全部Claude 技能
327 个条目，元数据核验于 2026 年 10 月 17 日 – 2026 年 11 月 1 日
发布者
alirezarezvani79mukul97563K-Dense-AI43phuryn41addyosmani25Yuan1z082523anthropics12vercel-labs9kepano6alchaincyf2mattpocock20xS4N4TG1AirsupHQ1artouc1assafkip1cloudflare1cursor1debpalash1DietrichGebert1EL4CTEO1FeedHive1Fission-AI1Garinmckayl1garrytan1GhostPawJS1Graphify-Labs1heydamir1Jakeschincariol1juliobsz1lemomo-ai1Leonxlnx1tt-a1i1wheresryan221社区条目优先 · Anthropic 官方条目靠后，所选排序在各组内生效。
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unslopDamir Sokolovsky 的 unslop UI 技能，适用于 Claude Code 与 Codex：先找出界面里的 AI 味（紫色渐变、发光、emoji 标签），提出设计方向，再逐轮修改。
agent-browserVercel Labs 面向 AI 智能体的浏览器自动化命令行工具（通过 CDP 控制 Chrome，输出无障碍树快照）及其发现技能。先安装命令行工具，再添加技能，然后用 agent-browser skills get core 加载工作流。
archifytt-a1i 的 Archify 智能体技能：把想法、计划或代码库变成可交互的单文件 HTML 架构图，供人浏览和分享。
graphifyGraphify Labs 的 /graphify 技能与命令行工具：把代码、文档和 PDF 所在的文件夹转成可供编程智能体查询的知识图谱。PyPI 包名为 graphifyy（双 y）。
grill-memattpocock/skills 中的 grill-me 技能（MIT）：输入 /grill-me 加一个粗略想法，智能体会分轮追问，直到你能拍板。它不写代码。安装时须同时安装依赖技能 grilling。
PonytailDietrichGebert/ponytail 中的 Ponytail 技能（MIT）：一种“懒惰资深工程师”编码模式，让 Claude Code、Codex、Cursor 等智能体只交付最小的完整改动。提供 lite、full、ultra 三档，以及 /ponytail-review 与 /ponytail-audit。不是发型教程。
VoiceStudiodebpalash/VoiceStudio 的智能体技能与 MCP 接口。VoiceStudio 是开源的本地语音工作室，可生成语音、转写、克隆声音和配音；需要先在本机运行该应用。本地依赖AGPL 来源
pstackLauren Tan（poteto）为严谨的 AI 辅助工程编写的技能包：先运行 setup，再由 /poteto-mode 按剧本调用其他技能。
GhostPaw Codex把 AI 智能体的本地记忆保存在一个 SQLite 文件中。本地依赖
OpenSpec轻量规格流程，在实现前对齐拟议变更、设计和任务。
Lemo-Opuscar由代码驱动的短片工具箱，包含 59 种文档化风格、创作指南和渲染工具，配合编程智能体制作短片。本地依赖可执行代码
anatomy智能体技能，把真实机器和技术概念做成细节丰富、可交互的等角（isometric）SVG 插图，可选 WebGL 效果。
gstackGarry Tan 的 Claude Code 技能集，按角色提供计划、设计、工程评审、测试、发布和文档工具。
Skills for Real Engineers可组合的工程技能，用于需求澄清、测试驱动开发、架构评审和拆分任务。
awwwards指导网站规划、实现与浏览器检查，并附带用于评审结果的独立 jury 技能。
huashu-motion使用本地动效运行时、作曲配乐和浏览器编辑器制作产品视频，并支持按画面位置修改。
Taste Skill前端设计技能，让智能体在交付页面前先确定视觉方向、参考版式并在浏览器中检查。
Huashu Design花叔（alchaincyf）的 Huashu Design 让智能体用 HTML 制作高保真原型、幻灯片和可导出 MP4 的动画，并提供结构化设计评审。作者说明它不适用于 SEO 网站和生产级 Web 应用。- ab-test-analysis通过样本量与不确定性检查解读 A/B 实验结果，形成有依据的发布、延长或停止建议。
Anima制作包含等距结构、机制控制和论述来源的可交互生物学图解。- ansoff-matrix按现有与新产品、市场划分增长选择，明确各项安索夫战略背后的假设。
- beachhead-segment按痛点、购买能力与可获得份额比较上线分群，选择需要验证的聚焦首发市场。
Blender Agent Skills将 Blender 建模、材质、动画、渲染和素材检查流程打包为一组智能体技能。- brainstorm-okrs将公司优先事项转为团队目标与可测关键结果，支持聚焦的季度目标讨论。
- business-model通过商业模式画布九个部分描述企业创造与获取价值的方法，揭示后续需要验证的依赖。
Claudemy将网络研究整理为短音频课程、关联来源的课程卡片和可复用的学习手册。- code-review检查实现边界中的可执行正确性缺陷，将每条发现从约定契约追踪到违反约定的代码。
- cohort-analysis将参与和留存数据组织为群组，比较分群趋势，揭示总体产品指标掩盖的差异。
- create-prd根据产品背景编制精简需求文档，将目标、用户、价值和方案决定整理为可审阅材料。
- draft-nda根据当事方、信息类型与司法辖区组织保密协议草稿，标出使用前需合格法律人员审查的条款。
- dummy-dataset根据字段与约束生成合成数据集，输出 CSV、JSON 或 SQL 等格式的测试数据。
- grammar-check检查提供文字的语法、逻辑与衔接，提出局部修正并保留作者表达和论证意图。
- growth-loops围绕产品用户行为探索循环增长机制，比较候选循环及其持续运转所需条件。
