需求和验收标准。
prismic
通过 Prismic CLI 管理内容模型、仓库设置和文档。
worker-benchmarks
运行 worker 系统的性能基准测试并分析结果。
agent-pr-manager
管理 GitHub Pull Request 的审查和合并流程。
agent-swarm-pr
从 GitHub PR 出发创建和管理 AI swarm 进行代码审查。
claude-for-safari
控制用户 macOS 上的 Safari 浏览器进行页面操作和截图。
openspec-context-loading
加载项目规格、列出现有 specs 和查找需求文档。
ReasoningBank Intelligence
为 AI Agent 实现自适应学习系统，识别模式并优化策略。
ReasoningBank with AgentDB
用 AgentDB 后端实现 ReasoningBank 自适应学习。
worker-integration
在 Worker 和专业 Agent 之间协调任务分发和性能追踪。
x402
用 x402 协议为你的服务设置付费墙并接受 USDC 支付。
AgentDB Vector Search
用 AgentDB 实现语义向量搜索和相似度匹配。
agent-sandbox
创建和管理 E2B 隔离沙箱用于安全代码执行。
agent-security-manager
为分布式共识协议实现加密安全和攻击检测机制。
grill-me
通过连续追问找出计划或设计中没想清楚的地方。
agent-coordinator-swarm-init
初始化 Agent swarm 并配置拓扑和通信方式。
agent-hierarchical-coordinator
作为 Queen 角色协调分层 swarm 的任务分配和监督。
agent-production-validator
验证应用没有 mock 实现，准备好上线部署。
agent-release-swarm
用 AI swarm 编排软件发布流程，生成 changelog 并部署。
AgentDB Memory Patterns
为 AI Agent 实现持久化记忆和跨会话上下文管理。
hive-mind
实现拜占庭容错共识和分布式 swarm 协调。
agent-adaptive-coordinator
根据负载动态切换 swarm 拓扑并优化性能。
agent-performance-benchmarker
为共识协议测量吞吐量和延迟并生成优化建议。
agent-sona-learning-optimizer
用 SONA 实现自我优化的 AI Agent，持续改进质量。
agent-swarm-issue
将 GitHub Issue 转化为多 Agent 任务并跟踪进度。
agent-test-long-runner
长时间运行的测试 Agent，处理 30 分钟以上的复杂任务。
agent-worker-specialist
作为 Worker 专家执行分配的任务并持续报告进度。
agent-release-manager
自动化 GitHub 发布流程，协调多包版本管理和部署。
V3 CLI Modernization
为 claude-flow CLI 增强交互提示和工作流自动化。
agent-challenges
管理编程挑战、验证解决方案和维护排行榜。
agent-matrix-optimizer
分析矩阵属性，为子线性求解器提供优化建议。
agent-mesh-coordinator
实现点对点 mesh 网络的分布式协调和共识。
agent-raft-manager
管理 Raft 共识算法的领导选举和日志复制。
agent-sync-coordinator
帮你同步管理多个代码仓库的版本和依赖关系。
agent-user-tools
帮你管理用户账户资料、云存储和实时数据订阅。
train-sentence-transformers
帮你训练文本嵌入、排序和稀疏向量模型。
agent-app-store
帮你在应用市场中发布和管理应用程序。
agent-multi-repo-swarm
帮你同时协调多个代码仓库的开发工作。
agent-refinement
帮你通过测试和重构改进代码质量。
agent-sparc-coordinator
帮你按照 SPARC 方法论推进系统开发。
AgentDB Advanced Features
帮你配置分布式向量数据库的高级功能。
V3 Core Implementation
帮你用领域驱动设计构建 TypeScript 核心模块。
agent-crdt-synchronizer
帮你实现分布式系统的无冲突数据同步。
agent-gossip-coordinator
帮你协调分布式系统中的信息传播。
agent-migration-plan
帮你把现有命令改造成 AI 代理系统。
agent-v3-performance-engineer
帮你优化系统达到性能目标。
agent-v3-queen-coordinator
帮你协调多个 AI 代理协同开发。
AgentDB Learning Plugins
帮你为 AgentDB 构建强化学习插件。
nemoclaw-user-guide
帮你查阅 NemoClaw 官方文档。
agent-scout-explorer
帮你探索代码库发现机会和风险。
