中文 Agent Skills 目录
已整理 15w+ 可复用 Agent Skills，覆盖 Codex、Claude、Cursor、OpenClaw 等主流工具生态，按用途分类、适用工具、中文说明和来源信息统一归档。
lap 用于查找、检索和筛选相关信息，适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
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用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑的开发与维护。它适合让 Agent 生成或审查 React、Next.js、Vue、Tailwind、CSS 等相关代码，整理组件结构，或定位布局和性能问题。使用时需要结合项目现有设计系统、路由和构建方式，避免只生成孤立片段；涉及页面改动时，应配合本地预览和构建检查确认视觉效果。
适合场景：用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时 / 需要对比不同来源的安装命令和来源信息时
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用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径，不要把未确认的信息写成确定结论；涉及对外文案时，还需要控制语气，避免过度营销或夸大能力。
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dead-link-scanner 用于查找、检索和筛选相关信息，适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
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用于辅助 API 设计、接口文档、请求响应结构和服务集成说明。它适合让 Agent 梳理 endpoint、生成 OpenAPI 草稿、检查字段命名、整理错误码或辅助前后端联调。使用时需要确认真实业务语义、鉴权方式、分页和错误处理规则；涉及生成接口文档时，应避免凭空补字段，最好从现有代码、schema 或接口样例中提取事实。
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