Skills
Skill 推荐
共 49 条推荐，持续收集中：点击卡片查看推荐理由、安装命令与使用要点。star 等数据核实于 2026-10-07。
通用效率
5 个neat-freak
项目知识收尾：每次在 Agent 里干完一摊活，跑一遍自动把代码改动和文档、CLAUDE.md / AGENTS.md、Agent 记忆对齐，并审计项目规则有没有被执行。
storage-analyzer
一句话扫整机磁盘：说「帮我看看存储」，Agent 扫完全部磁盘后在浏览器打开交互式报告，🟢🟡🔴 三色分级给清理决策。
hv-analysis
横纵分析法：想搞懂一个产品/公司/概念/人物，丢给它——纵向追完整演变史、横向对比同期竞品，交叉产出洞察，最后给你一份排版精美的万字 PDF 研究报告。
aihot
AI 圈热点雷达：一句话拿到今日 AI HOT 日报、最热事件、按主题/公司/关键词检索，无需任何 API Key。
xberg
文档格式万能提取器：从 101+ 种文档格式（PDF、扫描件、各种古怪格式）里提取文本、表格和元数据，调研资料整理时不用再为「打不开」发愁。
内容创作
4 个humanizer
英文文章去 AI 味：删掉宣传腔、套话和机械节奏，让文字读起来像人写的，英文博客 / newsletter / 对外文案成稿后过一遍。
Humanizer-zh
中文文章去 AI 味：专门针对公众号、博客、报告的中文表达习惯，删翻译腔和模板感，改完尽量保住事实和语气。
stop-slop
按清单删除文章里的空话、假转折和套路句：给文章「挤水分」的轻量工具，中英都适用。
oh-story-claudecode
中文网文 / 小说写作去 AI 味：针对剧情写作场景，处理 AI 写小说最容易暴露的「整齐感」——情绪平板、节奏均匀、每章结尾都要升华。
视频创作
2 个求职与职场
3 个ResumeSkills
求职全家桶（只取所需）：简历优化、ATS 过筛分析、按岗位 JD 改写、面试准备——20 个 skill 覆盖求职全流程。
linkedin-skills
LinkedIn 内容增长：写出像人话的领英帖子、起草能被注意到的评论、分析你的信息流、建立发布节奏——从终端一站搞定。
cc-thinking-skills
决策思维模型库：28 个经评估（eval-informed）验证的思维模型，覆盖决策、调试、系统思考、策略四类场景——卡住时随手抽一个。
开发流程
16 个brainstorming / writing-plans / systematic-debugging / verification-before-completion / test-driven-development 五件套同出 obra/superpowers 仓库，按需取用、别一次全装。
brainstorming
苏格拉底式设计澄清：提需求先追问真实问题、备选方案与边界情况，产出设计文档并经你确认后才准写代码。
grill-me
计划逼问：对你的一项计划持续访谈，直到所有分支都被决策——brainstorming 的「单人想清楚方案」版。
writing-plans
实现前写工程计划：把任务展开成分阶段、含检查点的计划文档，多步骤任务开工前用。
systematic-debugging
四阶段根因分析：复现 → 收集证据 → 分析根因 → 验证修复，禁止「猜着改」。
verification-before-completion
完成前必须自证：Agent 宣布「修好了」之前必须实际运行验证并给出证据，专治「我以为修好了」。
test-driven-development
强制红绿重构：没写失败测试之前不允许写实现，superpowers 的规则严格到「先写实现会被删掉重来」。
karpathy-guidelines
AI 编码四大戒律：验证假设再动手、用最小方案、禁止无关改动、执行前先验证——把 Karpathy 吐槽 LLM 编码毛病的帖子规则化，常驻生效。
ponytail
防过度编码：让 Agent「像屋里最懒的资深工程师一样思考」——先质疑功能是否必要，优先复用现有模式和标准库，不写没人要求的代码。
i-have-adhd
输出结构化：强制 Agent 先给下一步行动、再解释背景——多步骤任务编号推进、定期重申进度，答案不再埋在三大段铺垫下面。
caveman
省 token：平均砍掉 65% 的输出 token——删客套、重复和叙述性废话，技术事实和代码块一字不动。
context-mode