om-auto-create-pr
帮你自动完成开发任务并创建代码审查。
technical-writing
帮你编写技术教程和开发文档。
V3 Deep Integration
帮你把 claude-flow 集成到 agentic-flow。
V3 MCP Optimization
帮你优化 MCP 服务器的响应速度。
agent-orchestration
帮你构建多代理系统和自动化流程。
V3 Memory Unification
帮你合并不同的内存方案到 AgentDB。
V3 Swarm Coordination
帮你协调大型 AI 代理团队。
agent-pagerank-analyzer
帮你分析网络中的重要节点。
agent-implementer-sparc-coder
帮你用测试驱动开发编写代码。
agent-quorum-manager
帮你管理分布式系统的投票机制。
agent-v3-integration-architect
帮你消除重复代码实现深度集成。
agent-byzantine-coordinator
帮你实现分布式系统的安全共识。
agent-queen-coordinator
帮你协调多个代理的工作，管理资源分配和战略决策。
jetson-memory-audit
帮你检查Jetson设备的内存使用情况和回收效果。
critique
帮你对已完成工作进行多角度专业评审。
update-docs
帮你更新项目文档，包括代码文档和使用指南。
app-builder
帮你用自然语言构建完整应用。
ctx-purge
帮你清除项目的索引和会话数据。
jetson-inference-mem-tune
帮你优化Jetson上的推理内存设置。
trading-plan-generator
帮你制定完整的交易计划。
multi-agent-patterns
帮你设计多代理系统架构。
geo-fundamentals
帮你优化AI搜索引擎的内容引用。
agent-base-template-generator
帮你生成代码和项目模板。
2analysis-modeling
帮你完成数学建模赛题的分析。
write-concisely
把给人阅读的文档改得更清楚、更简洁。
flows-app-brief
帮你创建Flows应用简报。
flows-external-app-submit
帮你提交Flows应用认证。
jetson-optimize-memory
帮你优化Jetson设备内存。
root-cause-tracing
从执行错误位置向前追踪，找出真正的故障源头。
skill-reviewer
帮你检查和优化Claude Code技能的质量与规范性。
subagent-driven-development
将实现计划分配给多个独立子任务并行处理。
jetson-quick-start
通过交互问卷帮你选择Jetson设备的BSP定制方案。
jetson-headless-mode
帮你关闭Jetson的图形界面来释放内存。
memorize
将反思和评审的洞察整理成可复用的指导，存入CLAUDE.md。
jetson-customize-camera
为Jetson Thor或Orin定制板启用MIPI/GMSL相机传感器。
judge-with-debate
通过多轮独立评审和辩论，验证解决方案的质量。
jetson-build-source
从Jetson BSP源码变更重建DTB、内核或OOT模块。
jetson-customize-nvpmodel
编辑Jetson的nvpmodel电源模式配置，调整CPU/GPU频率。
jetson-customize-pinmux
配置Jetson Orin或Thor的引脚功能和方向。
phoenix-evals
用Phoenix构建AI/LLM应用的评估器和实验。
plan-task
把草稿任务拆分成可执行的任务和验收标准。
jetson-speculative-decoding
在Jetson设备上启用推测解码加速LLM推理。
paddle-catalog-setup
创建Paddle产品和价格用于支付集成。
dataset-curation
整理训练数据集并应用对话模板。
3coding-visual
写代码求解数学模型，生成论文用的数据图表。
jetson-customize-clocks
配置Jetson的CPU/GPU/EMC时钟频率和调频策略。
jetson-customize-pcie
配置Jetson的PCIe控制器数量和速率。
jetson-print-device-info
查看Jetson设备信息和L4T内核版本。
jetson-download-bsp
下载NVIDIA Jetson Linux BSP工具链。
ctx-insight
打开Context Mode团队分析面板。
jetson-customize-usb
启用或禁用Jetson的USB接口。
eval-harness-first
构建微调模型的评估框架和测试集。
pulumi-automation-api
用代码编程方式管理云基础设施。
finetuning-method-selection
选择合适的微调方法和模型。
jetson-customize-mgbe
配置Jetson的25G QSFP以太网接口。
jetson-derive-carrier
为Jetson创建自定义载板的DT配置。