- intended-vs-implemented对比系统预期行为与实际实现，建立明确预期模型，发现通用扫描器可能遗漏的差距。
- interview-script围绕客户任务与实际经历编制访谈提纲，避免诱导提问和过早推销产品。
- job-stories将客户情境与动机转为工作故事，补充预期结果与验收条件，用于产品待办讨论。
- metrics-dashboard规划含明确数据来源与告警规则的产品指标看板，将每个指标关联到运行或产品问题。
- monetization-strategy为产品与受众提出变现选项，为每个收入模式配套适配假设、风险和验证实验。
- nature-academic-search建立科学文献检索并核查引用证据，将主题、检索词与来源记录关联到可追溯研究结果。静态高风险，请先审阅来源
- nature-citation在要求的期刊范围内查找支持论文主张的文献，输出主张来源映射与文献管理导出。
- nature-data起草检查论文数据可用性声明与仓储计划，将实际访问路径对应到元数据和引用要求。
- nature-downloader通过合法机构或公开渠道获取学术全文，记录访问出处和补充材料可得性。静态高风险，请先审阅来源
- nature-experiment-log将实验笔记与图像整理为含元数据的研究日志，支持按来源配置导出到笔记系统。
- nature-figure使用 Python 或 R 制作审查论文图，交付关联数据来源的图表及符合投稿情境的导出。
- nature-image2ppt将截图或纯图片幻灯片重建为可编辑 PowerPoint 对象，拆分布局元素和文字。静态高风险，请先审阅来源
- nature-literature-pipeline组织从多源检索、评分到精读的文献发现流程，形成规范研究材料并保留归档记录。
- nature-paper-card为单篇论文建立结构化阅读卡，将方法和实验关联到结论、局限与后续研究方向。静态高风险，请先审阅来源
- nature-paper-to-patent将研究证据与发明人材料整理为中文专利草稿材料，区分已有事实与拟议权利要求表达。静态高风险，请先审阅来源
- nature-paper-trans将选定页面或整篇英文论文翻译为中文阅读 PDF，尽量保留原页面布局和图表。静态高风险，请先审阅来源
- nature-paper-xray根据方法与证据还原论文推理，解释作者如何得到结果，而不是复述摘要。
- nature-paper2ppt根据论文与阅读笔记制作学术汇报，组织来源图、中文幻灯片文字和演讲备注。
- nature-polishing在保留事实主张的前提下改善学术文字清晰度与术语，支持范围内翻译和论文排版调整。
- nature-reader制作含来源关联文字与视觉材料的中英对照论文阅读件，支持要求范围内的精读。
- nature-ref-verifier跨多个来源核查参考文献元数据，以结构化记录报告作者、标题、日期和 DOI 冲突。静态高风险，请先审阅来源
- nature-response根据审稿意见与修改内容起草审核回复，将每项答复关联到论文证据。
- nature-reviewer对论文进行有证据的模拟同行评审，区分主要有效性问题与较小表达展示问题。
- nature-shared为 Nature 技能集合提供共享参考资料，支持已安装流程，不作为独立研究任务入口。
- nature-social-science将社会科学与哲学研究问题发展为可论证方案，组织论证、证据路径与学术审阅边界。
- nature-statistics检查论文统计报告中的实验单位、重复与不确定性，使结论可与已记录分析对照。
- nature-writing根据作者提供的证据组织科学论文，将章节与主张形成用于首次投稿的论证。
- north-star-metric定义产品北极星指标及支持性输入，检查指标是否反映用户获得的价值。
- outcome-roadmap围绕预期结果改写功能交付路线图，将拟议事项关联到用户和业务变化。
papercut-explainer协调九个技能与 Remotion 素材库，制作带分层剪纸场景和同步字幕的竖屏讲解视频。- pre-mortem通过事前复盘质询需求文档或上线计划，分类潜在失败并识别可能阻碍发布的风险。
- pricing-strategy检查价格模式、竞品与支付意愿证据，形成保留不确定假设的定价设计。
- prioritization-frameworks比较优先级框架及所需输入，帮助团队选择适合决策的方法，而不是采用通用分数。
- product-strategy围绕目标分群、价值、能力与权衡组织产品战略，将愿景关联到实现所需选择。
- release-notes将工单与变更记录转为面向用户的发布说明，按类型组织具体变化并解释影响。
- researchwrite依据支持证据起草修改研究方案，将研究问题与拟用方法组织为连贯计划。
- retro根据团队观察组织冲刺复盘，形成有负责人和跟进行动的优先改进事项。
- review-resume根据目标岗位检查产品经理简历，改进证据、结构与相关性，不虚构经历。
- sentiment-analysis分析反馈中的情绪与客户任务模式，按不同用户群整理满意度证据。
- shipping-artifacts汇集审阅 AI 构建应用所需的持久文档，在发布前覆盖架构、权限与运行证据。
- sprint-plan根据容量、候选故事与依赖制定冲刺计划，在团队承诺范围前明确交付风险。
- sql-queries根据问题与提供的结构信息编写 SQL，面向支持的仓库方言，并明确查询假设。
- stakeholder-map按影响力与关注度梳理利益相关方，制定有针对性的沟通方法与信息通知计划。
- startup-canvas在创业画布中结合产品战略与商业模式问题，区分战略选择和收支假设。
- strategy-red-team检验产品战略关键假设，在投入交付前排序可能失败模式与低成本验证检查。
- summarize-interview将客户访谈汇总为任务、满意度证据和后续行动的结构化记录，用于产品探索。
- summarize-meeting将会议逐字记录整理为含决定和分配行动的结构化笔记，保留后续跟进所需背景。
- test-scenarios根据用户故事推导测试场景，记录起始条件、角色、操作和预期结果，用于系统质量审阅。
- user-segmentation依据行为、需求和反馈证据分组用户，形成可执行分群，而不是将所有受众视为一个画像。