长会话防失忆：过滤 shell 输出噪音、在会话重置后恢复状态——以前 30 分钟就「忘事」的会话，现在能连续跑几小时。
first-reader
模拟真实读者审草稿：派出多个「读者角色」通读你的文章，报告每个人在哪里失去兴趣、在哪里停止阅读、读完后记得什么——一个字不改，只给反馈。
project-graveyard
side project 坟场清点：扫描你的项目目录，找出每个烂尾项目的「死因」，并挑出那个最值得复活的项目，给出完成它的行动计划。
scope-creep-detector
diff 意图检查：审查一个改动是否超出了它声明的目的，把「顺手改的」揪出来——该保留、该拆分还是该给个说法，逐条给建议。
commit-archaeologist
代码考古：输入一个文件或代码区域，从引入它的 commit、后续修改、关联改动里还原「这段代码为什么存在」。
dependency-doctor
依赖清单体检：检查 package 清单里的标准库可替代项、废弃 backport、未锁版本、重复约束和被撤下的包（yanked releases）。
前端
5 个design-taste-frontend
面向 AI 编程 Agent 的反模板化前端审美技能（taste-skill 默认通用款）：读取需求后推断设计语言，产出在布局、排版、动效、间距上有真实设计感的页面，告别千篇一律的「AI 味」界面。
redesign-existing-projects
改造已有项目 UI 的技能：先通读全站组件与样式输出审计报告，再从布局、间距、视觉层级、字体排版、配色五个方面逐条修复，与从零生成新页面的默认款互补。
vercel-react-best-practices
Vercel 工程团队的 React / Next.js 性能规则集：写码与 review 时自动生效。
web-design-guidelines
UI 代码审计规则层：用在生成之后——UI 做完后拿这套规则再过一遍。
ui-skills
前端约束集：一套持续进化的「观点鲜明」的规则，引导 Agent 构建界面时避开模板味——和 taste-skill 同源问题，解法更轻。
测试与自动化
3 个playwright
Microsoft 官方端到端测试 skill：教你正确编写 Playwright 测试，生成即可执行、失败自动分析。
agent-browser
给 AI 用的浏览器自动化 CLI：Rust CLI + Node 守护进程 + Playwright 三层架构，Agent 用 bash 命令就能开页面、截图、点击。
peekaboo
macOS 屏幕控制：截屏、UI 检查、点击、输入、窗口管理，让 Agent「看到并操作」你的 Mac。
安全
1 个营销增长
1 个外部服务
3 个composio
Composio 官方 skill：让 Agent 直接对 Gmail、Slack、GitHub、Notion 等上千应用执行真实操作（发邮件、建 issue），免去逐个配 MCP。
gws-gmail
Google 官方 Gmail / Drive / Sheets 操作：gws CLI 配套 skill，集成 18+ 服务 API。
financial-services
Anthropic 官方金融套件：SEC 文件分析、财报解读、金融数据查询等一组 skill——官方出品的领域深度集成。
Skill 工程
5 个find-skills
「找 skill 的 skill」：教会 Agent 自己在 skills.sh 生态检索和安装 skill。
write-a-skill
创建新 skill：按渐进式披露等最佳实践生成结构合规的新 skill。
writing-for-agents
给 Agent 写文档的规范：教你正确撰写 SKILL.md / AGENTS.md 等指令文档。
agent-skills（addyosmani）
Google 工程总监的生产级 skill 集：addyosmani（《Learning JavaScript Design Patterns》作者）公开的自己日常用的 agent 技能——10 万+ star 的原因是人设：不是「我造了一个框架」，而是「Google 总监的真在用配置」。
agents（wshobson）
40k★ 的 agents 全家桶：站内已收录的 sql-optimization-patterns 就出自它——SQL 优化、代码审查、API 设计、Docker、CI/CD 等 30+ 个工程 skill 的「自选超市」。