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中文 Agent Skills 目录

更适合中文用户的 AI Agent Skills

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。

收录 Skills
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ascii-motd-profile-banner(ascii motd 配置文件横幅)

ascii-motd-profile-banner 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。

运维和基础设施审计通过
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442
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343

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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edge-computing(边缘计算)

edge-computing 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。

待分类审计通过
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436
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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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embedding-pipelines(嵌入管道)

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

研究检索审计通过
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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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issue-triage(问题分类)

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。

研究检索审计通过
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420
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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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dgn-to-excel(dgn 走向卓越)

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。

开发审计通过
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380
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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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meta-first-principles(元第一原则)

meta-first-principles 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。

开发只读审计通过
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372
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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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data-pipeline-engineer(数据管道工程师)

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。

研究检索只读审计通过
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364
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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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dotnet-gha-build-test(dotnet GHA 构建测试)

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

前端设计
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336
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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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animation-gen(动画生成器)

用于辅助视频生成、动画合成、脚本化剪辑或 Remotion 等视频项目开发。它适合让 Agent 组织镜头、生成素材说明、维护合成代码或排查渲染问题。使用时需要确认分辨率、时长、素材路径和导出格式;涉及外部素材、人物肖像或商业发布时,应先核对版权授权和内容审核要求。

研究检索
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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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multi-objective-optimization(多目标优化)

multi-objective-optimization 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 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。

研究检索审计通过
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306
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13

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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tooluniverse-gwas-study-explorer(Tooluniverse GWAS 研究浏览器)

tooluniverse-gwas-study-explorer 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 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。

研究检索只读审计通过
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294
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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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sanofi-excellence-skill(赛诺菲卓越技能)

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。

待分类审计通过
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285
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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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content-sanitization(内容净化)

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。

研究检索
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225
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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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signalr-realtime(实时信号器)

signalr-realtime 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。

前端设计只读审计通过
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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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telnyx-account-management-python(telnyx account management Python 测试)

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。

开发审计通过
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188
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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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vector-db-setup(矢量数据库设置)

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

研究检索审计通过
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188
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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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cuda_streams(CUDA 流)

cuda_streams 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。

待分类只读
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公开资料未说明

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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run-test-plan(运行测试计划)

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

开发审计通过
总安装
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周安装
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140
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54

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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finalize-agent-prompt(完成 Agent 提示)

用于辅助提示词、系统指令、Agent 行为约束和工作流模板的整理。它适合让 Agent 规范任务边界、统一输出格式、拆分操作步骤或优化提示词可复用性。使用时需要保留真实业务约束,不要把示例当硬规则;涉及自动执行、外部工具或高风险操作时,应在提示词中明确确认步骤、权限边界和失败处理方式。

待分类只读审计通过
总安装
204,464
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8,511
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67,822
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31,670

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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benchmark(benchmark 搜索)

benchmark 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。

前端设计
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39,576
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1,675
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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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