- user-stories编写含验收条件与设计背景的待办故事，运用故事质量约定，使工作可讨论、可测试。
- value-prop-statements将已有价值主张转为营销和引导文案，针对具体受众决策调整表达。
- value-proposition通过比较用户处境、期望变化与备选方案形成详细客户价值主张，再塑造产品表达。
- wwas以目的、变更和验收条件组织待办项，将产品意图关联到可独立测试的工作单元。
- api-and-interface-design将 API 需求整理为端点与模块契约，重点检查兼容性、错误处理和接口边界。
- browser-testing-with-devtools结合浏览器表现、DOM 和控制台输出定位界面故障，并通过 Chrome DevTools 检查修复结果。静态高风险，请先审阅来源
- ci-cd-and-automation根据项目构建与测试命令组织交付流水线，在各环境部署前加入可重复执行的检查。
- code-review-and-quality从正确性与可维护性等方面审阅代码变更，将具体缺陷整理为有优先级的审查意见。
- code-simplification在保留现有可观察行为的前提下重构代码，使控制流程与职责划分更清楚。
- constraint-driven-development将项目质量要求写成明确契约，让实现检查依据约定阈值，而不是随过程改变的假设。
- context-engineering整理编码智能体的规则和任务背景，帮助新会话获得相关信息并减少相互冲突的指令。静态高风险，请先审阅来源
- debugging-and-error-recovery根据可复现证据调查测试失败、构建中断和异常行为，先缩小原因范围再确定修复方案。静态高风险，请先审阅来源
- deprecation-and-migration规划旧 API 或实现的替换过程，覆盖兼容性、用户迁移以及废弃行为的最终移除。
- documentation-and-adrs将架构选择与公开接口变更写入文档和决策记录，保留后续维护所需的理由。
- doubt-driven-development通过独立审视技术决策的前提提出质疑，形成继续实现前需要解决的问题。
- frontend-ui-engineering根据产品需求开发响应式界面组件，并在实现中检查布局、无障碍和交互行为。
- git-workflow-and-versioning为代码变更组织分支、提交和冲突处理，也可将混杂的工作树拆为便于审阅的单元。静态高风险，请先审阅来源
- idea-refine通过备选方案与假设检查细化模糊想法，形成可指导后续工作的具体概念。静态高风险，请先审阅来源
- incremental-implementation将涉及多文件的实现拆为小型可运行增量，为每个增量配套行为正确性的证据。静态高风险，请先审阅来源
- interview-me通过逐步访谈澄清请求背后的目标，先消除不确定性，再将最初方案转为规格。
Machine Skill以独立 HTML 制作可交互的三维机械讲解，包含简化物理模型和可选视频录制。- observability-and-instrumentation围绕功能的生产行为设计日志、指标和追踪，便于调查故障与运行问题。
- performance-optimization通过测量调查前端、后端和数据库慢路径，评估针对性优化是否改善已观察到的瓶颈。
- planning-and-task-breakdown将已确认规格拆为有顺序的实现任务，在开始前明确依赖关系和验证步骤。
- security-and-hardening审阅输入处理、认证和集成中的可利用弱点，依据具体攻击路径组织有源码证据的加固工作。
- shipping-and-launch依据运行前提检查拟议生产上线，汇总发布前检查和仍未解决的准备事项。
- source-driven-development对照官方资料检查实现方案，将技术决策关联到文档记载的行为，而不是仅凭记忆使用 API。
- spec-driven-development从新功能或项目构想形成规格，在编码前明确目标、需求与验收条件。
- test-driven-development通过失败测试、最小实现和后续重构开发行为变更，并保留可重复执行的正确性检查。
- using-agent-skills将当前任务匹配到可用智能体技能，帮助判断何时应加载并采用现有工作流程。
- 13c-metabolic-flux根据碳十三示踪测量估计代谢通量，将原子映射和模拟结果用于约束拟合与不确定性检查。静态高风险，请先审阅来源
AI Slop Detector依据 120 种常见写作模式检查草稿，并结合示例建议平实改写。- analytical-method-validation依据方法要求组织分析程序验证与转移，形成对应框架的计划、检查和文件。
- bgpt-paper-search按主题或 DOI 检索 BGPT，整理论文证据、局限和出处，用于科学调查。静态高风险，请先审阅来源
- bulk-rnaseq将 bulk RNA-seq 读段或定量结果整理为基因差异分析输入，检查重复、链特异性与预处理假设。静态高风险，请先审阅来源
- cellprofiler根据图像与通道清单建立可复现的 CellProfiler 流程，输出分割、计数和荧光测量并检查批处理。静态高风险，请先审阅来源
- clinical-reports根据合成或去标识材料组织临床与研究报告草稿，加入确定性检查，不代作独立临床决定。静态高风险，请先审阅来源
- database-lookup通过有文档的公开接口检索数据库事实，保留筛选、分页和来源信息以便核查。静态高风险，请先审阅来源
- dnanexus-integration利用 DNAnexus 命令行和工作流工具封装基因组任务，整理输入、执行定义与可复现运行出处。静态高风险，请先审阅来源
- fluidsim在明确数值与资源限制下规划检查 FluidSim 模拟，支持受控重启和计算流体结果分析。静态高风险，请先审阅来源
- generate-image通过 OpenRouter 图像接口创作或修改位图，将视觉需求转为模型请求和生成素材。静态高风险，请先审阅来源
- genomic-coordinates跨坐标约定检查基因组区间与变异表示，在后续比较前识别组装版本和染色体命名不一致。静态高风险，请先审阅来源
- hypogenic规划 HypoGeniC 或 HypoRefine 假设生成实验，整理标注数据、配置和假设库评估。静态高风险，请先审阅来源
