K

Agent 技能库

收录可安装的 SKILL 技能包,兼容 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 等 Agent。 找到需要的技能,复制安装命令即可使用。

共 178 个技能 · 数据来自官方仓库与社区精选

重置
C

competitive-ads-extractor

@ComposioHQ

收集并分析竞争对手的广告内容,梳理其卖点与投放策略。适用于市场调研和广告创意参考,产出竞品广告的对比分析结果。

营销增长★ 78,903
C

content-research-writer

@ComposioHQ

在写作过程中结合资料检索来补充论据和背景。适用于文章、报告或脚本的撰写,产出经过调研支撑的完整文稿。

营销增长★ 78,903
I

image-enhancer

@ComposioHQ

改善图片质量,处理清晰度、色彩等方面的常见问题。适用于素材优化和日常修图,产出观感更好的图片文件。

办公效率★ 78,903
M

meeting-insights-analyzer

@ComposioHQ

分析会议中的沟通模式,识别发言分布与互动特点。适用于团队复盘或会议效率改进,产出沟通情况的分析结论。

办公效率★ 78,903
M

marketingskills

@coreyhaines31

汇集二十多项营销相关能力,覆盖 SEO、文案写作、邮件和广告投放。适用于市场推广中的多种执行任务,可按需选用对应流程产出文案或投放方案。

营销增长★ 58,821
C

claude-scientific-skills

@K-Dense-AI

面向科研场景的分析与处理能力,适合文献整理、数据分析和实验相关任务,帮助代理按科研规范推进工作。

其他★ 56,277
F

frontend-slides

@zarazhangrui

生成动画效果丰富的 HTML 演示文稿,并支持预览多种视觉风格。适用于网页端分享或产品发布演示,产出可在浏览器播放的幻灯片。

办公效率★ 31,971
C

context-compression

@muratcankoylan

介绍面向长时间会话的上下文压缩策略及评估方法,适合需要持续多轮交互的代理,帮助在保留关键信息的同时控制长度。

Agent 工作流★ 18,313
C

context-degradation

@muratcankoylan

梳理上下文失效的典型模式,如中间信息丢失、污染、干扰与冲突,适合排查代理表现下降的原因并针对性调整输入组织。

Agent 工作流★ 18,313
C

context-fundamentals

@muratcankoylan

解释代理系统中上下文的概念、作用与构成,适合在设计或调试代理时建立基础认识,帮助判断哪些信息应进入上下文。

Agent 工作流★ 18,313
C

context-optimization

@muratcankoylan

讲解压缩、掩码与缓存等上下文优化手段,适合上下文接近上限或成本敏感的场景,用于提升长任务的稳定性。

Agent 工作流★ 18,313
E

evaluation

@muratcankoylan

搭建代理系统的评测框架,包括指标、用例与流程,适合迭代优化前后对比效果,产出可复用的评测方案。

Agent 工作流★ 18,313
M

memory-systems

@muratcankoylan

设计短期、长期与图结构记忆方案,适合需要跨会话保留信息的代理,用于规划记忆的写入、检索与淘汰。

Agent 工作流★ 18,313
M

multi-agent-patterns

@muratcankoylan

对比编排者、点对点与分层等多种多代理架构,适合规划复杂任务的分工与通信方式,帮助选定合适的协作结构。

Agent 工作流★ 18,313
T

tool-design

@muratcankoylan

讲解如何设计代理易用的工具,包括架构层面的精简思路,适合扩展代理能力时确定接口粒度与描述方式。

Agent 工作流★ 18,313
S

Skill_Seekers

@yusufkaraaslan

把文档站点、GitHub 仓库和 PDF 自动转换为可用的代理技能,适合快速沉淀外部资料,减少手工整理技能文件的时间。

其他★ 15,285
A

AI-research-SKILLs

@zechenzhangAGI

收录覆盖模型架构、微调、分布式训练、推理、评测与 MLOps 等方向的 AI 研究工程技能,适合按主题查阅并应用到实验流程中。

其他★ 14,311
H

hugging-face-cli

@huggingface

官方

介绍 Hugging Face Hub 命令行工具的用法,覆盖模型、数据集、仓库和计算任务管理,适合在终端完成上传下载与查询。

AI 模型★ 11,288
H

hugging-face-datasets

@huggingface

官方

用于创建和管理 Hugging Face 数据集,支持配置多个子集并用 SQL 查询数据,适合整理和发布训练或评测数据。

AI 模型★ 11,288
H

hugging-face-evaluation

@huggingface

官方

用于模型评测,结合 vLLM 或 lighteval 运行评测并生成结果表格,适合对比不同模型在基准任务上的表现。

AI 模型★ 11,288
H

hugging-face-jobs

@huggingface

官方

用于在 Hugging Face 基础设施上运行计算任务和 Python 脚本,适合把训练、批处理等耗时工作交给远程环境执行。

AI 模型★ 11,288
H

hugging-face-model-trainer

@huggingface

官方

基于 TRL 训练模型,覆盖 SFT、DPO、GRPO 等流程并支持转换为 GGUF,适合微调语言模型并导出可用权重。

AI 模型★ 11,288
H

hugging-face-paper-publisher

@huggingface

官方

用于在 Hugging Face Hub 发布论文,并把论文与相关模型、数据集建立关联,适合整理研究成果并对外公开。

AI 模型★ 11,288
H

hugging-face-tool-builder

@huggingface

官方

用于编写可复用的脚本,封装 Hugging Face API 的常见操作,适合把重复的查询、上传等流程整理成工具。

AI 模型★ 11,288