mapbox-mcp-runtime-patterns
在AI应用中集成Mapbox地理服务。
onboard-context-matic
引导用户了解context-matic MCP的功能。
jetson-init-source
初始化 Jetson BSP 源码工作空间。
jetson-init-target
创建 Jetson 目标平台配置文件。
agent-supply-chain
检查 AI 代理插件的供应链完整性。
jetson-customize-uphy
配置 Jetson UPHY 通道分配方案。
jetson-link-docs
关联 Jetson 文档到目标平台配置。
jetson-set-target
切换当前激活的 Jetson 目标平台。
daily-news-report
抓取网页内容生成每日新闻报告。
implement-task
分步实现任务并自动验证结果。
jetson-print-bsp-info
打印 Jetson BSP 版本和配置信息。
bootstrap
用 Bootstrap 构建响应式网页。
preference-optimization
用 DPO、ORPO 等偏好优化方法微调语言模型。
quantized-export
将微调后的模型导出为 safetensors、GGUF 或 FP8 等部署格式。
agent-fs
在 agent-fs 文件系统中存储、搜索和管理文件，支持版本历史。
review-pr
用知识图谱对 Pull Request 进行全面代码审查并分析影响范围。
concise-planning
把编码任务拆分成清晰可执行的操作步骤清单。
do-in-parallel
并行运行多个独立任务，用子代理和评判验证结果。
do-in-steps
按顺序执行依赖步骤，每步完成后进行验证。
add-task
根据用户需求创建草稿任务文件。
cx-slos
用 Coralogix CLI 管理 SLO 定义，检查服务可用性目标。
grilling
通过连续追问测试计划或决策的完整性。
init
创建或优化项目的 AGENTS.md 配置。
openspec-archiving
归档完成的变更并合并到规范文档中。
grpo-rlvr-training
用 GRPO 和可验证奖励训练推理模型。
vision-sft
用图文训练数据微调视觉语言模型，并排查训练问题。
setup-serena-mcp
安装和配置 Serena MCP 服务器进行语义代码检索。
trace-to-training-data
将评估追踪和生产日志转换为模型训练数据（SFT 示例或偏好对）。
mcp-security-audit
检查 MCP 服务器配置中的安全漏洞，如硬编码密钥和 shell 注入。
terragrunt-generator
生成 Terragrunt 配置文件，包括 root.hcl 和多环境布局。
analyse
自动选择合适的分析方法（Gemba Walk、价值流或浪费分析）。
analyse-problem
用 A3 格式单页文档系统分析问题和制定行动计划。
fix-tests
系统修复业务逻辑变更后所有失败的测试。
author-component
创建或审查 Blazor 组件，处理参数、生命周期和代码隔离。
launch-sub-agent
根据任务复杂度启动智能子代理，自动选择合适的模型。
judge
启动两阶段评估，先生成评分标准再执行审判。
skill-creator
指导你如何创建扩展 Claude 能力的有效技能。
go-interfaces
帮你设计 Go 接口、创建可测试的抽象边界。
create-ideas
一次性生成 6 个不同方向的创意建议，其中 3 个高概率、3 个多样性。
skill-creator
帮你创建或更新 Codex skill，提供精准的指令和参考资源。
tree-of-thoughts
通过树状思考方式系统探索解决方案，评估并选择最佳路径。
code-documentation-code-explain
用清晰的解释、图表和步骤来讲解复杂代码。
qiaomu-opencli-browser
通过浏览器自动化操控网页，支持点击、输入和提取信息。
commit
创建格式化的 git 提交，遵循规范的消息格式。
create-rule
创建规则文件来约束 AI 行为，减少重复错误。
explore-codebase
用知识图谱导航代码库结构和理解代码关系。
create-skill
用 TDD 方法创建有效的 AI 技能。
rag-engineer
构建检索增强生成系统，优化向量搜索。
thermos
并行启动两个审查代理进行全面检查。
zod-schema-validation
帮你用 Zod 验证数据并推断 TypeScript 类型。
apply-anthropic-skill-best-practices
帮你按照官方指南开发 AI 技能。
conversation-memory
帮你实现 AI 对话中的长期记忆功能。
kafka-development
帮你构建 Kafka 消息队列和事件流系统。
plan-do-check-act
帮你用 PDCA 循环进行持续改进。
actualize
帮你将代码库变更同步到知识库。
cause-and-effect
帮你用鱼骨图分析问题根因。
twilio-communications
帮你用 Twilio 发送短信和打电话。