- lab-hardware-cad将实验室硬件要求转为参数化 build123d 模型，导出 STEP、STL 和 DXF 等制造文件。静态高风险，请先审阅来源
- latex-posters将研究内容与图表编排为 LaTeX 会议海报，采用支持的海报类并检查多栏展示要求。静态高风险，请先审阅来源
- markdown-mermaid-writing根据流程或关系信息编写科学文档与 Mermaid 图，为技术交流提供可编辑文本源。
- markitdown使用 MarkItDown 将支持的文档与选定网页转换为 Markdown，为搜索、分析或检索摄取准备文本。静态高风险，请先审阅来源
- matlab开发和审阅 MATLAB 或 Octave 数值流程，处理数组、时序数据、图形及明确的 Python 互操作。静态高风险，请先审阅来源
- molecular-dynamics使用 OpenMM 与 MDAnalysis 配置分子模拟并分析轨迹，将体系准备关联到能量与正式运行检查。静态高风险，请先审阅来源
- nmrglue将校准后的一维 NMR 信号处理为相位校正谱、候选峰与积分区间，并保留坐标和校准假设。静态高风险，请先审阅来源
- omero-integration通过有文档的客户端处理 OMERO 显微数据与标注，组织图像读取、区域信息和自动化任务。静态高风险，请先审阅来源
- ontology-term-resolution将科学标签映射到本体标识并检查已有 CURIE，利用公开查询服务消除命名与前缀歧义。静态高风险，请先审阅来源
- opentrons-integration为支持的 Opentrons 机器人编写和模拟移液流程，在实机使用前检查耗材、台面配置与 API 兼容性。
- pacsomatic为 nf-core/pacsomatic 准备肿瘤配对正常 PacBio HiFi 输入，生成样本表与固定版本 Nextflow 启动材料。静态高风险，请先审阅来源
- paperclip利用 Paperclip 命令行或 SDK 检索生物医学与监管资料，保留摘录和文档来源供证据审阅。静态高风险，请先审阅来源
- parallel-web利用 Parallel 搜索与提取工具收集当前网页证据，支持结构化补充信息和持续关注的研究问题。静态高风险，请先审阅来源
- pathogen-variant-surveillance查询公开病原序列监测数据，描述谱系占比与报告延迟，并保留描述性基因组观察的局限。
- pi-agent配置与扩展 Pi 终端编码工具，将模型供应商和本地设置关联到可复用技能与扩展。静态高风险，请先审阅来源
- polars-bio在 Polars 中进行基因组区间操作并管理常见序列格式，支持可复现的重叠、覆盖及最近特征分析。静态高风险，请先审阅来源
- pptx-posters根据批准的本地文字与素材制作可编辑 PowerPoint 科研海报，检查版式并保持无宏交付。静态高风险，请先审阅来源
- protocolsio-integration按有文档的接口读取导出 protocols.io 记录，将有限读取与需另行决定执行的修改方案分开。静态高风险，请先审阅来源
- pybamm利用 PyBaMM 模拟电池实验并比较预测电压曲线，记录参数并检查求解器和网格敏感性。静态高风险，请先审阅来源
- pyhealth使用 PyHealth 建立临床机器学习流程，将数据加载与预测任务关联到泄漏和任务假设检查。
- pymatgen用 pymatgen 分析材料结构，支持格式转换、对称性检查与衍生计算，并保留源数据假设。静态高风险，请先审阅来源
- pytdc通过 PyTDC 使用 Therapeutics Data Commons 数据与基准，组织任务划分、评估器和有限分子评分。静态高风险，请先审阅来源
- qiskit利用 Qiskit 开发量子线路并准备模拟或运行时执行，检查目标限制、转译和支持的原语。静态高风险，请先审阅来源
- scholar-evaluation按可追溯证据与明确量规审阅学术工作，形成发展性反馈，并区分质量讨论和重大影响排名。静态高风险，请先审阅来源
- scientific-visualization用标准绘图库根据数据制作科研图，检查不确定性、缺失值和适合发表的无障碍视觉表达。静态高风险，请先审阅来源
- scikit-survival用 scikit-survival 建立删失与竞争风险生存分析，将预处理和模型选择关联到防泄漏评估。静态高风险，请先审阅来源
- shap利用 SHAP 解释模型预测，选择适当解释器并对照数据与输出结构检查特征归因。静态高风险，请先审阅来源
- tamarind通过 Tamarind 使用托管分子设计与结构生物工具，将研究任务转为远程 API 或 MCP 作业。静态高风险，请先审阅来源
- treatment-plans将已有且经临床人员批准的治疗决定排成结构化文档，检查本地文件，不独立提出诊断或治疗建议。静态高风险，请先审阅来源
- uncertainty-and-units在科学计算中跟踪单位并传播测量不确定性，输出量纲检查结果与明确的不确定性预算。静态高风险，请先审阅来源
- waypoint-bio支持使用 Waypoint 微生物组基础模型及相关数据进行研究，按文档基准组织检查点使用与评估。静态高风险，请先审阅来源
stop-describing-ui检查界面中冗余的说明文字，并以更明确的标签、控件或间距替代。- find-skills为请求的能力查找现有智能体技能，帮助用户比较候选，再决定是否安装。
- pr-labeling根据描述与补丁为 skills CLI 拉取请求分类，提出标签建议并尊重已有标签。
- triage根据可复现证据分诊 skills CLI 缺陷，筛选值得维护者关注的聚焦修复。
replica-skillJake Schincariol 编写的 11 个 Claude 技能，梳理公开应用的流程，并以净室方式重建功能，覆盖从调研到部署的全过程。- defuddle使用 Defuddle 将 HTML 页主要可读内容提取为 Markdown，减少周边标记以供阅读或分析。
- json-canvas将提供的概念制作成 JSON Canvas 可视知识图，用可编辑节点、分组和连线表示。
- knap将结构化数据与 Knap 模板结合生成 Markdown 笔记，支持根据 JSON 或 CSV 重复制作文档。
