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Agent Skills

Agent-Skills.md is a agent skills marketplace, to find the right agent skills for you.

Popular searches

langchain-document-loaders

使用 LangChain 中的文档加载器集成指南,用于处理 PDF、网页、文本文件和 API

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langchain-embeddings

使用 LangChain 中的嵌入模型集成指南,包括 OpenAI、Azure 和本地嵌入

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langchain-text-splitters

使用 LangChain 中的文本分割器集成指南,包括递归、字符和语义分割器

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langchain-tools

LangChain 工具集成使用指南,包括预构建工具包、Tavily、Wikipedia 和自定义工具

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langchain-vector-stores

LangChain 向量存储集成使用指南,包括 Chroma、Pinecone、FAISS 和内存向量存储

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langchain-models

Initialize and use LangChain chat models - includes provider selection (OpenAI, Anthropic, Google), model configuration, and invocation patterns

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langchain-multimodal

Work with multimodal inputs/outputs in LangChain - includes images, audio, video, content blocks, and vision capabilities

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langchain-rag

Build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems with LangChain - includes embeddings, vector stores, retrievers, document loaders, and text splitting

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langchain-streaming

Stream outputs from LangChain agents and models - includes stream modes, token streaming, progress updates, and real-time feedback

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langchain-structured-output

使用 Zod 模式、类型安全响应和自动验证从 LangChain 代理和模型获取结构化的验证输出

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langchain-tool-calling

聊天模型如何调用工具 - 包括 bindTools、工具选择策略、并行工具调用和工具消息处理

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langgraph-graph-api

使用 StateGraph、节点、边、START/END 节点和 Command API 构建图,结合控制流与状态更新

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langgraph-interrupts

人机交互与动态中断和断点:暂停执行以供人工审查和使用 Command 恢复

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langgraph-memory

LangGraph 中的内存:短期(线程范围)vs 长期(跨线程)内存,使用检查点器和存储

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langgraph-overview

理解 LangGraph:用于构建有状态、长期运行 Agent 的低级编排框架,具有持久执行、流式传输和人机交互能力

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langgraph-persistence

在 LangGraph 中实现持久化和检查点:保存状态、恢复执行、线程 ID 和检查点器库

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langgraph-state

在 LangGraph 中管理状态:模式、reducer、通道和消息传递,用于协调 Agent 执行

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langgraph-streaming

从 LangGraph 流式传输实时更新:流式模式(values、updates、messages、custom、debug)用于响应式 UX

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langgraph-workflows

理解工作流 vs Agent、预定义 vs 动态模式,以及使用 Send API 的编排器-工作器模式

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mac-maintenance-cleanup

macOS 系统深度清理和优化工作流。当用户需要以下操作时使用:(1) 清理系统缓存、日志和临时文件,(2) 卸载应用及其残留文件,(3) 分析磁盘空间使用情况,(4) 清理开发项目构建产物,(5) 系统优化和性能提升,(6) 任何关于 Mac 清理和维护的请求。提供交互式菜单、智能诊断和混合模式(指导+自动执行)。

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macos-cleaner

分析并通过智能清理建议回收 macOS 磁盘空间。当用户报告磁盘空间问题、需要清理 Mac 或想了解什么占用了存储空间时,应使用此技能。专注于安全的交互式分析,在执行任何删除操作前需要用户确认。

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mole-cleaner

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monorepo-setup

快速搭建和配置 pnpm monorepo 项目结构,包含 TypeScript、tsup 构建、私有 npm registry 配置。当用户需要"创建 monorepo"、"初始化 monorepo 项目"、"配置 pnpm workspace"、"设置 monorepo 构建"、"monorepo setup"时使用。特别适合需要统一管理多个包、配置构建工具、处理 TypeScript 路径问题的场景。即使用户只是说"帮我搭建项目结构"或"配置构建",如果涉及多包管理也应该使用此 skill。

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okr-optimizer

OKR 优化与质量评估专家。当用户需要:(1) 评估现有 OKR 的质量,(2) 优化模糊或不可量化的关键结果,(3) 检查 OKR 是否符合核心原则(聚焦、可量化、有挑战),(4) 将任务型 KR 转化为结果型 KR,(5) 提供具体的改进建议时使用。触发词包括"帮我优化 OKR"、"检查这个 OKR"、"这个 KR 写得好吗"、"如何量化这个目标"。

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opentui

Comprehensive OpenTUI skill for building terminal user interfaces. Covers the core imperative API, React reconciler, and Solid reconciler. Use for any TUI development task including components, layout, keyboard handling, animations, and testing.

