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共找到 1,870 个 Skills
运行一个具备研究与实现模式的自主开发循环。适用于编排基于Dots任务跟踪和Git工作流自动化的迭代式研究与实现周期。
以多轮单步流程开展工作坊会话，在决策点提供编号建议，并为常见问题设置快速选择选项。
适用于在抵御蓄意破坏或革命性颠覆策略、维护宪政秩序与和平制度时使用。可用于识别、分析或应对chaos-seize技能中记录的混乱利用策略。
在Agent任务完成后，从6个维度（目标一致性、效率、决策质量、错误处理、沟通能力、可复用性）开展回顾分析。对表现进行评分，识别低效模式，评估Skill的使用情况，并生成可落地的改进建议。触发条件为收到“进展如何”“回顾总结”“绩效评审”“如何优化”等指令，或在任何耗时较长的Agent任务完成后自动触发。
使用OpenAI Agents SDK将PICA集成到应用程序中。适用于通过@openai/agents为OpenAI Agent添加PICA工具、使用OpenAI Agents SDK配置PICA MCP，或者用户提及PICA与OpenAI Agents结合使用的场景。
教Claude学习任意主题——代码库、API、概念、工具、方法论或领域知识。通过网页和文档进行研究，然后将知识保留为永久技能。当用户输入"/learn <主题>"、"了解X"、"自学Y"、"成为Z领域专家"时使用。例如：输入"/learn stripe"学习支付相关知识，输入"/learn GTD"学习高效能方法，输入"/learn israeli-tax-law"学习领域知识。
多Agent实施计划评审。在制定计划后、实施前使用，尤其适用于复杂或高风险的变更场景。
Meta-skill，通过强制工作流落实skill的发现与调用规范。在开启任意对话时使用，在给出任何回复前先检查是否存在相关skill，确保推进操作前遵循skill-first工作流。
在会话全程监控上下文窗口的健康状态，借助峰值上下文质量实现最高输出保真度。该技能会在plan-interview和intent-framed-agent之后自动激活，在执行过程中持续运行，当会话自然结束或通过交接终止时，会平稳地将任务交接给simplify-and-harden和self-improvement。当多步骤Agent任务执行，且会话连续性或上下文漂移是需要关注的问题时，即可使用此技能。对于长时间运行的任务、复杂重构工作，或任何上下文退化会悄然破坏输出结果的场景，该技能尤为重要。即便用户未提及“context surfing”，只要Agent任务已确定意图和计划并在多步骤中运行，此技能就会自动生效。
团队级记忆路由Skill——将Agent查询路由至最优知识源（QMD混合搜索、每日记忆、MEMORY.md）并强制要求引用。当任何Agent需要检索过往工作内容、系统配置、Skill文档、项目状态或决策结果时使用。触发词包括「查知识库」、「memory router」、「qmd query」、「find in docs」、「what was decided」、「how does X work」、「项目状态」、「之前的决策」。
使用Paperclip的技能——这是一个开源编排平台，用于运行具备组织架构图、预算、治理机制和心跳调度的自主AI-Agent公司。
适用于agentic-payments的Agent技能 - 使用$agent-agentic-payments调用