- obsidian-bases为 Obsidian Base 文件设置筛选、公式和视图，将已有笔记属性转为可配置数据库式展示。
- obsidian-cli利用 Obsidian 命令行管理知识库笔记与属性，并支持插件和主题的检查开发。
- obsidian-markdown编写含属性、双向链接、嵌入与提示框的 Obsidian 笔记，保留知识库关联阅读所需语法。
Cloudflare Security AuditCloudflare 的防御性审计流程，通过侦察、独立验证和附来源报告来检查代码库。- analyzing-browser-forensics-with-hindsight用于调查 Chromium 浏览器取证痕迹；因涉及敏感浏览记录，需要专门证据处理控制。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方本技能仅限在获得明确书面授权的系统上，用于防御性安全测试、事件取证与研究。严禁用于未授权访问。
- analyzing-docker-container-forensics整理 Docker 镜像、卷和日志证据，以调查受入侵容器并还原可疑活动。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方本技能仅限在获得明确书面授权的系统上，用于防御性安全测试、事件取证与研究。严禁用于未授权访问。静态高风险，请先审阅来源
- analyzing-linux-kernel-rootkits检查 Linux 内存与系统观察中的内核 rootkit 迹象，将差异关联到受控取证调查。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方本技能仅限在获得明确书面授权的系统上，用于防御性安全测试、事件取证与研究。严禁用于未授权访问。
- analyzing-memory-dumps-with-volatility使用 Volatility 分析已采集内存，定位可疑进程与相关痕迹，并需谨慎处理潜在敏感证据。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方本技能仅限在获得明确书面授权的系统上，用于防御性安全测试、事件取证与研究。严禁用于未授权访问。静态高风险，请先审阅来源
- analyzing-packed-malware-with-upx-unpacker检查加壳恶意样本以恢复可分析程序结构，供隔离研究环境中的专业静态分析使用。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方本技能仅限在获得明确书面授权的系统上，用于防御性安全测试、事件取证与研究。严禁用于未授权访问。
- analyzing-sbom-for-supply-chain-vulnerabilities将软件物料清单组件与漏洞记录关联，根据 CycloneDX 或 SPDX 输入形成依赖问题清单。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- analyzing-uefi-bootkit-persistence调查固件与启动痕迹中的 UEFI 持久化迹象，整理完整性观察供专业取证审阅。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方本技能仅限在获得明确书面授权的系统上，用于防御性安全测试、事件取证与研究。严禁用于未授权访问。静态高风险，请先审阅来源
- auditing-terraform-infrastructure-for-security检查 Terraform 定义中的危险基础设施配置，整理访问、暴露面与资源防护策略问题。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- building-cloud-siem-with-sentinel规划 Microsoft Sentinel 连接器、检测查询与响应自动化，将云遥测来源接入安全监控流程。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- building-ioc-enrichment-pipeline-with-opencti在 OpenCTI 中组织威胁指标补充信息，将连接器上下文汇入结构化情报记录供分析。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- building-super-timelines-with-plaso将主机痕迹组合为 Plaso 调查时间线，支持证据关联，并区分观察时间和推断事件。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方本技能仅限在获得明确书面授权的系统上，用于防御性安全测试、事件取证与研究。严禁用于未授权访问。
- building-vulnerability-scanning-workflow从资产发现到整改跟踪组织漏洞扫描，帮助安全团队按优先级处理发现。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方本技能仅限在获得明确书面授权的系统上，用于防御性安全测试、事件取证与研究。严禁用于未授权访问。
- configuring-certificate-authority-with-openssl使用 OpenSSL 规划证书机构层级，为受控 PKI 整理证书扩展、吊销材料和签发职责。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- configuring-snort-ids-for-intrusion-detection根据流量监控需求配置 Snort 入侵检测，安排规则、调优与运行传感器的告警输出。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- deobfuscating-javascript-malware检查混淆的恶意 JavaScript，以便分析人员在受控恶意软件分析环境中理解行为。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方本技能仅限在获得明确书面授权的系统上，用于防御性安全测试、事件取证与研究。严禁用于未授权访问。静态高风险，请先审阅来源
