test
Test web implementations using Playwright MCP for E2E testing. Creates test reports in docs/testing/*.md.
automated-instrumented-debugging
A systematic debugging capability that automates evidence collection via dynamic instrumentation. Use when manual tracing is tedious or environment is restricted.
research
Analyze parliamentary sessions from Chile, Spain, Peru and EU. Research transcripts, identify topics and trends, generate analytical PDF reports. Also search Official Journals (BOE, EUR-Lex) for decrees, laws, resolutions and published regulations. Use when user asks about legislative sessions, committees, parliamentary debates, official journal, decrees, laws, resolutions or requests reports/analysis.
mistral-ocr
Extract text from images and PDFs using Mistral OCR API. Convert scanned documents to Markdown, JSON, or plain text. No external dependencies required. Use when you need OCR, extract text from images, convert PDFs to markdown, or digitize documents.
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)
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。
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。
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）。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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"。
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。
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。
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。
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。
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。
Humanizer
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deepagents-cli
使用 Deep Agents CLI - 终端界面、持久化内存（AGENTS.md）、项目约定、技能目录和 CLI 命令。
deepagents-filesystem
使用 FilesystemMiddleware 实现虚拟文件系统、后端（State、Store、Filesystem、Composite）和 Deep Agents 的上下文管理。
deepagents-hitl
在 Deep Agents 中实现人工审批工作流，使用 interruptOn 参数对敏感工具操作进行人工干预。
deepagents-memory
在 Deep Agents 中实现长期内存，使用 StoreBackend、CompositeBackend 和 InMemoryStore 进行跨会话的持久化数据存储。
deepagents-overview
理解 Deep Agents 框架 - 它们是什么、如何使用 createDeepAgent 创建，以及 agent harness 架构，包括内置的规划、文件系统和子代理中间件。
deepagents-subagents
在 Deep Agents 中使用 SubAgentMiddleware 启动子代理进行任务委托、上下文隔离和专门工作。
deepagents-todolist
Using TodoListMiddleware for task planning and tracking progress with the write_todos tool in Deep Agents for complex multi-step workflows.
langchain-agents
Create and use LangChain agents with createAgent - includes agent loops, ReAct pattern, tool execution, and state management
langchain-human-in-the-loop
Add human oversight to LangChain agents using HITL middleware - includes interrupts, approval workflows, edit/reject decisions, and checkpoints
langchain-chat-models
使用 LangChain 中的聊天模型集成指南，包括 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 和 Bedrock
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
langchain-embeddings
使用 LangChain 中的嵌入模型集成指南，包括 OpenAI、Azure 和本地嵌入
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
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
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
langchain-models
Initialize and use LangChain chat models - includes provider selection (OpenAI, Anthropic, Google), model configuration, and invocation patterns
langchain-multimodal
Work with multimodal inputs/outputs in LangChain - includes images, audio, video, content blocks, and vision capabilities
langchain-rag
Build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems with LangChain - includes embeddings, vector stores, retrievers, document loaders, and text splitting
langchain-streaming
Stream outputs from LangChain agents and models - includes stream modes, token streaming, progress updates, and real-time feedback
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
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
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
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
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
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
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
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
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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