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。
用于围绕 GitHub 仓库、Issue、Pull Request、分支、提交和代码协作流程提供辅助能力。它适合让 Agent 查询项目状态、整理变更、辅助创建或检查协作事项，并把仓库中的信息转成可执行的下一步。使用时需要区分只读查询和写入操作；涉及创建 PR、修改 Issue、推送分支或访问私有仓库时，应确认 token 权限、目标仓库范围和用户授权。
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
bilibili-creator-cn 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料，适合在 Local Agent 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。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：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
umap-learn 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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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finance-ai-tools 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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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llm-fine-tuning 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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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superpowers-lab 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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：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
用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围，避免把样本数据当全量事实；涉及敏感数据、导出文件或批量写回时，应先确认权限和脱敏边界。
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nodejs-backend-patterns 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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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threat-modeling-expert 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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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用于辅助云资源、部署、容器、基础设施和运维自动化任务。它适合让 Agent 检查配置、整理部署步骤、分析资源状态、生成排障思路或辅助云服务接入。使用时需要明确目标环境、账号权限、区域和资源组，区分本地测试与生产操作；涉及删除资源、重启服务、修改网络或权限配置时，应先确认影响范围。
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
用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围，避免把样本数据当全量事实；涉及敏感数据、导出文件或批量写回时，应先确认权限和脱敏边界。
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histolab 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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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dingtalk-feishu-cn 用于补充待分类相关能力，适合在 Local Agent 中需要让 Agent 承接待分类相关任务时使用。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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用于辅助数据库表结构、查询语句、迁移脚本和数据维护任务。它适合让 Agent 分析 schema、编写 SQL、排查查询问题、整理索引或生成迁移建议。使用时需要明确数据库类型、连接环境和目标表，区分只读分析与写入变更；涉及删除、更新、迁移和批量导入时，应优先 dry-run、备份或事务保护，避免误操作。
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spacecraft-systems 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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：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
anthropics-interactive-dashboard-builder 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发，适合在 Local Agent 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。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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omero-integration 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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：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
shfmt-configuration 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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：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
用于辅助 Python 项目开发、测试、依赖管理和常见框架工作流。它适合让 Agent 阅读 Python 代码、定位测试问题、整理运行命令、生成脚本或分析数据处理逻辑。使用时需要确认项目虚拟环境、依赖版本和测试入口；涉及执行脚本、读写文件、访问数据库或调用外部 API 时，应先明确运行目录和输入输出范围，避免误改生产数据。
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ceo-advisor 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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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