- deploying-ransomware-canary-files规划用于勒索软件检测的受监控诱饵文件，将文件位置与变更事件关联到预警响应流程。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- detecting-attacks-on-scada-systems组织可疑工业控制活动检测，将 SCADA 协议与网络观察关联到防御监控需求。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- detecting-broken-object-property-level-authorization检查 API 属性暴露与更新权限中的授权失败，收集证据区分过量数据与非预期写入权限。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- detecting-credential-dumping-techniques关联 Windows 与终端事件识别凭据转储迹象，形成防御检测逻辑与调查线索。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- detecting-entra-offensive-tools-in-graph-logs查询 Microsoft Graph 活动日志中的攻击工具模式，支持 Entra 租户活动防御调查。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- detecting-insider-threat-with-ueba根据用户与实体事件建立行为基线，将异常和同类比较转为内部风险审阅告警。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方
- detecting-misconfigured-azure-storage审计 Azure Storage 的非预期暴露与薄弱控制，整理访问令牌、加密、日志和网络问题。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方
- detecting-pass-the-ticket-attacks分析 Kerberos 认证事件中的可疑票据使用模式，将观察转为 SIEM 检测与调查问题。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方
- detecting-s3-data-exfiltration-attempts关联 S3 访问与云遥测调查潜在数据外传，区分异常访问和已确认的数据流失。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- detecting-suspicious-oauth-application-consent检查 Entra 应用授权及审计活动中的过量权限或可疑批准，形成可执行调查清单。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方
- eradicating-malware-from-infected-systems依据已观察到的持久化与受影响系统组织恶意软件清除，在事件响应流程中安排移除和验证。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- generating-threat-intelligence-reports将威胁情报证据整理为面向不同读者的报告，为安全决策区分战略背景与技术观察。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方
- hunting-for-beaconing-with-frequency-analysis检查网络时间模式中的潜在命令通道信标，用统计观察指导防御调查，不直接据此归因。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方
- hunting-for-lateral-movement-via-wmi关联 Windows 进程事件中的可疑 WMI 横向活动，为终端调查形成狩猎问题与检测逻辑。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- hunting-for-scheduled-task-persistence调查计划任务创建与执行证据，识别潜在持久化，并将狩猎假设关联到主机和 SIEM 观察。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- hunting-saas-sso-token-abuse关联 Entra 与 Okta 会话证据调查潜在令牌盗用，根据认证活动形成身份狩猎线索。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- implementing-api-security-posture-management为安全态势管理组织 API 发现与风险分类，将清单和问题汇成可审阅服务视图。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方
- implementing-aws-security-hub-compliance规划跨账户 AWS Security Hub 汇总与标准检查，将云服务问题关联到统一合规审阅。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方
- implementing-cloud-security-posture-management使用态势管理工具跨供应商检查云配置，为持续整改整理暴露面与合规发现。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方
- implementing-continuous-security-validation-with-bas规划受控攻防模拟以评估防御覆盖，任何主动验证前均需范围明确的测试批准。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- implementing-dmarc-dkim-spf-email-security检查配置邮件认证 DNS 记录，将 SPF、DKIM 与 DMARC 对齐关联到发件验证和报告需求。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方