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planning-with-files

将工作流转换为使用 Evan 风格的持久化 markdown 文件进行规划、进度跟踪和知识存储。适用于开始复杂任务、多步骤项目、研究任务,或者当用户提到规划、组织工作、跟踪进度或需要结构化输出时使用。

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pr-review

GitHub PR 代码审查技能。检查代码质量、安全性、性能和最佳实践,生成结构化审查报告。触发场景包括"审查 PR"、"代码检查"、"review pull request"。

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refactor-check

重构完整性检查技能。验证重构后代码的一致性、完整性和正确性,确保没有遗漏或破坏性变更。触发场景包括"检查重构"、"重构验证"、"代码迁移检查"。

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split-commits

智能拆分暂存区的代码变更为多个符合 Conventional Commits 规范的逻辑提交。当用户需要将大量变更按逻辑关系分组提交时使用,比如"拆分这些提交"、"把暂存区的变更分成多个 commit"、"按功能分别提交"、"split commits"等场景。特别适合处理包含多个模块、多种类型文件(配置、代码、测试、文档)的复杂变更集。

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translate

批量文件翻译技能。支持并行翻译多个文件到中文,自动处理 API 超时,保留代码块和技术术语。触发场景包括"翻译文件"、"批量翻译"、"中文化文档"、"translate to Chinese"。

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xlsx

当电子表格文件是主要输入或输出时使用此技能。这包括用户想要:打开、读取、编辑或修复现有的 .xlsx、.xlsm、.csv 或 .tsv 文件(例如添加列、计算公式、格式化、创建图表、清理杂乱数据);从头创建新的电子表格或从其他数据源创建;或在表格文件格式之间转换。特别是当用户通过名称或路径引用电子表格文件时(即使是随意的提及,如「我下载文件夹里的 xlsx」),并希望对其进行操作或从中生成内容时触发。对于将杂乱或结构混乱的表格数据文件(格式错误的行、错位的标题、垃圾数据)清理为规范电子表格也应触发。交付物必须是电子表格文件。如果主要交付物是 Word 文档、HTML 报告、独立 Python 脚本、数据库管道或 Google Sheets API 集成,即使涉及表格数据,也不要触发。

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react-expert

在构建需要组件架构、hooks 模式或状态管理的 React 18+ 应用程序时使用。调用时机包括:Server Components、性能优化、Suspense 边界、React 19 特性。

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cli-creator

创建生产级 Node.js CLI 工具的完整解决方案,包含 15+ 个优化点和 104KB 专业模板。当用户需要构建命令行工具时使用:(1)创建新的 CLI 项目,(2)选择合适的框架和依赖,(3)实现完整 CLI 功能(配置管理、进度条、版本检查、输出格式化等),(4)配置测试和打包,(5)应用最佳实践(POSIX 兼容、TTY/CI 检测、错误处理、Shell 补全)

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doc-learner

智能文档学习和内容模仿技能。当需要:(1) 分析和学习优秀文档的结构、风格和写作模式,(2) 从文档中提炼关键要素和模板,(3) 基于学习内容生成模仿材料,或 (4) 创建新的提示词或技术文档时使用此技能。支持提示词工程、技术文档、API文档、用户手册等多种文档类型的学习和模仿。

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hook-creator

创建和配置 Claude Code 钩子以自定义代理行为。当用户需要以下操作时使用:(1) 创建新钩子,(2) 配置自动格式化、日志记录或通知,(3) 添加文件保护或自定义权限,(4) 设置工具执行前后的操作,(5) 询问钩子事件如 PreToolUse、PostToolUse、Notification 等。

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mcp-builder

指南:创建高质量的 MCP(模型上下文协议)服务器,使 LLM 能够通过精心设计的工具与外部服务交互。在构建 MCP 服务器以集成外部 API 或服务时使用,无论是 Python(FastMCP)还是 Node/TypeScript(MCP SDK)。

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plugin-creator

将用户提供的 skills、agents、commands、hooks、MCP 配置等组件整理打包成标准 Claude Code 插件。当用户需要:(1) 将现有技能/代理转换为可分发插件,(2) 组织多个组件为统一插件结构,(3) 创建符合插件规范的项目,(4) 从独立配置迁移到插件格式时使用。