- implementing-fuzz-testing-in-cicd-with-aflplusplus围绕明确目标将 AFL++ 模糊测试接入 CI，准备插桩与可重复运行以发现内存安全故障。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
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- implementing-secret-scanning-with-gitleaks将 Gitleaks 接入本地与 CI 检查，为仓库设置扫描规则及意外凭据暴露响应步骤。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- implementing-sigstore-for-software-signing规划软件制品的 Sigstore 签名与验证，将身份签名和透明日志证据关联到供应链检查。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- implementing-ticketing-system-for-incidents将安全告警关联到事件工单，在支持的案件工具间组织负责人、升级和服务时限跟踪。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- implementing-zero-trust-in-cloud围绕身份和持续验证规划云访问，将分段与设备因素纳入范围明确的零信任架构。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- investigating-ransomware-attack-artifacts组织勒索软件痕迹的保全与分析，在调查人员判断变种和事件范围前保留证据出处。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方本技能仅限在获得明确书面授权的系统上，用于防御性安全测试、事件取证与研究。严禁用于未授权访问。静态高风险，请先审阅来源
- performing-api-security-testing-with-postman为范围明确的 API 安全评估建立 Postman 集合，将角色、请求和断言组织为可重复检查。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
- performing-cloud-native-threat-hunting-with-aws-detective利用 Amazon Detective 行为图检查云事件实体与时间线，关联受支持 AWS 遥测来源中的观察。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方
- performing-cve-prioritization-with-kev-catalog将 CISA 已利用漏洞记录与优先级信号结合，形成注明评分假设的补丁审阅排序。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方
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- performing-lateral-movement-detection关联终端和网络事件中的横向移动迹象，针对常见活动模式形成防御调查线索。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
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- scanning-containers-with-trivy-in-cicd将 Trivy 扫描加入容器交付流程，收集软件包与配置问题，以便发布前检查整改。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
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- testing-ransomware-recovery-procedures通过恢复测试和恢复时间证据检查勒索软件恢复计划，记录备份是否支持预期干净恢复流程。第三方社区仓库，非 Anthropic 官方静态高风险，请先审阅来源
deploy-to-vercel指导将应用和网站部署到 Vercel，包括测试部署。
vercel-composition-patterns介绍可复用的 React 组合方式，包括复合组件、render props 和 context。
vercel-react-best-practices提供 Vercel Engineering 关于 React 与 Next.js 应用性能的指导。
vercel-react-native-skills涵盖 React Native 与 Expo 的性能实践，包括列表、动画和原生模块。
vercel-react-view-transitions指导使用 React 视图过渡实现界面动画，包括导航和共享元素。- ad-creative根据推广需求编写付费广告标题与文案变体，支持不同信息和受众角度的创意迭代。
- adversarial-reviewer以批判性视角审阅代码变更，寻找熟悉实现的视角可能遗漏的具体弱点。
- agent-launcher-orchestrator指导在用户账户中创建和评估 Claude Managed Agent，将智能体需求整理为可启动配置。静态高风险，请先审阅来源
- agent-protocol定义管理角色智能体之间的结构化消息，涵盖调用、隔离和防循环约定。
- api-design-reviewer检查 REST API 设计中的约定不一致与破坏性变更，将端点定义整理为结构化设计评估。静态高风险，请先审阅来源
- boost-asio-pro支持基于 Asio 的异步 C++ 网络开发，涉及事件循环、并发处理器及协程客户端或服务器代码。
- business-name-fit结合创始人文化背景与目标市场评估企业名称，平衡个人含义和专业使用需求。