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prompt-engineering-patterns

掌握高级提示工程技术,以最大化生产环境中LLM的性能、可靠性和可控性。在优化提示、改进LLM输出或设计生产提示模板时使用。

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semantic-compressor

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skill-creator

创建有效技能的指南。当用户想要创建新技能(或更新现有技能)来扩展Claude在专门知识、工作流程或工具集成方面的能力时,应该使用此技能。

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deepagents-skills

在 Deep Agents 中创建和使用自定义技能,实现渐进式披露、SKILL.md 格式和 Agent Skills 协议。

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subagent-creator

创建具有自定义系统提示和工具配置的专业化 Claude Code 子代理。当用户要求创建新的子代理、自定义代理、专业助手,或为 Claude Code 配置特定任务的 AI 工作流时使用。

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agent-browser

AI 代理的浏览器自动化 CLI 工具。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用或自动化任何浏览器任务。触发场景包括"打开网站"、"填写表单"、"点击按钮"、"截图"、"从页面抓取数据"、"测试这个 Web 应用"、"登录网站"、"自动化浏览器操作"或任何需要编程式 Web 交互的任务。

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changelog

基于 git commits 自动生成 CHANGELOG.md 变更日志。支持语义化版本、分类整理、多格式输出。触发场景包括"生成变更日志"、"更新 CHANGELOG"、"版本记录"。

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cli-developer

构建CLI工具、实现参数解析或添加交互式提示时使用。用于CLI设计、参数解析、交互式提示、进度指示器、Shell自动补全。

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code-fragment-extractor

仔细彻底阅读探索用户提供的代码目录/文件,分析拆解出对应的代码片段以供参考,颗粒度细到功能级别,只做片段提取不改变代码内容和页面布局结构,提取到./fragment-extractor目录下,按照指定模板格式生成代码片段模板文件,确保功能完整性和代码片段的实际性。

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component-docs-batcher

批量生成和维护前端组件库文档的自动化工具。专为 Monorepo 组件库设计(如 atom-ui-mobile),通过对比组件文件和文档的修改时间,自动生成任务清单并批量生成符合规范的完整组件文档。支持以下场景:(1) 定期批量更新组件文档,(2) 单个组件文档维护,(3) 新组件文档初始化。自动识别主要组件文件,跳过 index.ts、store、hooks 等辅助文件,文档路径为组件目录下的 index.zh-CN.md。

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doc-coauthoring

引导用户通过结构化的工作流协作编写文档。当用户想要编写文档、提案、技术规范、决策文档或类似的结构化内容时使用。此工作流帮助用户高效地传递上下文、通过迭代优化内容,并验证文档是否适合读者阅读。当用户提到编写文档、创建提案、起草规范或类似文档任务时触发。

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docx

当用户想要创建、读取、编辑或操作 Word 文档(.docx 文件)时使用此技能。触发条件包括:任何提到 'Word doc'、'word document'、'.docx' 的内容,或要求生成带有目录、标题、页码或信头的专业文档的请求。也用于从 .docx 文件中提取或重组内容、在文档中插入或替换图片、在 Word 文件中执行查找和替换、处理修订追踪或批注,或将内容转换为精美的 Word 文档。如果用户要求将 '报告'、'备忘录'、'信函'、'模板' 或类似交付物作为 Word 或 .docx 文件,请使用此技能。不适用于 PDF、电子表格、Google Docs 或与文档生成无关的一般编码任务。

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Humanizer

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Adoption

Agent Skills are supported by leading AI development tools.

FAQ

Frequently asked questions about Agent Skills.

01

What are Agent Skills?

Agent Skills are reusable, production-ready capability packs for AI agents. Each skill lives in its own folder and is described by a SKILL.md file with metadata and instructions.

02

What does this agent-skills.md site do?

Agent Skills is a curated directory that indexes skill repositories and lets you browse, preview, and download skills in a consistent format.

03

Where are skills stored in a repo?

By default, the site scans the skills/ folder. You can also submit a URL that points directly to a specific skills folder.

04

What is required inside SKILL.md?

SKILL.md must include YAML frontmatter with at least name and description. The body contains the actual guidance and steps for the agent.

05

How can I submit a repo?

Click Submit in the header and paste a GitHub URL that points to a skills folder. We’ll parse it and add any valid skills to the directory.