- c-level-skills将管理问题路由到 C-level 顾问技能包，帮助选择适合的管理角色或跨职能流程。
- caio-review就模型选择、评估、监管和经济性质询 AI 功能计划，在管理层批准前明确证据缺口。
- capture将零散想法整理为行动项与参考材料，并保留原笔记所提供的信息。
- chief-ai-officer-advisor从技术采购、监管和成本角度评估初创企业 AI 战略，为管理者准备决策依据。
- chief-customer-officer-advisor利用留存与客户分群证据审视客户战略，区分流失原因和表面收入留存数字。
- ci-cd-pipeline-builder利用检测到的技术栈信息草拟 CI/CD 基线，为不同环境安排可重复检查和独立交付阶段。静态高风险，请先审阅来源
- clinical-research通过整理终点选择与规划假设辅助前瞻性临床研究设计，供方案提交专业审查前使用。静态高风险，请先审阅来源
- cmo-advisor将品牌定位与增长选择关联到营销预算和团队设计，形成完整的营销管理方案。
- cmo-review从客户定义、叙事和渠道适配方面质询定位与推广计划，识别营销表达不清的原因。
- code-reviewer跨支持语言分析代码变更的复杂度、正确性与审查风险，为拉取请求提供可执行意见。静态高风险，请先审阅来源
- collab-proof审阅人机协作会话，区分各方贡献与决策，形成有协作证据支撑的复盘。
- commercial-forecaster根据销售管线假设编制订单或经常性收入预测，区分已承诺、乐观和仅管线情景。
- competitive-teardown汇总竞品价格、评价和招聘等公开信号形成结构化比较，区分观察事实与战略推断。
- compliance-readiness围绕范围、准备程度和证据审视合规计划，明确审计或采用新框架前需要作出的决定。
- content-creator将旧版 content-creator 请求转给更具体的写作或营销流程，保留已退役入口的兼容性。
- copywriting根据营销需求改写产品页与落地页文案，明确产品价值和访客下一步操作。
- coverage审视项目测试与覆盖信息，识别未测行为并提出能够发现实际故障的补充检查。
- cpo-advisor结合产品愿景、组合选择与市场匹配证据，支持产品管理决策和组织规划。
- decide将创始人批准的决策备忘录写入管理记忆系统，把最终结论与讨论记录分开保存。
- decision-logger将会议原始记录与已批准管理决策分开保存，形成可回查且区分草稿和承诺的决策历史。静态高风险，请先审阅来源
- deep-research跨多个来源调查研究问题，比较结论与出处，形成可追溯且明确不确定性的综合分析。
- engineering-advanced-skills索引高级工程技能集合，帮助为智能体基础设施、开发或运维任务选择具体专长。
- epic-design根据视觉需求构建分层交互网站，结合滚动叙事与动画，无需创建 WebGL 场景。
- eu-ai-act-specialist将 AI 系统及其证据对应到欧盟 AI 法案执行问题，整理风险分类与待专业审查的合规工作。
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- executive-mentor检验创始人的计划与困难决策，梳理权衡和问题，用于董事会准备或复盘。
- feature-flags-architect依据项目发布需求规划功能开关的启用与退役，涵盖紧急关闭、负责人和过期开关清理。
- git-worktree-manager为并行功能建立隔离 Git 工作树，协调分支、本地端口和环境处理。静态高风险，请先审阅来源
- handoff将工作对话压缩为续作交接文档，记录任务状态与下一步，并移除秘密值。静态高风险，请先审阅来源
- hivemind为委派工作组织隔离的编码执行方与基准比较，记录编排选择及待验证的成本权衡。静态高风险，请先审阅来源
- iso27001-audit-prep通过 ISMS 范围与支持证据问题准备 ISO 27001 审核，整理内部或认证审核前的缺口。
- iso42001-specialist对照 ISO 42001 要求审视 AI 管理体系，整理条款级证据缺口与内部审核前的整改优先项。
- knowledge-ops根据运营需求编写并检查内部流程，形成适合重复工作使用和维护的 SOP 与运行手册。静态高风险，请先审阅来源
- linkedin-analytics分析用户的 LinkedIn 表现数据，区分内容模式与噪声，并为触达变化提出可检验解释。
- linkedin-strategy围绕职业目标规划 LinkedIn 定位、内容主题和发布频率，形成可持续渠道计划。
- llm-wiki将来源材料整理为持续维护的 Obsidian 知识库，管理概念页、交叉链接和资料摄取。静态高风险，请先审阅来源
- local-seo-manager审视上门服务企业的本地搜索表现，将商家资料与地区证据转为聚焦的本地 SEO 行动计划。
- loop按选定周期配置迭代研究实验，为现有自动研究流程安排重复运行。
- ma-playbook围绕尽调、估值、交易条款与整合组织并购决策，适用于买方或准备出售的公司。
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技能目录与结构常见问题
6 个问题 · 目录是什么、文件夹怎么排、如何提交
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Claude 技能目录是可浏览的可复用指令目录，面向 Claude 和其他智能体，并链接到原始来源。AgentSkillsDir 是独立、附来源的目录，帮助你查找 Claude 和 Codex 技能，并另设 MCP 服务与智能体分类。本站不是 Anthropic 官方文档，也不是托管运行时。
Claude / 智能体技能目录通常是什么结构？
按常见 Agent Skills 约定，每个技能有独立文件夹，内含 SKILL.md；可选的 scripts/、references/ 和 assets/ 分别保存配套代码、文档与模板。这是常见布局，并非所有收录项目都必须采用；以各仓库的结构和客户端文档为准。
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